2022년09월25일 TIL - 정보처리기사 실기 - 데이터 입출력 구현

III. 데이터 입출력 구현

Chapter 01. 논리 데이터 저장소 확인

[1] 데이터 모델

• 데이터 모델 표시 요소 : 연산, 구조, 제약 조건
• 데이터 모델 절차 : 요구조건 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계

[2] 논리 데이터 모델 검증

• 논리적 데이터 모델링 종류 : 관계 데이터 모델, 계층 데이터 모델, 네트워크 데이터 모델
• 관계 데이터 모델 구성 요소 : 릴레이션, 튜플, 속성, 카디널리티, 차수, 스키마, 인스턴스
• 일반 집합 연산자 : 합집합, 교집합, 차집합, 카디션 프로덕트
• 순수 관계 연산자 : 셀렉트, 프로젝트, 조인, 디비전
• 논리 데이터 모델링 속성 : 개체, 속성, 관계
• 개체-관계 다이어그램 기호 : 개체, 관계, 속성, 다중 값 속성, 관계-속성 연결
• 데이터베이스 이상현상 : 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상
• 데이터베이스 정규화 단계 : 1정규형(1NF), 2정규형(2NF), 3정규형(3NF), 보이스-코드 정규형(BCNF), 4정규형(4NF), 5정규형(5NF)

Chapter 02. 물리 데이터 저장소 설계

[1] 물리 데이터 모델 설계

• 물리 데이터 모델링 변환 절차
  1. 개체를 테이블로 변환
  2. 속성을 컬럼으로 변환
  3. UID를 기본키로 변환
  4. 관계를 외래키로 변환
  5. 컬럼 유형과 길이 정의
  6. 반 정규화 수행
• 반 정규화 데이터 유형 : 중복 테이블 추가, 테이블 조합, 테이블 분할, 테이블 제거, 컬럼 중복화

[2] 물리 데이터 저장소 구성

• 참조 무결성 제약 조건 : 제한(Restricted), 연쇄(Cascade), 널 값(Nullify), 참조 무결성 제약 조건 SQL 문법(삭제 시)
• 뷰 속성 : REPLACE, FORCE, NOFORCE, WITH CHECK OPTION, WITH READ ONLY
• 파티션의 종류 : 레인지 파티셔닝, 해시 파티셔닝, 리스트 파티셔닝, 컴포지트 파티셔닝, 라운드로빈 파티셔닝
• 파티션의 장점 : 성능 향상, 가용성 향상, 백업 가능, 경합 감소

Chapter 03. 데이터베이스 기초

[1] 데이터베이스 종류

• 데이터베이스 정의 : 통합된 데이터(Integrated Data), 저장된 데이터(Stored Data), 운영 데이터(Operationall Data), 공용 데이터(Shared Data)
• 데이터베이스 특성 : 실시간 접근성(Real-Time Accessibility), 계속적인 변화(Continuous Evolution), 동시 공용(Concurrent Sharing), 내용 참조(Content Reference)
• 데이터베이스 종류 : 파일 시스템(File System), 관계형 데이터베이스 관리시스템(RDBMS; Relational Database Management System), 계층형 데이터베이스 관리시스템(HDBMS; Hierarchical Database Management System), 네트워크 데이터베이스 관리시스템(NDBMS; Network Database Management System)
• 데이터베이스 관리 툴 기능 : 데이터베이스 생성/삭제, SQL 명령어 작성 및 실행, 상태 모니터링, 사용자 계정 관리, 데이터베이스 내보내기/가져오기, 환경 설정

DBMS(Database Management System)

• DBMS 유형 : 키-값(Key-Value) DBMS, 컬림 기반 데이터 저장(Column Family Data Store) DBMS, 문서 저장(Document Store) DBMS, 그래프(Graph) DBMS
• DBMS 특징 : 데이터 무결성, 데이터 일관성, 데이터 회복성, 데이터 보안성, 데이터 효율성

데이터베이스 기술 트랜드

• 빅데이터의 특성 : 데이터의 양(Volume), 데이터의 다양성(Variety), 데이터의 속도(Velocity)
• 빅데이터 수집, 저장, 처리 기술 : 비정형/반정형 데이터 수집, 정형 데이터 수집, 분산 데이터 저장/처리, 분산데이터 베이스
• 빅데이터 분석, 실시간 처리 및 시각화를 위한 주요 기술 : 빅데이터 분석, 빅데이터 실시간 처리, 분산 코디네이션, 분석 및 시각화
• NoSQL의 특성(BASE) : Basically Available, Soft-State, Eventually Consistency
• NoSQL의 유형 : Key-Value Store, Column Family Data Store, Document Store, Graph Store
• 데이터 마이닝 절차 : 목적 설정, 데이터 준비, 가공, 마이닝 기법 적용, 정보 검증
• 데이터 마이닝 주요 기법 : 분류 규칙(Classification), 연관 규칙(Association), 연속 규칙(Sequence), 데이터 군집화(Clustering)