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방송통신대학교20

[데이터베이스시스템] 회복 시스템 회복시스템의 개념회복의 역할예상치 못한 HW 고장 및 SW 오류가 발생→ 사용자의 작업에 대한 안정적 디스크 반영 여부 보장이 불가능오류 발생 이전의 일관된 상태로 데이터베이스를 복원시키는 기법이 요구→ 시스템 내의 고장 원인 검출, DBMS의 안전성 및 신뢰성을 보장데이터베이스는 데이터 복원 절차 내재화시스템 실패(ststem failure)의 유형트랜잭션 실패→ 논리적 : 잘못된 데이터 입력 , 부재 , 버퍼 오버플로, 자원 초과 이용→ 시스템적 : 운용 시스템의 교착상태시스템 장애→ 시스템의 하드웨어 고장, 소프트웨어의 오류→ 주기억장치와 같은 휘발성 저장장치의 내용 손실디스크 실패→ 비휘발성 디스크 저장장치의 손상 및 고장으로 인한 데이터 손실회복 데이터의 구성백업(Backup)→ 데이터베이스의 .. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] 트랜잭션 트랜잭션의 이해데이터 동시 접근의 문제동일 데이터에 다수 사용자의 접근 허용시 일관성이 훼손트랜잭션의 개념데이터 베이스를 조작하기 위한 하나의 논리적 단위를 이루는 일련의 연산의 집합→ 예시) 예금 인출작업 단위 : 예금 1000원 인출일련의 연산 : Read(A) , A= A-1000, Write(A)데이터베이스를 사용하여 처리하는 작업을 하나의 묶음으로 인식하여 묶음 단위로 실행되도록 정의한 개념트랜잭션의 특징다수의 연산으로 구성된 트랜잭션이 사용자에게 단일 작업처럼 다뤄지도록 ACID 특징을 준수ACID 특성→ 원자성(atomicity) : 하나의 트랜잭션에 포함된 모든 연산은 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않음→ 일관성(consistency) : 특정 트랜잭션이 수행되기 전과 후에 데이터 베이스.. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] 인덱싱 인덱스의 이해인덱스의 개념데이터 검색에서 발생하는 비효율적인 데이터 입출력 문제를 해결하기 위한 목적으로 시작→ 인덱스 : DBMS에서 요청된 레코드에 빠르게 접근 할 수 있도록 지원하는 데이터와 관련된 부가적인 구조→ 인덱싱 : 인덱스를 구성하고 생성하는 작업인덱스의 탐색키를 이용하여 해당 레코드가 저장된 블럭을 디스크 저장장치 또는 메모리에서 파악하여 해당 블럭을 빠르게 적재탐색키란?파일에서 레코드를 찾는데 사용되는 컬럼이나 컬럼의 집합인덱스 종류인덱스의 종류→ 순서 인덱스 : 특정 값에 대해 정렬된 순서 구조→ 해시 인덱스 : 버킷의 범위 안에서 값의 균일한 분포에 기초한 구조로 해시 함수가 어떤 값이 어느 버킷에 할당 되는지 결정인덱스의 평가기준→ 접근 시간 : 데이터를 찾는 데 걸리는 시간→ 유.. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] 데이터 저장과 파일 물리적 저장장치물리적 저장장치의 구성물리적 저장장치는 데이터 접근 속도, 용량을 기준으로 다양한 장치로 구성← 속도, 가격레지스터 - 캐시 - 메인메모리 - 자기디스크 , 플래시메모리 - 광학디스크 자기 테이프→ 저장용량물리적 저장장치 별 특징휘발성→ 캐시 : 고비용 저장장치로 빠른 접근 속도를 보장→ 메인 메모리 : 실제 프로그램과 데이터 적재 공간비 휘발성→ 플래쉬 메모리 : 메인 메모리와 유사하나 비휘발성→ 자기 디스크 : 데이터베이스 전체를 안정적으로 저장→ 광학 디스크 드라이브 : CD , DVD , Blue-ray 등→ 테이프 장치 : 용량이 크고 저렴하나 순차 접근 방식으로 속도가 느림파일데이터베이스 구성데이터베이스논리적이고 추상적으로 데이터들을 묶어 놓은 사용자 들을 위한 단위파일데이터를 .. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] 정규화 잘못된 데이터베이스 모델링데이터의 중복일관성 유지의 어려움저장 공간 낭비갱신 이상삽입 이상 - 레코드 추가 시불필요한 컬럼의 값이 없이는 추가하지 못 하는 경우삭제 이상 - 삭제 시 의도하지 않았던 다른 데이터가 삭제 되는 경우수정 이상 - 중복 저장된 레코드를 수정 시 모두 반영이 안되어 데이터베이스의 일관성이 깨지는 경우좋은 릴레이션의 개념컴퓨터 프로그래머적 관점에서의 모델링→ 어떻게 데이터를 저장해야 하는가?