공부기간 및 공부법, 잡담 시험은 9/9(토요일) 10시에 치뤘다.(10분전 이렇게 도착하지말고 가능하면 25~30분전에 도착하자, 은근 뭐가있다) 신청 이후에 시험장에 갈때는 검정볼펜, 컴싸, 신분증, 수험표(선택, 어차피 번호 알려주신다)챙겨가야한다 다른 블로그 보고 수험번호 물어보면 시간걸린다길래 외워갔는데 시험전에 알려주시는거라 큰 상관없다. 그리고 화이트 못씀, 추가로 가채점 불가능하다. 혹시라도 작성자 본인처럼 번호 객관식 번호 외워도 네이버 데이터 전문가 포럼에서 복원하는거보면 번호가 대부분 문제답으로 하기때문에 의미없다. 공부는 7월 중순부터 학교 학술 동아리 사람들과 매주 스터디하는씩으로 진행했고 노랭이 문제집으로 진행했다. 보통 1주에 5시간공부+블로그정리2시간으로 진행한거같고 막판 5..
그룹 함수 데이터분석 개요 세가지 함수 AGGREGATE FUNCTION: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 등 각종 집계함수가 포함된다 GROUP FUNCTION: 결산개념(소개, 중계, 합계), SQL테이블 한번 읽는것으로 원하는값 찾는다 WINDOW FUNCTION: 분석함수, 순위함수가 여기에 포함된다 ROLLUP 계층적 요약, 특정 열 또는 집합에 대한 총합 및 소계 계산한다 예시(쿼리문과 결과문) SELECT OrderDate, Product, SUM(Amount) AS TotalAmount FROM OrderTable GROUP BY ROLLUP(OrderDate, Product); -------------------------------- | OrderDate | Product..
표준 조인 개요 ANSI/ISO SQL2(1992년) 표준 SQL명세 부족, 상호 호환성과 학습효율 많이 부족했다. ANSI/ISO SQL3(1999년): 기능정리, 호환가능한 여러기능 추가하였다. ANSI/ISO SQL(2003년): 기준 소폭추가, 현재 대부분 DB가 사용 현재의 SQL에는 STANDARD JOIN기능이 추가되어있다. 일반 집합 연산자 UNION: 합집합, 중복 제거해준다 INTERSECT: 교집합이다 EXCEPT/MINUS(ORCALE): 차집합(DIFFERENCE)이다 CROSS JOIN: 곱집합(PRODUCT), JOIN조건이없는 경우 생길 수 있는 모든 조합이다 순수 관계 연산자 SELECT: WHERE절로 구현되어 있다 PROJECT: SELECT절로 구현되어 있다 NATUR..
관계형 데이터베이스 정규화를 통해 이상 현상을 제거하고 데이터 중복을 피함으로써 데이터 불일치성 문제를 해결한다. 동시성 관리와 병행 제어를 통해 여러 사용자가 동시에 데이터를 공유하고 조작할 수 있다. 메타 데이터를 통해 데이터의 성격, 속성, 표현 방법을 체계화하고 데이터 표준화를 지원한다. 보안 기능을 제공하여 인증된 사용자만이 참조할 수 있도록 한다. 다양한 제약조건을 이용하여 데이터 무결성을 보장하고 오류를 방지합니다. 1970년에 E.F.Codd 박사가 논문에 처음 소개했다. 기존의 파일시스템, 망형(네트워크형 데이터베이스), 계층형 데이터베이스를 대체하는 장점이있다.(데이터 중복제거, 동시성 관리와 병행 제어, 합리적인 테이블 모델링, 보안 기능 제공 등등) DML, DDL, DCL, TCL..
목표 데이터 모델링 각 성능에 대해 이해하고 학습하기 학습할 것 성능 데이터 모델링의 개요 정규화의 성능 반정규화의 성능 대량 데이터에 따른 성능 데이터베이스 구조와 성능 분산 데이터베이스와 성능 성능 데이터 모델링의 개요 성능 데이터 모델링 DB 성능향상을 위해서 설계단계의 데이터 모델링때부터 정규화, 반정규화, 테이블 통합, 테이블 분할, 조인구조, PK, FK등 여러가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영되도록 한다. 데이터 모델은 성능을 튜닝하면서 변경 될 수 있는 특징이 있다. 데이터의 증가가 빠를수록, 성능저하에 따른 성능 개선비용은 증가한다. 분석/ 설계 단계에서 고려한 데이터 모델링을 수행할 경우 성능 저하에 따른 Rework 비용을 최소화 할 수 있는 기회를 갖게된다. 성능을 고려..
목표 데이터 모델링의 과정을 이해하고 습득하기 학습할 것 데이터 모델의 이해 엔티티 속성 관계 식별자 데이터 모델링 현실 세계를 형식에 맞추어 추상화하여 데이터 모델을 만드는 과정이다. 복잡한 현실 개체들을 제한된 표기법으로 이해하기 쉽도록 단순화해준다. 데이터를 효율적으로 관리하고 조작하기 위해 사용하며, 데이터베이스 설계나 소프트웨어 개발에서 활용된다. 모델링 특징 추상화: 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현한다. 단순화: 복잡한 현실 세계를 간결하고 명확하게 표현한다. 명확성(정확성): 애매모호함을 배제하고 누구나 이해 가능하도록 관계가 명확하게 정의된다. 일관성: 모델의 구성요소들이 모순없이 일관되어야 한다. 유연성: 데이터 변경이나 확장에 대해 유연성이 있어야한다. 데이터 모델의 기능 가시화:..
데이터베이스, 관계형 데이터베이스 데이터베이스 ○설명 조작가능한 데이터, 저장된 데이터의 모임 디스크에 저장됨 ○데이터베이스 관리 시스템 DBMS: 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어 시트템, 비쌈 ->필요한이유: 창고를 예시로 두면 잘 정리가 되어야 중간 관리인이 필요한 물건을 빨리 찾아준다 창고중간 관리인 = DBMS! DBMS가 제공하는 기능 정보를 표현 할 수 있는 틀 데이터의 공유기능: 공유함으로써 데이터 중복을 제거한다 ->데이터의 브릿지 해결(깃허브 그 데이터 충돌 해결하는거 생각하면 될듯) ex. int형 char형 충돌, 리시트 안에 항목다른거 충돌 동시성 문제 ->하나의 트랜잭션 이 동시에 실행될때 DBMS가 하나를 홀딩해서 문제없게 해줌 요약: 하이패스에 동시에 두대의 차가 들어오면 ..
