Anormaly 현상을 해결하기 위한 무손실 분해의 원리, 정규화정의데이터베이스 릴레이션이나 튜플을 데이터 손실과 중복없이 최소성, 일관성, 무결성을 확보하고 이상현상(Anomaly)를 제거하는 수학적 기법관계형 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거하여 이상 현상을 방지하고 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위한 과정속성(Attribute)들간의 종속성(Dependency)을 분석하여 기본적으로 하나의 종속 성이 하나의 릴레이션(Relation)으로 표현되도록 분해해 나가는 과정이상 현상(Anomaly)을 야기하는 Attribute 간의 종속 관계를 제거하기 위해 Relation을 작은 Relation으로 무손실 분해하는 과정구조무손실 분해 : 하나 이상의 Relation 를 두 개 이상으로 분해 시..

인덱스(Index)정의성능향상을 위해서 테이블의 ROW 키 값과 물리적 주소를 저장하는 공간인덱스를 이용하여 테이블의 존재하는 데이터 검색 속도를 빠르게 하기 위한 목적으로 테이블의 저장된 로우(ROW)를 식별 가능하도록 구조화된 형태의 테이블과 별도의 체계로 저장한 데이터베이스 오브젝트특징성능향상 : 데이터베이스 테이블에 접근하는 트랜잭션의 성능 향상이 목적임독립성 : 테이블에 저장구조와 별도로 인덱스만 저장할 수 있음알고리즘 : Tree 구조, Hash 함수 등 적용, 알고리즘을 적용 하여 생성Trade off : 조회 vs 입력/수정/삭제 성능을 고려하여 인덱스 생성 연구필요성독립성 : 테이블과 독립된 공간에 저장하여 알고리즘을 활용한 검색Trade off : 조회 성능은 향상되지만, 입력, 수정,..

정규화가 필요한 이유, 이상현상정의데이터 간의 종속성, 일관성이 비논리적으로 설계되어 있어, 데이터 변경(입력, 수정, 삭제)시 발생하는 부작용 현상데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적 현상 - 하나의 릴레이션에 두 개 이상의 실체의 속성들을 혼합하여, 즉 정규화 되지 않은 경우 데이터의 중복이 원인이 되어 발생함필요성원인 : 릴레이션(Relation) 내 여러 종속관계를 단일관계로 표현해결 : 무손실 분해, 함수적 종속성을 근거로 정규화 수행(중복제거)구조삽입 : 릴레이션 R에서 특정 릴레이션을 삽입할 경우 불필요한 정보 삽입갱신 : 릴레이션 R에서 갱신할 경우 하나만 갱신되고 나머지는 갱신이 안됨삭제 : 릴레이션 R에서 애튜리뷰티를 삭제할 경우 원하지 않는 정보삭제이상현상 ..

분산 데이터베이스정의하나의 논리적 데이터베이스가 통신 네트워크로 연결되어 여러 시스템에 물리적으로 분산되어 있는 데이터베이스논리적으로 같은 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임.통신망, 자원분산, 투명성 제공, 여러 DB, 논리적 통합, 물리적 Site 별로 분산된 DBMS DB 기술과 Network 기술과의 융화분산 DBMS : 데이터베이스를 관리하고 데이터의 분산을 사용자에게 투명하게 만들어 주는 소프트웨어 시스템주요기능위치(Location), 복제(Replication), 병행(Concurrency), 분할(Partition), 장애(Failture) 투명성을 가짐배경기업의 성장에 따른 조직의 분권화, 유연한 확장성지역별, 부문별 분산 정보의 통합처리 ..

질의성능향상을 위한 데이터 중복 허용, 반정규화정의성능개선, 개발운영 단순화를 위해서 정규화된 엔티티, 속성, 관계를 분할 및 통합하는 데이터베이스 모델링 기법정규화된 엔티티 타입, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발 및 운영의 단순화를 위해 데이터 모델을 통합하는 프로세스를 의미함 적정 수준의 정규화 이후, 질의 성능 향상을 위해, 일부의 데이터에 대해 중복을 허용하는 정규화의 역작업주요기능테이블 통합 : 1:1, 1:M 통합을 통한 JOIN 감소테이블 분할 : 년도별 수평분할, 컬럼별 수직분할테이블 생성 : 요약 테이블 생성, 통계 테이블 생성중복컬럼 생성 : JOIN 테이블의 컬럼 중복생성, 파생 컬럼생성(그룹, 평군)추진절차고단위 SQL 사용, 인덱스 조합, View Table 사용, 클..

