Goooooood

1. RBO와 CBO 개념 비교RBOCBO- 정해진 규칙에 따라 실행 계획을 선택하는 우선순위가 정의된 고정 규칙 기반의 옵티마이저- 통계 기반 비용 계산으로 최적 실행 계획을 선택하는 테이블/인덱스 등의 통계 정보 기반의 옵티마이저  2. RBO와 CBO 상세 비교항목RBOCBO개념도기준고정 규칙통계 기반 비용우선 순위인덱스 -> 소규모 테이블 -> 조인실행 비용 적은 경로통계 정보불필요필수(DBMS_STATS)유연성낮음(고정 전략)높음(데이터 따라)정확도단순 질의에 적합복잡 질의에 효율적용 환경과거 Oracle 7이하최신 Oracle 10 이상조인 순서규칙에 따라 고정비용 적은 조인 순서인덱스 활용강제 활용비용 기반 필요시장점예측 가능, 단순 구조최적 실행, 유연성단점비효율 발생 가능분석 비용 발- ..

1. 빅데이터 처리를 위한, NoSQL의 정의- RDBMS의 한계를 극복하기 위한 대용량 비정형 데이터 분산저장 데이터베이스특징) BASE, CAP, PACELC 이론 기반 2. NoSQL 유형과 모델링 절차가. NoSQL 유형유형개념도설명Key-Value- key(식별자) -> value(데이터 객체) 구조- 빠른 읽기/쓰기, 분산 처리- Redis, DynamoDB, Riak- 세션 캐시, 사용자 프로필Column - 열 중심의 데이터 저장 구조- 대규모 로그/이벤트 처리 유리- Cassandra, HBase, ScyllaDB- 로그 수집, IoT 데이터 처리Document- JSON, BSON, XML 문서 구조- 복잡한 데이터 직관적 표현- MongoDB, CouchDB, DocumentDB- 콘..

1. 데이터 품질 제고 및 고도화, 데이터 품질 인증 정의- 과학기술정보통신부가 지정한 데이터 품질인증기관이 데이터 내용, 관리체계를 진단하고 수준을 평가하여 품질 인증하는 제도관련 법령)데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법 제20조 2. DQ인증 유형 및 등급과 심사 지표가. DQ 인증 유형 및 등급항목구분기준인증 유형Complex-Type필수 심사 항목 전체, 선택 심사 항목 3개 이상Normal-Type필수 심사 항목 전체, 선택 심사 항목 3개 미만Simple-Type필수 심사 항목 일부인증 등급Class A데이터 품질 점수 0.99 이상Class B데이터 품질 점수 0.97 이상Class C데이터 품질 점수 0.95 이상- 데이터 구조, 관리 특성에 따라 적용 필수 지표와 선택 지표로 구분..

1. 그래프 데이터베이스정의관계형 데이터베이스 보안 위한 NoSQL 계열로 데이터 사이 관계를 그래프로 연결하는 데이터베이스개념도구성 기술구성 요소노드, 엣지, 속성, 레이블저장 기술Native Graph Storage, Non-Native(NoSQL)질의 언어Cypher, Gremlin, SPARQL탐색 기술DFS, BFS, Dijkstra분산 처리분산 저장, 병렬 처리, 동시성 제어활용 사례SNS 분석- key/value 통해 관계 설정ERP, IAM- 계층 관계를 그래프로 모델링- 스키마가 필요없고 데이터 간의 관계에 따라 조회하여 질의 처리 속도 향상 2. 벡터 데이터베이스정의방대한 양의 고차원 데이터를 벡터 형태로 최적화하여 저장하고 검색하기 위한 데이터베이개념도구성요소임베딩 벡터- 비정형 데이..

1. 대용량 데이터 처리를 위한 아키텍처, 쿼리 오프로딩의 정의- DB 트랜잭션의 처리량을 증가시키기 위해 READ와 UPDATE성 트랜잭션을 분리하여 처리하는 기법특징) 트랜잭션 READ가 70~90%, UPDATE가 10~30% 2. 쿼리 오프로딩의 개념도 및 구성요소가. 쿼리 오프로딩 개념도- Master, Staging, Slave 3개의 DB와 CDC 복제 기술로 구성 나. 쿼리 오프로딩 구성요소구분구성설명데이터베이스Master DB- Update 트랜잭션(Create, Delete, Update) 수행Staging DB- Slave DB로 복제하기 위한 중간 경유지Slave DB- Read 트랜잭션만 수행활용 기술CDC(Change Data Capture)- Source DB의 Back Log..

