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1. 파티셔닝 논리적으로는 하나의 테이블이지만 물리적으로는 여러 개의 테이블로 분리하여 데이터 액세스 성능도 향상시키고 데이터 관리방법도 개선할 수 있도록 테이블에 적용하는 기법 2. 테이블 삭제 DROP TRUNCATE DELETE DDL DDL DML ROLLBACK 불가능 ROLLBACK 불가능 COMMIT 이전 ROLLBACK 가능 AUTO COMMIT AUTO COMMIT 사용자 COMMIT 테이블의 정의 자체를 완전히 삭제 테이블을 최조 생성된 초기 상태로 만듦 데이터만 삭제 로그를 남김 3. CASE 문 사용하기 CASE 표현식 WHEN 조건1 THEN 결과1 WHEN 조건2 THEN 결과2 ... ELSE 결과 END 아래와 같이 똑같은 기능을 표현할 수 있다. CASE 조건1 WHEN 결..

1. 옵티마이저와 실행계획 1-1. 옵티마이저 란? 사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행 방법을 결정하는 역할을 수행한다. 최적의 실행 방법을 실행계획(Execution Plan)이라 한다. 어떤 방법으로 처리하는 것이 동일한 일을 최소의 일량으로 처리할 수 있을지 결정한다. 1-2. 옵티마이저 종류 규칙 기반 옵티마이저 우선순위 규칙에 따라 실행계획을 생상하며 인덱스가 있으면 반드시 인덱스를 사용한다. 비용 기반 옵티마이저 처리 비용이 가장 적은 실행계획 선택한다. 데이터 딕셔너리(Data Dictionary)의 통계정보나 DBMS의 차이로 같은 쿼리도 다른 실행계획이 생성될 수 있다. 실행계획의 예측 및 제어가 어렵다. 1-3. SQL문 실행 순서 파싱(Parsing) : SQL 문법 검사 및..

5. 그룹 함수 5-1. 그룹 함수의 종류 ROLLUP CUBE GROUPING SETS 표현식 출력값 GROUP BY ROLLUP (E1,E2) E1과 E2별 소계 / E1별 소계 / 총합계 GROUP BY CUBE (E1,E2) E1과 E2별 소계 / E1별 소계 / E2별 소계 / 총합계 GROUP BY GROUPING SETS (E1,E2) E1별 소계 / E2별 소계 5-2. ROLLUP GROUP BY의 확장 형태로 병렬로 수행 가능하기 때문에 매우 효과적이다. 시간 및 계층적 분류를 포함하고 있는 데이터의 집계에 적합하다. 인자로 넣어준 맨 앞 칼럼을 기준으로 전체 데이터의 그룹 함수 결과를 반환한다. 계층 구조임으로 GROUP BY의 칼럼 순서가 바뀌면 결과 값도 바뀐다. 5-3. CUBE..

1. 표준 조인 1-1. SQL 연산 정리 종 류 연 산 기 능 뜻 일반 집합 연산 UNION UNION 합집합 INTERSECTION INTERSECT 교집합 DIFFERENCE MINUS (오라클) EXCEPT (SQL Server) 차집합 PRODUCT CROSS JOIN 곱집합 (생길 수 있는 모든 데이터 조합) 순수 관계 연산 SELECT WHERE 절 조건에 맞는 행 조회 PROJECT SELECT 절 조건에 맞는 칼럼 조회 (NATURAL)JOIN 여러 JOIN DIVIDE 없음 공통요소를 추출하고 분모 릴레이션의 속성을 삭제한 후 중복된 행 제거 1-2. JOIN의 종류 INNER JOIN NATURAL JOIN CROSS JOIN OUTER JOIN SELF JOIN NON-EQUI JO..

5. WHERE 절 5-1. WHERE 절 이란? 원하는 자료만을 검색하기 위해서 사용하는 절이다. 5-2. 연산자의 종류 비교 연산자 = > >=

1. 관계형 데이터베이스 개요 1-1. 데이터베이스(Database) 란? 필요에 의해 데이터를 일정한 형식으로 저장해둔 것 DBMS(DataBase Management System) : 데이터베이스 관리 소프트웨어 1-2. 관계형(Relational) 데이터베이스의 장점 정규화 작업을 통해 이상 현상 제거와 데이터 중복을 피함 동시성 관리와 병행 제어를 통해 데이터 동시 조작(공유) 가능 데이터 표준화, 품질 확보 데이터 무결성 보장 데이터 회복/복구 기능 1-3. SQL(Structured Query Language) 이란? 관계형 데이터베이스에서 사용하는 언어로 데이터 조회, 입력, 수정, 삭제 기능을 제공한다. 1-4. SQL의 종류 DML (Data Mainpulation Language) : ..

1. 성능 데이터 모델링의 개요 성능 데이터 모델링 이란? 데이터베이스 성능 향상을 위한 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것이다. 주로 데이터 모델 구조, 대용량의 데이터, 인덱스의 특성을 고려한다. 사전에 수행할수록 비용절감이 가능하다. 성능 데이터 모델링 고려 순서 데이터 모델링시 정규화를 정확하게 수행 데이터베이스 용량 산정을 수행 데이터베이스에서 발생되는 트랜잭션의 유형 파악 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화 수행 이력모델 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등 조정 작업 수행 성능 관점에서 데이터 모델 검증 2. 정규화와 성능 정규화(Normalization) 란? 다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 더..

1. 데이터 모델의 이해 데이터 모델링이란? 약속된 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하며 현실세계의 데이터에 대해서 표현하는 것으로 이해할 수 있다. 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법으로 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정을 말한다. 모델링의 특징 추상화 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현 (모형화, 가설적) 단순화 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 함 정확화 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술 데이터 모델링의 유의점 중복성 (Duplication) 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 해야 한다. 비유연성 (Inflexibillity) 데이터 모델이 수시로 변경되면 유지보수의 어려움..