문제 2) 데이터 품질관리 프레임워크, 데이터 관리, 데이터 구조관리, 데이터 관리프로세스에 대하여 설명하시오. 답) 1. 데이터 품질관리 프레임워크 설명 정의 데이터 품질관리의 대상이 되는 구성요소와 요소들 간의 관계를 정의한 데이터 품질관리의 기본 개념틀 관리 목적 데이터 품질관리 요소는 크게 데이터 값(data value), 데이터 구조(data hierarchy), 데이터 관리 프로세스(data management process)로 구분 각 요소들은 상호 연계되어 정보시스템의 데이터 품질에 영향을 주고 있으므로 통합적이고 체계적인 관리 노력이 필요 프레임워크 데이터 품질관리 프레임워크는 관리 대상과 관리 조직을 기본축으로 한다. 2. 데이터 관리 관리항목 세부항목 설명 표준 데이터 정의 정보시스템..

문제 5) DA(Data Architect)와 DBA(Database Administrator)의 역할을 비교하여 설명하시오. 답) 1. 효율적인 데이터 관리를 위한 조직 구성 기업에서 효율적인 데이터 관리를 위해서는DA(Data Architect)와 DBA(Database Administrator), DW(Data Warehouse)로 구분하여 조직을 운영 2. 시스템 구축단계별 DA와 DBA의 역할 개념비교 DA 데이터 기반으로 정책, 표준화, 아키텍처, 설계 업무를 수행하는 자 데이터 관점에서 구축하려고 하는 업무를 사용자/현업 담당자와 협의 및 분석하여 개체(entity)와 속성(attribute) 추출 및 정의하는 담당자 DBA 개발에 필요한 DB를 설치하고, DA로 받은 논리분석(ERD) 결과..

문제 4) 데이터베이스 옵티마이저(Optimizer)에 대한 아래의 사항을 설명하시오. 가. 옵티마이저의 개념 나. RBO(Rule Based Optimizer)와 CBO(Cost Based Optimizer) 비교 다. 옵티마이저의 적용 시 고려사항 답) 1. 옵티마이저(Optimizer)의 개념 가. 옵티마이저(Optimizer)의 정의 및 기능 구분 설명 정의 사용자가 질의한 SQL문을 처리 가능한 실행계획을 탐색하고 각 실행계획에 대한 비용을 추정하여 최적의 실행계획을 수립하는 DBMS의 핵심 엔진 핵심 기능 실행 계획 탐색 주어진 SQL 질의를 처리할 수 있는 실행 계획들을 나열(P1, .., Pn) 비용 산정 각 실행계획의 예상비용을 계산 많은 실행계획들 중에서 최종적으로 가장 비용이 적게 드..

문제 3) 데이터베이스 샤딩(Sharding)에 대한 아래의 사항을 설명하시오. 가. 샤딩의 개념 및 분할방법 나. 샤딩과 파티셔닝(Partitioning)의 차이점 다. 샤딩 적용 시 고려사항 답) 1. 샤딩(Sharding)의 개념 및 분할방법 가. 샤당의 개념 DBMS 레벨에서 데이터를 나누는 것이 아니고 물리적으로 다른 데이터베이스에 데이터를 샤드(Shard)라고 부르는 각각의 개별 파티션으로 수평 분할 방식으로 분산 저장하고 조회하는 방법 나. 샤당의 분할방법 방법 설명 사례/특징 Vertical Partitioning 테이블 별로 서버를 분할하는 방식 구현 간단. 전체 시스템에 큰 변화 필요 없음. 각 서버 데이터 거대해지면 추가 샤딩 필요 사용자 프로필정보용 서버, 사용자 친구리스트용 서버,..

문제 3) 데이터 품질관리에 대하여 다음을 설명하시오. 가. 데이터 품질관리 아키텍처 나. 데이터 품질관리 성숙도 다. 정형 데이터 및 비정형 데이터 품질기준 라. 데이터 품질관리 전략 답) 1. 데이터 품질관리 아키텍처 가. 데이터 품질관리 아키텍처의 정의 데이터의 품질을 확보하기 위한 품질 목표 설정, 품질 진단 및 개선 등 일련의 활동과 이를 지원하기 위한 모든 기술 나. 데이터 품질관리 아키텍처의 개념도 데이터 품질을 확보하기 위해 DQM3 및 데이터 거버넌스 적용 필요 2. 데이터 품질관리 성숙도 가. 데이터 품질관리 성숙도 모델의 개념 데이터 품질관리 수준을 진단하고 개선 과제 및 방안을 단계적, 체계적으로 제시하기 위해 개발된 데이터 품질관리 프로세스의 성숙도 모델 데이터 품질기준 정확성, ..

