정처기, 20230424

cptkuk91·2023년 4월 24일
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View의 이점

  • 여러 사용자의 상이한 응용이나 요구를 지원해 준다.
  • 사용자의 데이터 관리를 간단하게 해준다.
  • 숨겨진 데이터를 위한 자동 보안이 제공된다.

View에 관한 설명

  • 뷰는 가상 테이블이므로 물리적으로 구현되어 있지 않다.
  • 뷰는 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도되어 만들어지는 가상 테이블이다.
  • 필요한 데이터로만 뷰로 정의해서 처리할 수 있기 때문에 관리가 용이하다.

View의 특징

  • View의 검색은 기본 테이블 검색 연산과 동일하다.
  • DBA는 보안 측면에서 뷰를 활용할 수 있다.
  • 뷰 위에 또 다른 뷰를 정의할 수 있다.
  • 물리적으로 존재하지 않는 가상 테이블이다.

클러스터에 대한 설명

  • 클러스터링을 하면 비슷한 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하기 때문에 디스크 I/O가 줄어든다.
  • 단일 테이블 클러스터링은 처리 범위가 넓은 경우, 다중 테이블 클러스터링은 조인이 많이 발생하는 경우 주로 사용
  • 클러스터링 된 테이블은 클러스터키 열을 공유하므로 저장 공간이 줄어든다.
  • 클러스터는 데이터의 엑세스 효율을 향상시킨다.

파티셔닝의 장점

  • 데이터 관리가 수월해진다.
  • 시스템 장애 시 데이터 손상 정도를 최소화 할 수 있다.
  • 파티션별 백업 및 복구를 수행해 속도가 빠르다.

테이블 파티셔닝의 종류

  • 범위 분할은 일별, 월별, 분기별과 같이 열의 값을 기준으로 분할한다.
  • 해시 분할은 해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터를 분할한다.
  • 해시 분할은 데이터를 고르게 분산하여 분할한다. 특정 파티션에 데이터가 집중되는 것은 범위 분할
  • 조합 분할은 범위 분할한 파티션이 너무 커서 관리가 어려울 때 유용하다.

분산 데이터베이스의 장점

  • 신뢰성(Reliability)와 가용성(Availability)향상
  • 질의 처리(Query Processing) 시간의 단축
  • 데이터의 공유성 향상

분산 데이터베이스에 대한 설명

  • 분산 데이터베이스 관리 시스템의 형태로는 동질 분산 데이터베이스 관리 시스템과 이질 분산 데이터베이스 관리 시스템으로 구분할 수 있다.
  • 분산 데이터베이스에서의 수평 분할은 전역 테이블을 구성하는 튜플들을 부분 집합으로 분할하는 방법을 말한다.
  • 분산 데이터베이스는 데이터의 처리나 이용이 많은 지역에 데이터 베이스를 위치시킴으로써, 데이터의 처리가 가능한 해당 지역에서 해결될 수 있도록 하는 데이터베이스 시스템이다.

위치 투명성

분산 데이터베이스에서 사용자는 데이터가 물리적으로 저장되어 있는 곳을 알 필요 없이 논리적인 입장에서 데이터가 모두 자신의 사이트에 있는 것처럼 처리하는 특성

분산 데이터베이스 시스템의 목적

  • 생산성 향상
  • 지역적 정보처리의 효율성 증진
  • 신뢰도와 가용성 증진

분산 데이터베이스 시스템의 구성 요소

  • 분산 처리기
  • 통신 네트워크
  • 분산 데이터베이스
  • 분산 데이터베이스 관리 시스템

이중화와 클러스터링에 대한 설명

  • 이중화와 클러스터링은 모두 고가용성을 위한 방법이다.
  • 이중화의 활동 - 활동(Active - Active) 방법은 두 DB가 서로 다른 서비스를 제공하다가 둘 중 한쪽 DB에 문제가 발생하면 나머지 다른 DB가 서비스를 대신 수행한다.
  • 클러스터링은 두 대 이상의 서버를 하나의 서버처럼 운영하기 위한 기술이다.

데이터베이스 보안 기법

  • 패스워드
  • 권한 부여
  • 데이터 암호화

접근 통제 정책

  • 신분 기반 정책
  • 규칙 기반 정책
  • 역할 기반 정책

접근통제 보안 모델

  • 접근통제 보안 모델은 보안 정책을 구현하기 위한 정형화된 모델이다.
  • 무결성 모델은 데이터의 일관성 유지에 중점을 두어 개발되었다.
  • 무결성은 시스템 내의 정보는 인가된 사용자만 수정할 수 있는 것을 의미한다.

SSD

단일 디스크로 처리할 수 없는 대용량의 데이터를 저장하기 위해 서버와 저장장치를 연결하는 스토리지

슈퍼타입/서브타입 데이터 모델을 테이블로 변환하는 방법으로 가장 적절한 것은?

  • 슈퍼타입을 기준으로 하나의 테이블로 통합하면 여러 테이블을 조인하지 않아도 되므로 수행 속도가 빨라진다.
  • 슈퍼타입과 서브타입을 각각의 테이블로 변환하면 테이블 사이에는 1:1관계가 형성된다.
  • 서브타입을 기준으로 서브타입들을 개별적인 테이블로 변환하면 처리할 때마다 서브타입 유형을 구분할 필요가 없다.

테이블

논리 데이터 모델의 서브타입과 슈퍼타입은 물리 데이터 모델의 어떤 객체로 변환되는가?

논리 데이터 모델의 속성을 컬럼으로 변환하는 방법

  • 컬럼명은 될 수 있으면 짧게 지정
  • 복합 단어를 컬럼명으로 사용할 때는 미리 정의된 표준을 따른다.
  • 실제 테이블을 검증하기 위해 표본 데이터를 입력 시킨다.

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