3. 데이터 입출력 구현

01. 논리 데이터 저장소 확인

기출 문제

1. 요구사항 분석 -> 개념적 데이터 모델링 -> 논리적 데이터 모델링 -> 물리적 데이터 모델링
2. 1) 물리적 설계
   • 특정 DBMS의 특성 및 성능을 고려하여 데이터베이스 저장 구조로 변환하는 과정으로 결과로 나오는 명세서는 테이블 정의서 등이 있다.
   2) 개념적 설계
   • 현실 세계에 대한 인식을 추상적, 개념적으로 표현하여 개념적 구조를 도출하는 과정으로 주요 산출물에는 E-R 다이어그램이 있다.
     3) 논리적 설계
   • 목표 DBMS에 맞는 스키마 설계, 트랜잭션 인터페이스를 설계하는 정규화 과정을 수행한다.
3. 1) 연산
   2) 구조
4. 1) Cardinality : 5
   2) Degree : 4
5. 제 2정규형
6. 반 정규화(De-Normalization)
7. 디비전 (÷)
8. 삽입, 삭제, 중복 갱신
9. 삭제 이상은 정보 삭제 시 원치 않은 다른 정보가 같이 삭제되는 이상 현상이다
10. 관계 해석
    • 관계 해석은 관계 데이터베이스에 대한 비절차적 언어이며, 수학의 Predicate Calculus에 기반을 두고 있다.
    • Codd 박사에 의하여 제안 되었으며, 튜플 관계 해석, 도메인 관계 해석이 있다.
11. 1) TTL 2) 부장 3) 대리 4) 과장 5) 차장
12. ⋃, -, ⨉, 𝞹, ⋈
13. 1) ㄴ 2) ㅅ 3) ㅁ 4) ㅂ 5) ㄹ
14. 1) Full 2) Partial 3) Transitive
15. _비 정규화란 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법이다.

예상 문제

1. 1) 개체 2) 관계
2. 개념적 데이터 모델 개체-관계(E-R) 모델
3. 1) 관계 2) 속성
4. 정규화
5. 제 2정규형
6. _데이터베이스 이상 현상이란 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적 현상이다.
7. 제 1정규화

02. 물리 데이터 저장소 설계

기출 문제

1. 1) 유일성
   2) 최소성

예상 문제

1. 물리적 모델링 물리 데이터 모델링
   • 논리모델을 적용하고자 하는 기술에 맞도록 상세화해 가는 과정이다.
2. ㅁ (Foreign Key)
3. 관계형 데이터베이스의 인덱스 개념은 검색 연산의 최적화를 위해 데이터베이스 내 열에 대한 정보를 구성한 데이터 구조이다. / 전체 데이터의 검색 없이 필요한 정보를 신속히 조회가 가능하게 하는 데이터 구조이다.
4. 레인지 파티셔닝

03. 데이터베이스 기초 활용

기출 문제

1. 데이터 마이닝의 개념은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 기술이다.

예상 문제

1. 데이터베이스란 다수의 인원, 시스템 또는 프로그램이 사용할 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합이다.
2. 계층형 데이터베이스
   • 계층형 데이터베이스 관리시스템(HDBMS)은 데이터를 상하 종속적인 관계로 계층화하여 관리하는 데이터베이스이다.
3. 1) Key-Value DBMS
   2) Document DBMS 문서 저장(Document Store) DBMS
   3) 그래프(Graph) DBMS
4. 1) 데이터 무결성
   • 부적절한 자료가 입력되어 동일한 내용에 대하여 서로 다른 데이터가 저장되는 것을 허용하지 않는 성질
   2) 데이터 일관성
   • 삽입, 삭제, 갱신, 생성 후에도 저장된 데이터가 변함없이 일정
5. ERD란 업무 분석 결과로 도출된 실체(개체)와 개체 간의 관계를 도식화한 다이어그램이다.
6. 1) 개체 2) 속성
7. 1) _HDFS (Hadoop Distributed File System)
   2) 맵 리듀스 (Map Reduce)
8. 다양성
9. NoSQL은 전통적인 RDBMS와 다른 DBMS를 지칭하기 위한 용어로 데이터 저장에 고정된 테이블 스키마가 필요하지 않고 조인 연산을 사용할 수 없으며, 수평적으로 확장이 가능한 DBMS이다.
10. Soft-State
11. Column Family Date Store
    • Column Family Date Store는 Key 안에 (Column, Value)조합으로 된 여러 개의 필드를 갖는 DB이다.
    • 제품으로 HBase, Cassandra가 있다.
12. 온톨리지는 실세계에 존재하는 모든 개념들의 속성, 그리고 개념 간의 관계 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 서술해 놓은 지식베이스이다.
13. 1) 연관 규칙 2) 연속 규칙
14. 텍스트 마이닝은 대량의 텍스트 데이터로부터 패턴 또는 관계를 추출하여 의미 있는 정보를 찾아내는 기법이다.
15. DBMS는 데이터 관리의 복잡성을 해결하는 동시에 데이터 추가, 변경, 검색, 삭제 및 백업, 복구, 보안 등의 기능을 지원하는 소프트웨어이다.

단원 종합 문제

1. 1) 개체
   2) 속성
2. 보이스-코드 정규형(BCNF)
3. 1정규형
4. 해시 파티셔닝
   • 파티션 키의 해시값에 의한 균등한 데이터 분할 가능한 파티셔닝 기법이다.
5. 개체-관계(E-R) 모델은 현실 세계에 존재하는 데이터와 그들 간의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 명확하게 표현하기 위한 모델로 요구사항으로부터 얻어낸 정보들을 개체, 속성, 관계로 기술한 모델이다.
6. 레인지 파티셔닝은 연속적인 숫자나 날짜를 기준으로 하는 파티셔닝 기법이다.
7. 1) 통합된 데이터 2) 운영 데이터
   • 데이터 베이스는 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터, 공용 데이터이다.
8. 1) 계속적인 변화 2) 내용 참조
   • 데이터베이스 특성에는 실시간 접근성, 계속적인 변화, 동시공용, 내용 참조가 있다.
9. 빅데이터란 시스템, 서비스, 조직(회사) 등에서 주어진 비용, 시간 내에 처리 가능한 데이터 범위를 넘어서는 수십 페타바이트(PB) 크기의 비정형 데이터이다.
10. 1) 양 2) 다양성
11. NoSQL은 전통적인 RDBMS와 다른 DBMS를 지칭하기 위한 용어로 데이터 저장에 고정된 테이블 스키마가 필요하지 않고 조인 연산을 사용할 수 없으며, 수평적으로 확장이 가능한 DBMS이다.
12. 1) Basically Available 2) Eventually Consistency
13. Column Family Data Store
    • Column Family Data Store는 Key 안에 (Column, Value) 조합으로 된 여러 개의 필드를 갖는 DB를 의미한다.
14. 텍스트 마이닝
15. 온톨리지는 실세계에 존재하는 모든 개념들의 속성, 그리고 개념들 간의 관계 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 서술해 놓은 지식베이스이다.
16. 테이블 통합(병합)
    • 1:1 관계, 1:M 관계를 통합하여 조인 횟수를 줄여 성능을 향상
    • 슈퍼타입/서브타입 테이블 통합 통해 성능 향상
17. 구글에서 대용량 데이터 처리를 분산 병렬 컴퓨팅에서 처리하기 위한 목적으로 제작하여 2004년에 발표한 소프트웨어 프레임워크이다.
18. 카티션 프로덕트