Structured Query Language/SQLD (13) 썸네일형 리스트형 SQLD_1과목_2장 데이터 모델과 성능_3절 반정규화와 성능, 4절 대용량 데이터에 따른 성능, 5절 DB 구조와 성능 3절 반정규화와 성능 ⦁ 반정규화(Denormalization): 데이터 중복을 허용하여 조인을 줄이는 DB 성능 향상 방법, 데이터의 무결성을 희생하고 조회 성능 향상 ⦁ 절차 ⦁ 반정규화 대상 조사: 데이터 처리 범위 및 통계성 등 조사 ⦁ 다른 방법 검토: 1) 뷰 2) 클러스터링 3) 인덱스 4) 애플리케이션 ⦁ 반정규화 적용: 정규화 수행 후 반정규화 수행 ⦁ 기법 테이블 반정규화 ⦁ 테이블 병합 - 1:1 관계 테이블 병합 - 1:N 관계 테이블 병합: 많은 데이터 중복 발생 - 슈퍼타입/서브타입 테이블 병합 ⦁ 테이블 분할: 1) 수직분할 2) 수평분할 ⦁ 테이블 추가 - 중복 테이블: 업무나 서버가 다를 때 중복 테이블 생성 (원격조인 제거) - 통계 테이블 - 이력 테이블 - 부분 테이블.. SQLD_1과목_2장 데이터 모델과 성능_1절 성능 데이터 모델링의 개요, 2절 정규화와 성능 2장 데이터 모델과 성능 1절 성능 데이터 모델링의 개요 ⦁ 성능 데이터 모델링: DB 성능향상을 위한 사항이 데이터 모델링에 반영되도록 하는 것 ⦁ 수행 시점: 분석/설계 단계, 성능 데이터 모델링 시점이 늦어질수록 재업무 비용이 증가함 ⦁ 고려 사항: 정규화 수행, DB 용량 산정과 트랜잭션 유형 파악을 통한 반정규화 수행, 정규화는 무조건 해야 됨 2절 정규화와 성능 ⦁ 정규화(Normalization): 데이터 분해 과정, 이상현상(anomaly) 제거 ⦁ 정규형(NF; Normal Form): 정규화로 도출된 데이터 모델이 갖춰야 할 특성 ⦁ 함수적 종속성(FD; Functional Dependency): 결정자와 종속자의 관계, 결정자의 값으로 종속자의 값을 알 수 있음 ⦁ 다치 종속(MVD;.. SQLD_1과목_1장 데이터 모델링의 이해_4절 관계, 5절 식별자 4절 관계 정의: 엔터티 간의 논리적인 관련성, 동사형 관계의 패어링: 인스턴스 간 개별적 관계 관계 표기법: 1) 관계명 2) 관계차수 3) 관계선택사양 ⦁ 관계차수(Cardinality): 관계 내 튜플의 전체 개수, 1은 직선 多는 삼발로 표시 ⦁ M:N 관계: 관계형 DB에서 M:N 관계의 조인은 카테시안 곱 발생 ⦁ 관계선택사양(Optionality): 필수는 I 선택은 O로 표시 종류 ⦁ ERD 기준: 표기구분 안함 ⦁ 존재 관계: 엔터티 간의 상태 ⦁ 행위 관계: 엔터티 간에 발생하는 행위 ⦁ UML(Unified Modeling Language) 기준 ⦁ 연관 관계(Association): 실선 표기 ⦁ 의존 관계(Dependency): 점선 표기 ⦁ 식별자에 따른 분류 ⦁ 식별 관계: 부.. SQLD_1과목_1장 데이터 모델링의 이해_2절 엔터티, 3절 속성 2절 엔터티 정의: 업무에서 관리해야 하는 데이터의 집합, 명사형, 인스턴스의 집합 특징: 1) 업무에서 필요로 함 2) 유일한 식별자를 가짐 3) 2개 이상의 인스턴스를 포함함 4) 업무 프로세스에 이용됨 5) 속성을 가짐 6) 관계를 가짐 종류 ⦁ 유무형에 따른 분류 ⦁ 유형 엔터티: 물리적 형태가 있고 지속적으로 활용되는 엔터티 ⦁ 개념 엔터티: 물리적 형태가 없는 엔터티 ⦁ 발생시점에 따른 분류 ⦁ 기본 엔터티(Key Entity): 독립적으로 생성되는 엔터티 ⦁ 중심 엔터티(Main Entity): 기본 엔터티와 행위 엔터티의 중간에 존재하는 엔터티 ⦁ 행위 엔터티(Active Entity, 사건 엔터티): 2개 이상의 부모 엔터티로부터 발생함, 비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 엔터티, .. SQLD_1과목_1장 데이터 모델링의 이해_1절 데이터 모델의 이해 1과목 데이터 모델링의 이해 1장 데이터 모델링의 이해 1절 데이터 모델의 이해 모델링: 현실세계를 단순화하여 표현하는 것 특징 추상화: 일정한 형식에 맞춰 표현함 단순화: 제한된 표기법이나 언어로 표현함 명확성: 이해가 쉽게 표현함. 관점 데이터 관점: 업무와 데이터 및 데이터 사이의 관계 프로세스 관점: 진행되고 있거나 진행되어야 하는 업무 상관 관점: 데이터에 대한 업무 처리 방식의 영향 데이터 모델링: 정보 시스템 구축을 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법 목적: 1) 정보에 대한 표기법을 통일하여 업무 내용 분석 정확도 증대 2) 데이터 모델을 기초로 DB 생성 기능: 1) 가시화 2) 명세화 3) 구조화된 틀 제공 4) 문서화 5) 다양한 관점 제공 6) 구체화 중요성 ⦁ 파급효과(Levera.. 이전 1 2 다음 2/2