릴레이션의 스키마가 얼마나 효율적으로 실세계를 반영하고 있는지 평가고려사항→ 한 릴레이션 내의 컬럼 간의 관계 분석→ 원하지 않는 데이터의 종속과 중복 제거→ 새로운 컬럼들이 데이터베이스에 추가될 때, 기존 컬럼과의 관계 수정을 최소화함수적 종속성함수적 종속성의 정의릴레이션 인스턴스를 분석하여 .. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] SQL(3) 데이터 검색집계 함수특정 컬럼에 집계 함수를 통해 다양한 통계 연산을 수행할 수 있는 기능SELECT 절 또는 HAVING절에 기술집계 함수의 종류→ COUNT : 컬럼에 있는 값들의 개수→ SUM : 컬럼에 있는 값들의 합→ AVG : 컬럼에 있는 값들의 평균→ MAX : 컬럼에서 가장 큰 값→ MIN : 컬럼에서 가장 작은 값집계 함수의 사용SELECT COUNT(단과대학) FROM 학과그룹 질의특정 기준으로 레코드를 그룹화하고 각 레코드 그룹에 대해 집계 함수를 적용하는 질의구문 형식SELECT 질의 GROUP BY 컬럼[주의] SELECT 절에 그룹의 기준과 집계 함수 이외의 컬럼은 포함될 수 없음HAVING 절그룹 질의의 결과 레코드에 대해 출력 조건을 기술하기 위한 절구문 형식 SELECT.. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] SQL(2) 데이터 삽입, 수정, 삭제INSERT 문테이블에 새로운 레코드를 삽입하는 명령문→ 테이블에 새로운 레코드를 삽입→ 모든 속성 또는 부분 속성에 대한 속성값을 삽입구문 형식INSERT INTO TABLE_NAME VALUES(value1, value2, ... valueN)INSERT INTO TABLE_NAME(column1,column2...columnN) VALUES(value1, value2, ... valueN)질의1 ) 학과이름’영어영문학과’ , 단과대학 , ‘인문과학대학’ 주소 ‘a’ , 전화번호 ‘02-1234-1234’ , 졸업학점 135인 레코드를 학과 테이블에 삽입 하시오.INSERT INTO 학과 VALUES('영어영문학과', '인문과학대학' , 'a' , '02-1234-1234',.. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] SQL(1) 데이터베이스 언어SQL의 개요SQL(Structured Query Language) 은 관계 대수에 기초하여, RDBMS 의 데이터 관리를 위해 설계된 언어1986년 ANSI, 1987년 ISO에서 표준으로 제정→ SQL - 86, SQL - 89 , SQL - 92 , SQL : 1999 , SQL : 2003, SQL : 2008→ 상용 DBMS의 특성에 맞게 국제 표준을 확장한 독자적 버전이 존재특징→ 비절차적(선언형) 언어, 필요한 데이터만 기술→ 인간의 언어와 매우 유사하고 간단, 명료SQL의 구성데이터 정의 언어 (DDL : Data Definition Language)→ 데이터 베이스 내의 객체를 생성 및 삭제하고 그 구조를 조작하는 명령어의 집합→ 데이터가 준수해야 하는 제약조건을 기술→ .. 2024. 5. 25.
[데이터베이스시스템] 3. 관계형 모델 관계형 모델의 개념사용자 요구사항 분석 → (데이터 및 업무) → 개념적 데이터 모델링 → (ER 모델) → 논리적 데이터 모델링 → (관계형 모델) → 물리적 데이터 모델링 → (물리적 세부사항) → 내부 스키마논리적 데이터 모델링 단계DBMS 에서 사용하는 데이터 모델에 맞추어 데이터를 표현하는 과정데이터 정의 언어로 기술된 개념 스키마 생성관계형 모델(relational model)→ 1969년 에드가 F. 코드에 의해 제안→ 릴레이션(relation) 으로 데이터를 표현하는 모델→ 데이터 표현이 단순하고 직관적 구조화 모델→ 현재 대다수 DBMS의 기초관계형 모델을 사용하는 관계형 DBMS(RDBMS)Oracle , DB2 , PostgresSql , mySql …릴레이션의 구성릴레이션 : 표의 .. 2024. 5. 25.
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