문제 3) 데이터 용량이 증가할수록 데이터베이스 튜닝(Tuning)의 필요성이 증가하고 있다. 데이터베이스 튜닝에 대한 아래의 사항을 설명하시오. 가. 데이터베이스 튜닝의 개념과 목적 나. 데이터베이스 설계 단계 튜닝 기법 다. 힌트(Hint)의 유형 답) 1. 데이터베이스 튜닝의 개념과 목적 가. 데이터베이스 튜닝의 개념 데이터베이스의 응용, 데이터베이스 자체, 운영체제의 조정 등을 통해 최적의 자원으로 최적의 성능을 얻을 수 있도록 개선하는 작업 나. 데이터베이스 튜닝의 목적 업무적인 환경과 시스템적 환경에 적합한 데이터베이스 파라미터를 설정 데이터베이스에 접근하는 SQL 문장을 가능한 한 디스크 블록에 최소로 접근하도록 함 디스크 블록에서 한번 읽어오는 데이터는 가능하면 메모리 영역에 보관 모든 사..

문제 7) CAP 이론의 한계와 PACELC( Partition Availability Consistency Else Latency Consistency ) 이론 답) 1. CAP 이론의 개념 및 한계 CAP 이론 개념 어떠한 분산 시스템도 일관성일관성(Consistency), 가용성가용성(Availability) 그리고 분할내성분할내성(생존성생존성, Partition tolerance) 중에 3가지를 만족시킬 수 없다는 이론 CAP 이론의 한계점을 보완하기 위해 PACELC 이론을 사용하여 네트워크 장애상황 및 정상상황을 나누어 설명 2. PACELC 이론 개념 및 구성요소 가. PACELC 이론 개념 개념도 개념 CAP 이론을 보완하여 , 네트워크가 장애일때와 정상일때를 나누어 중시해야할 품질속성을 ..

문제 11) Column Family 데이터베이스 답) 1. Row 단위 저장소, Column Family 데이터베이스의 개념 Key-Value Store 방식의 단점을 극복하기 위해, 하나의 Key에 여러 개의 Column을 저장하고, Column Value 조합으로 구성된 데이터베이스 2. Column Family 데이터베이스의 구성도 및 구성요소/유형 가. Column Family 데이터베이스의 구성도 Row Key와 관련된 많은 열이 있는 행으로 Column Family에 데이터를 저장 나. Column Family 데이터베이스의 구성요소 및 유형 구분 구성 및 유형 설명 구성요소 Column Family Column들을 물리적으로 배치, 각각의 Row들은 같은 Column Family들을 가짐 ..

문제 3) 공간 DB에서 사용되는 공간 연산자(Spatial Operator)를 5개 나열하고 설명하시오. 답) 1. 공간 DB(Spatial DB) 개념 문자와 숫자 등으로 표현되는 비공간 데이터와 공간 객체의 좌표값으로 표현되는 공간데이터의 집합 공간 DB 에서 사용되는 연산자는 크게 공간 관계 함수와 공간 분석 함수로 구분 2. 공간적 관계의 결과 확인, 공간 관계 연산자 상세 설명 가. 공간 관계 연산자 연관도 공간 관계 함수는 공간 객체들의 기하학적 공간 관계를 Boolean 형식으로 결과를 반환 나. 공간 관계 연산자 상세설명 공간관계 연산자 설명 Equals(g1, g2) g1과 g2가 동일하면 True 반환, 상이하면 False 반환 Disjoint(g1, g2) g1과 g2가 겹치는 곳이..

문제 8) MongoDB의 개념 및 특징 답) 1. Document 기반 NoSQL, MongoDB의 개념 정의 프로덕션 환경에서 데이터베이스를 확장할 수 있는 기능을 제공하는, C++로 작성된 Document 지향의NoSQL 데이터베이스 관리 시스템 2. MongoDB의 특징 및 구성방식 가. MongoDB의 특징 특징 설명 Document-oriented MongoDB는 JSON형태로 데이터를 관리 도큐먼트는 MongoDB가 데이터를 저장하는 최소 단위 유연한 스키마 스키마의 선언 없이 필드의 추가와 삭제가 자유로운 Schema-less 구조 비 관계형 데이터베이스 관계(Relationship) 개념이 없는 비 관계형 데이터베이스 조인(Join)을 지원하지 않으며, 대신 임베디드 방식의 도큐먼트 구조..