SQL (23) 썸네일형 리스트형 SQLD 시험 대비 - 데이터 모델과 성능 (1) 성능 데이터 모델링 : DB 성능 향상을 목적으로 설계 단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반 정규화 테이블 통합, 테이블 분할, 조인 구조 , PK, FK 등 여러 가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것. ==> 문제 발생 시점에 튜닝성능을 튜닝하며 데이터 모델이 변경 가능. 분석/ 설계 단계에서 데이터 모델에 성능을 고려한 데이터 모델링을 수행할 경우 성능 저하에 따른 재 업무 비용을 최소화할 수 있음. 데이터의 증가가 빠를수록 성능 저하에 따른 성능 개선비용은 기하급수적으로 증가하게 된다. 성능 데이터 모델링 고려사항 순서 1. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행 2. DB 용량산정을 수행한다. 3. DB에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다. 4. 용량과.. SQLD 시험 대비 - 데이터 모델링의 이해 (3) 식별자 : 엔터티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자, 식별자는 논리적, Key는 물리적 데이터 모델링 단계에 사용 식별자의 특징: 유일성, 최소성, 불변성, 존재성 (유최불존) - 유일성 : 주 식별자에 의해 모든 인스턴스들이 유일하게 구분 ex) 식별자의 구조 : 사원번호 ( o ), 사원번호 +분류 코드 (x) - 최소성 : 주 식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함 - 불변성 : 지정된 주 식별자의 값은 자주 변하지 않아야 함 -> 사원번호가 변하면 이전 기록 말소 - 존재성 : 주 식별자가 지정되면 반드시 값이 들어와야 함 (Not Null) 식별자 분류 대표성 여부 : 주 식별자, 보조 식별자 - 주 : 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자, 타 엔.. SQLD 시험 대비 - 데이터 모델링의 이해 (2) 속성(Attribute) - 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위 - 1 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스 집합 - 1 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐 - 1 개의 속성은 1개의 속성값을 가짐 (1개 이상 불가) 구성 방식의 분류 : PK, FK , 일반 속성 PK: 엔터티를 식별하는 속성 FK: 타 엔터티와 관계에서 포함된 속성 일반속성: PK, FK가 아닌 속성 속성의 분류 : 기본, 설계, 파생 속성 - 기본 : 업무로부터 추출한 모든 일반적인 속성 - 설계 : 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형, 정의하는 속성 ex) 일련번호, 분류코드 - 파생 : 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성 (계산된 값 x) 빠른 성능을 낼 수 있도.. SQLD 시험 대비 - 데이터 모델링의 이해 (1) 오늘부터 SQLD시험을 대비하여 정리하는 시간을 가져보도록 하겠다. 데이터 모델링의 3단계 개념적 , 논리적 , 물리적 데이터 모델링 ( 추상화 정도에 따라 구체적이다.) 데이터 독립성 요소 ( 데이터베이스 스키마 구조 3단계) 외부 스키마 : 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마 개념 스키마 : 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB 내부 스키마 : 물리적 장치에서 데이터가 실제로 저장된 형식 데이터 독립성 : 상호 영향에서 벗어나 고유기능을 극대화 논리적 독립성 : 개념 스키마 변경 -> 외부스키마에 영향 x 물리적 독립성 : 내부 스키마 변경 -> 외부/내부스키마에 영향 x 데이터 모델링의 3요소 엔터티(E), 속성(A), 관계(R) EAR (귀로 외우자) 데이터 모델링 표기법 1976년 피터 첸이.. SolveSQL - 두 테이블 결합하기 문제 -> 조건을 주는곳에서 조금헷갈렸다. 골프종목만 체크를 해두어서 값이 일치하지않아 헷갈렸다..,. Solve SQL - 데이터 그룹으로 묶기 문제 -> 그룹화 문제에서 조금 오래걸렸다. 수요일에서 풀었던 문제를 일요일날 다시 풀었다. SQL 개념 정리 - 2 데이터 모델링의 3가지 요소 속성(Atturibute) 1. 속성 (Attribute) 속성은 더 이상 쪼개지지 않는 최소의 데이터 단위라고 할수있다. 업무에 필요한 데이터이며 더 이상 분리되지 않고, 엔터티(Entity)를 설명하는 인스턴스의 구성요소가 된다. 예를 들면 등록일(Date), 등록시간(Hour) 등록분(Minute)으로 쪼개서 관리할 수 있다. 등록일시라는 하나의 데이터를 일, 시, 분으로 구분한 것이다. 직접적인 관련이 있다면 다시 합쳐서 사용이 가능할 것 이다. 그러나 반대로 서로 관련이 없는 속성을 하나로 합칠 수는 없다. 이름과 주소를 합쳐 하나의 데이터인 '이름주소'로 만들면 하나의 속성이 이름과 주소라는 두 가지 의미를 갖기 때문에 기본 속성으로 성립할 수 없다. 2. 속성의 .. 이전 1 2 3 다음