데이터베이스의 무결성 확보를 위한, 동시성 제어(Concurrency)정의다수의 트랜잭션이 동일한 데이터에 동시 접근하여도 각 세션이 독립적인 세션을 보장하는 처리기법다중 사용자 환경을 지원하는 데이터 베이스 시스템에서 여러 트랜잭션들이 성공적으로 동시에 실행될 수 있도록 지원하는 기능다중 사용자 환경을 지원하는 DB system의 경우 필수적으로 지원해야 하는 기능으로 병행제어라고도 함필요성갱신손실(Lost Update) : T1와 T2의 동시 갱신으로 갱신이 무효가 됨불일치(Inconsistency) : 모순성, 데이터들이 상호 일치되지 않음연쇄복귀(Casecading Rollback) : 트랜잭션을 취소하는 경우 취소불가상태주요기능Locking : 2Phace Lock 을 통한 데이터 무결성 보장,..

데이터웨어하우스정의기업의 내부 및 외부 데이터를 주제자향적을 통합한 데이터 집합체, 기업환경 변화에 대응하기 위한 의사결정 시스템의 기본 인프라수년간의 기업의 운영계 시스템에서 발생한 내부 데이터와 외부 데이터를 주제별로 통합하여 별도의 프로그래밍 없이 즉시 여러 각도에서 분석할 수 있도록 하는 통합시스템데이터 웨어하우징(Data Warehousing)은 데이터의 수집 및 처리에서 도출되는 정보의 활용에 이르는 일련의 프로세스필요성판매자 중심에서 구매자 중심으로 비즈니스 시장변화의 급속한 변화신속하고 정확한 의사결정이 기업의 생존 직결됨구조ODS : 운영 시스템 정보를 통합하기 위한 저장소ETL 및 CDC : Extraction, Transformation, Load 와 실시간 데이터 적재Metadata..

최적의 자원으로 최적의 성능을 위한, DB성능 튜닝정의DBMS, 데이터베이스 응용, OS자체 분석 등을 통하여 최소의 자원으로 최적의 성능(시간/응답속도)을 얻을 수 있도록 개선 하는 작업목적DBMS, 데이터베이스 응용, OS자체 분석 등을 통하여 최소의 자원으로 최적의 성능(시간/응답속도)을 얻을 수 있도록 개선 하는 작업.DBMS, 어플리케이션, OS, N/W 등의 성능관련 대상을 분석, 조정을 통하여 DB성능을 향상시키는 일련의 과정과 기법주요지표수행시간측면: I/O Time + CPU Time시스템 자원 사용 측면: CPU, Memory 등의 사용량 관점의 관리처리량 측면: TPS 관점의 관리주요요소HW 관련 : CPU, Memory, N/W, Disk … System config resource..

정보자산의 기밀성·무결성·가용성 확보 전략, Database정의저장된 데이터에 대한 인증, 기밀성, 무결성, 가용성을 유지하기 위한 관리적, 물리적, 기술적 활동허가 받지 않은 접근이 무단으로 데이터베이스를 사용하거나 변경/파괴/유출하는 행위로부터 보호하기 위한 행위로 기술적 보안관리 기법/시스템/프로세스보안의 목적권한이 없는 사용자를 제어하여 정보의 불법적인 접근, 고의적인 파괴 및 변경을 방지하고 우발적인 사고로부터 보호하기 위함필요성기업 정보의 가치 중요성 증대 - 초경쟁 기업경영환경에서 신속한 의사결정, 민첩한 대응을 위한 기업이 보유한 정보에 대한 중요성 증대정보시스템 보안 위협증가 - 해킹, 웜/바이러스 증가 및 해킹 도구 등 악의적 의도의 기업 정보 노출범위 확대데이터베이스 보안 미비 - 네..

효율적인 의사결정을 위한 유용한 정보의 추출, Data Mining정의대용량 데이터로부터 알려지지 않은 정보, 패턴을 찾아 의사결정에 활용하려는 데이터 분석 및 지식발견 프로세스대용량의 데이터 안에서 체계적인 통계적 규칙 이나 패턴을 탐색하고 이를 의미 있는 정보로 변환함으로써 기업의 의사결정에 적용하는 일련의 과정KDD(Knowledge discovery in database구조의사결정나무(Decision Tree) - 과거 레코드 분석으로 나무형태 패턴 모형신경망(Neural Network) - 세포를 모방한 개념, 반복적 학습연관성(Association) - 데이터 항목 간의 종속관계 분석, 강도, 방향분석군집(Clustering) - 유사한 특성을 지닌 데이터를 그룹화 시킴추진절차요구사항 분석 및..