1. Nested Loop Join, Hash Join 개념 비교Nested Loop JoinHash Join- 두 테이블을 중첩 반복문 방식으로 조인, 외부 루프의 각 튜플마다 내부 루프를 순차적으로 검색하는 방법- 해시 테이블을 생성한 뒤, 해시 값을 기준으로 매칭하여 조인하는 일반적으로 등가 조인에 적합한 방법  2. Nested Loop Join, Hash Join 상세 비교항목Nested Loop JoinHash Join개념도SQL/* USE_NL() *//* USE_HASH() */기본 방식중첩 반복해시 테이블 구성조인 조건등가/비등가 조인등가 조인성능소규모 테이블에 유리대용량 데이터에 유리비용O(n*m)O(n+m)인덱스 활용인덱스로 성능 향상인덱스 필요 없음메모리 사용상대적으로 적음해시 테이..

Ⅰ. 데이터 거버넌스의 개념 및 주요 기능가. 데이터 거버넌스의 개념- 조직의 데이터 관리에 있어 데이터 보안, 개인정보 보호, 정확성, 가용성, 사용성 등을 보장하기 위해 수행하는 관리 프로세스 나. 데이터 거버넌스의 주요 기능기능설명데이터 품질 관리(DQM)- 데이터 프로파일링 및 데이터 정제와 같은 작업을 포함하여 데이터 사용 방법에 따라 실행메타 데이터 관리- 데이터 검색 중 데이터 찾기, 분석 도구에 의한 빅데이터 분석에 사용할 수 있도록 관리데이터 주기 관리- 데이터 생성 및 초기 저장부터 데이터 폐기까지 시스템의 데이터 흐름 관리데이터 보안 및 프라이버시- 데이터 요구 사항 및 정책에 따라 필요한 데이터 보호 수준 정의 및 관리  Ⅱ. 마스터 데이터의 개념과 필요성가. 마스터 데이터의 개념-..

Ⅰ. 검색 연산을 최적화 하기 위한 인덱스의 개요가. 인덱스의 정의정의- 데이터베이스에 저장된 자료를 빠르게 조회하기 위해 테이블에 연관되어 독립적인 저장공간 보유 객체 나. 인덱스의 특징특징설명성능향상- 트랜잭션의 성능향상이 목적- 조회 성능 향상이 주 목적알고리즘- 트리 구조, 해시 함수 등 알고리즘 적용독립성- 테이블에 저장구조와 별도로 인덱스만 저장 가능Trade-Off- 조회와 나머지 성능을 고려하여 인덱스 생성  Ⅱ. 인덱스의 스캔 방식스캔 종류개념도설명인덱스전체 스캔- 인덱스의 모든 데이터 전체를 읽어오는 방법- WHERE인덱스범위 스캔- 인덱스의 일부 데이터의 범위를 지정하여 읽어오는 방법- WHERE, JOIN인덱스고유 스캔- 인덱스의 유일한 값을 검색하는 방법- PRIMARY KEY, ..

Ⅰ. DBMS의 궁극적인 목표, 데이터 독립성의 개요가. 데이터 독립성의 정의- 데이터베이스의 물리적 구조나 데이터의 저장 방식에 변화가 생겨도 응용 프로그램이나 사용자에게 영향을 주지 않는 능력 나. 데이터 독립성의 종류종류설명예시논리적 독립성- 개념 스키마(논리적 구조)가 변경되더라도 외부 스키마(응용 프로그램)의 변경이 불필요테이블에 새로운 열(column)을 추가하거나 관계를 변경해도, 기존 프로그램에 영향을 주지 않음물리적 독립성- 내부 스키마(물리적 저장 방식)가 변경되더라도 개념 스키마와 응용 프로그램에 영향을 주지 않는 성질인덱스를 추가하거나 저장 매체를 변경해도 논리적 구조나 프로그램은 변경할 필요 없음 Ⅱ. 데이터 독립성 보장을 위한 3단계 데이터베이스 구조 및 스키마 설명가. 3단계..

Ⅰ. 빅데이터 효율적 관리, 분산 데이터베이스의 정의- 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로 여러개의 사이트에 분산되어 있는 데이터베이스 Ⅱ. 분산 데이터베이스의 투명성투명성개념특징위치 투명성- 사용자나 응용프로그램이 접근할 데이터의 물리적 위치를 알 필요가 없는 성질- Distributed Data Dictionary Directory 활용복제 투명성- 사용자가 응용프로그램이 접근할 데이터가 물리적으로 여러 곳에 복제되어 있는지 여부를 알 필요 없는 성질- 상향식 점진적 확장- 시스템 구현 복잡병행 투명성- 여러 사용자나 응용프로그램이 동시에 분산 데이터베이스에 대한 트랜잭션을 수행하는 경우에도 결과에 이상이 발생하지 않는 성질- Locking- Time Stamp분할 투명성- 사용자가 하나..