사전 점수 결과 ADsP보다 솔직히 열심히 하지는 않아서 또! 체감 상 너무 어렵더라구요 그래서 60점 못 넘길 줄 알았는데... +셤 끝나고 나오면서 우울하고 기대도 안했구요. 다음 시험 접수기간까지 알아봤어요..ㅋㅋㅋ 짠!! 4시에 딱 나오더라구요? 좋은 기운을 받아 내일 있을 빅분기 필기도 합격하기를 바라며... 공부 방법 및 기간 기본 배경 : 수학과(통계 기초 개념 앎) + SQL 초중급? 문제집 : 노랭이 + 인터넷에 퍼져있는 기출 pdf 파일들 + 아는 언니가 준 37, 38회 기출(39회차도 있지만 풀지 못했음) 공부 자료 : 제 블로그에 있는 정리자료 출처들 공부 방법 1. SQLD 개념 정리해두신 블로그 다시 옮겨 적으면서 외우기 + 한 단원씩 회독 후 노랭이 문풀 + 오답 2. 인터넷..
01 옵티마이저와 실행계획 1. 옵티마이저 : 최적의 실행계획을 결정하는 것 - SQL문에 대해 최적의 실행방법(계획)을 결정한다. - 관계형 DB는 옵티마이저가 결정한 실행 계획대로 처리해 결과를 사용자에게 전달한다 => 옵티마이저의 실행 계획은 수행 속도에 가장 큰 영향 미침 ▷옵티마이저 엔진 - 질의 변환기(Query Transformer) : 작성된 SQL문을 처리하기 용이한 형태로 변환하는 모듈 - 비용 예측기(Estimator) : 생성된 계획의 비용을 예측하는 모듈 - 대안계획 생성기(Plan Generator) : 동일한 결과 생성하는 다양한 대안 계획 생성하는 모듈 ① 연산 적용 순서 ② 연산 방법 ③ 조인 순서의 변경 통해 대안 계획 생성 ▷종류 규칙기반 옵티마이저 Rule Based ..
01 표준 조인 1. SQL에서의 연산 종류 SQL기능 설명 집합 연산 UNION UNION UNION ALL 합집합 (UNION ALL은 중복제거X, 정렬X) INTERSECTION INTERSECT 교집합 DIFFERENCE MINUS(오라클) EXCEPT(SQL) 차집합 PRODUCT CROSS JOIN 곱집합(생길 수 있는 모든 데이터 조합) 관계 연산 SELECT WHERE절 조건에 맞는 행- 조회 PROJECT SELECT절 조건에 맞는 칼럼| 조회 JOIN 여러 JOIN DIVIDE 없음 공통요소 추출하고 분모 릴레이션의 속성을 삭제한 후 중복된 행 제거 2. 조인 작성법 WHERE절 ON절(ANSI/ISO 표준) USING절 지원 구분 Oracle O, SQL Server O Oracle ..
01 데이터 모델링의 이해 1. 모델링 특징 : 추상화 / 단순화 / 명확화 모델링은 단지 시스템 구현만을 위해 수행하는 태스크X. 시스템 구현을 포함한 업무 분석 및 업무형상화 하는 목적도 있음 2. 데이터 모델링이 필요한 주요 이유 - 표기법 통일해 업무 내용 분석 정확도 증대 - 데이터 모델 기초로 DB 생성 - 분석된 모델 갖고 데이터베이스 생성해 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위함 - 데이터 모델링 자체로서 업무 흐름 설명하고 분석하는 부분에 매우 중요한 의미 갖고 있음 - DB만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것 X. 3. 데이터 모델링 유의점 - 중복 : 여러 장소에 같은 정보 저장 X - 비유연성 : 데이터 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리 → 작은 변화가 애플리케이션과 DB에 중대한 ..
01 관계형 데이터베이스 개요 1. DB : 데이터를 일정한 형태로 저장해 놓은 것, DBMS를 이용해 효율적인 데이터 관리와 데이터 손상 복구 가능 ▷ 종류 - 계층형 DB : 트리 형태의 자료구조에 데이터 저장, 1:N 관계 표현 - 네트워크형 DB : 오너와 멤버 형태로 데이터 저장, M:N 관계 표현 - 관계형 DB : 릴레이션에 데이터 저장, 집합 연산과 관계 연산 가능 *현재 대부분의 데이터베이스는 관계형 데이터베이스이다. 2. 관계형 DB(RDB; Relationship DAtabase) ① 정규화를 통해 이상현상 및 중복 데이터 제거 ② 동시성 관리와 병행 제어를 통해 데이터 동시 조작 가능 ▷ 집합 연산 - 합집합(Union) - 차집합(Difference) - 교집합(Intersecti..
01 성능데이터 모델링의 개요 1. 성능 데이터 모델링 : DB 성능향상을 위해 설계단계부터 성능 관련사항(정규화, 반정규화, 테이블 통합, 테이블 분할, 조인구조, PK, FK)이 데이터 모델링에 반영되도록 하는 것 2. 수행 시점 : 분석/설계 단계, 성능 데이터 모델링 시점이 늦어질수록 재업무 비용 증가 *데이터 증가가 빠를수록 성능저하에 따른 성능개선용은 기하급수적으로 증가 3. 고려 사항 - 정규화 정확히 수행 - DB 용량 산정 수행 - 발생되는 트랜잭션 유형 파악 - 용량과 트랜잭션 유형에 따라 반정규화 수행 - 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 등등의 조정 등을 수행 - 성능 관점에서 데이터 모델 검증 02 정규화와 성능 1. 정규화(Normalization) : 최소한..
데이터전문가포럼 카페에 올라온 개념정리 18p 워드 파일을 베이스로 45p pdf파일 + 블로그를 참고해 정리하였습니다. 01 데이터 모델의 이해 1. 모델링 : 다양한 현상을 표기법에 의해 표기하는 것 ~ 같은 사람에 대한 내용이어도, 병원에 있는 사람(환자)에 대한 내용과 은행에 있는 사람(고객)에 대한 내용은 완전히 다른 방법으로 접근해야 한다. ▷ 특징 - 추상화 : 일정한 양식 표기법 - 단순화 : 제한된 표기법이나 언어로 표현 - 명확화 : 이해하기 쉽게 표현 ▷ 관점 - 데이터(Data, What) : 업무와 데이터 및 데이터 사이의 관계 - 프로세스(Process, How) : 진행되고 있거나 진행되어야 하는 업무 - 상관 관점(Interaction) : 데이터에 대한 업무 처리 방식의 영..
