코딩 상자

[1] 데이터 조작어 (DML)

DB에 들어있는 데이터를 조회하거나 검색하기 위한 명령어를 말하는 것으로  RETRIEVE 라고도 한다.

DB의 테이블에 들어있는 데이터에 변형을 가하는 종류의 명령어들을 말한다. 예를 들어 데이터를 테이블에 새로운 행을 집어넣거나 원하지 않는 데이터를 삭제하거나 수정하는 것들의 명령어들을 DML 이라고 부른다.

• SELECT
• INSERT
• UPDATE
• DELETE

[2] 데이터 정의어 (DDL)

테이블과 같은 데이터 구조를 정의하는데 사용되는 명령어들로 그러한 구조를 생성하거나 변경하거나 삭제하거나 이름을 바꾸는 데이터 구조와 관련된 명령어들을 DDL이라고 부른다.

• CREATE
• ALTER
• DROP
• RENAME

[3] 데이터 제어어 (DCL)

DB에 접근하고 객체들을 사용하도록 권한을 주고 회수하는 명령어를 DCL이라고 부른다. 

• GRANT
• REVOKE

[4] 트랜잭션 제어어 (TCL)

논리적인 작업의 단위를 묶어서 DML에 의해 조작된 결과를 트랜잭션 별로 제어하는 명령어를 말한다.

• COMMIT
• ROLLBACK

[] 발생시점에 따른 엔티티 분류

• 기본/키 엔티티
• 중심 엔티티
• 행위 엔티티

[] 데이터 모델링이란

• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

[] 데이터 모델링 유의점

• 중복
• 비유연성
• 비일관성

[] 개념적 데이터 모델링

추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 

전사적 데이터 모델링

EA 수립시 많이 이용

[] 논리적 데이터 모델링

시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음

[] 물리적 데이터 모델링

실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

[] 데이터베이스 스키마 구조 3단계

• 외부 스키마
• 개념 스키마
• 내부 스키마

[] ERD 작성 순서

1. 엔티티를 그린다
2. 엔티티를 적절하게 배치한다
3. 엔티티간 관계를 설정한다
4. 관계명을 기술한다
5. 관계의 참여도를 기술한다
6. 관계의 필수여부를 기술한다

[] 엔티티의 특징

반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.

유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.

영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다.

엔티티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.

엔티티는 반드시 속성이 있어야 한다.

엔티티는 다른 엔티티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

[] 엔티티, 인스턴스, 속성, 속성 값의 관계

한 개의 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.

한 개의 엔티티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.

한 개의 속성은 한 개의 속성 값을 갖는다.

[]속성의 특성에 따른 분류

기본 속성

설계 속성

파생 속성

[] 도메인

각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인이라하며, 엔티티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것이다.

[] 속성의 명칭 부여

해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다

서술식 속성명은 사용하지 않는다

약어 사용은 가급적 제한한다

전체 데이터모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다

ERD에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않지만 클래스 다이어그램에서는 이것을 구분하여 연관관계와 의존관계로 표현한다.

[] 관계의 표기법

관계명: 관계의 이름

관계차수: 1:1, 1:M, M:N

관계선택사양: 필수관계, 선택관계

[] 관계 읽기

기준 엔티티를 한 개 또는 각(each)으로 읽는다.

대상 엔티티의 관계참여도 즉 개수를 읽는다.

관계선택사양과 관계명을 읽는다.

[] 식별자의 종류

엔티티 내에서 대표성을 가지는가에따라 주식별자와 보조 식별자로 구분

엔티티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자로 구분

단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일 식별자와 복합 식별자로 구분

원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질 식별자와 인조 식별자로 구분

[] 주식별자의 특징

유일성: 주식별자에 의해 엔티티내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함

최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함

불변성: 주식별자가 한 번 특정 엔티티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함

존재성: 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재

[] 성능데이터모델링이란

데이터베이스 성능 향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것이다.

중복속성에 대한 분리가 1차 정규화의 대상이 되며, 로우단위의 중복도 1차 정규화의 대상이 되지만 칼럼 단위로 중복이 되는 경우도 1차 정규화의 대상이다.

[] 반정규화

정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미한다. 반정규화는 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법이라고 정의할 수 있고, 좀 더 넓은 의미의 반 정규화는 성능을 향상시키기위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정을 의미한다. 데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 데이터를 중복하여 반정규화를 적용하는 이유는 데이터를 조회할 때 디스크  I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능 저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.

[] 반정규화 절차

1. 반 정규화 대상조사

• 범위처리빈도수 조사
• 대량의 범위 처리 조사
• 통계성 프로세스 조사
• 테이블 조인 개수

2. 다른 방법 유도 검토

• 뷰 테이블
• 클러스터링 적용
• 인덱스의 조정
• 응용애플리케이션

3. 반정규화 적용

• 테이블 반정규화
• 속성의 반정규화
• 관계의 반정규화

[] 반정규화의 대상에 대해 다른 방법으로 처리

• 지나치게 많은 조인이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 뷰를 사용하면 이를 해결할 수도 있다.
• 대량의 데이터처리나 부분처리에 의해 성능이 저하되는 경우에 클러스터링을 적용하거나 인덱스를 조정함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.
• 대량의 데이터는 primary key의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리할 수 있다. 즉 파티셔닝 기법이 적용되어 성능 저하를 방지할 수 있다.
• 응용 애플리케이션에서 로직을 구사하는 방법을 변경함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

[] 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 변환기술

• 개별로 발생되는 트랜잭션에 대해서는 개별 테이블로 구성
• 슈퍼타입+서브타입에 대해 발생되는 트랜잭션에 대해서는 슈퍼타입+서브타입 테이블로 구성
• 전체를 하나로 묶어 트랜잭션이 발생할 때는 하나의 테이블로 구성

[] PK 순서

PK 순서를 결정하는 기준은 인덱스 정렬구조를 이해한 상태에서 인덱스를 효율적으로 이용할 수 있도록  PK 순서를 지정해야 한다. 즉 인덱스의 특징은 여러개의 속성이 하나의 인덱스로 구성되어 있을 때 앞쪽에 위치한 속성의 값이 비교자로 있어야 인덱스가 좋은 효율을 나타낼 수 있다. 앞쪽에 위치한 속성 값이 가급적 '=' 아니면 최소한 범위 'BETWEEN' '<>'가 들어와야 인덱스를 이용할 수 있는 것이다.

[] 분산 데이터베이스 장점

• 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장
• 신뢰성과 가용성
• 효용성과 융통성
• 빠른 응답 속도와 통신비용 절감
• 데이터의 가용성과 신뢰성 증가
• 시스템 규모의 적절한 조절
• 각 지역 사용자의 요구 수용 증대

[] 분산 데이터베이스 단점

• 소프트웨어 개발 비용
• 오류의 잠재성 증대
• 처리 비용의 증대
• 설계, 관리의 복잡성과 비용
• 불규칙한 응답 속도
• 통제의 어려움
• 데이터 무결성에 대한 위협

[2.1] 순환의 소개

 순환(recursion)이란 어떤 알고리즘이나 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 프로그래밍 기법이다.

순환 알고리즘의 구조

• 자기자신을 순환적으로 호출하는 부분
• 순환 호출을 멈추는 부분으로 구성
  • 순환 호출을 멈추는 부분이 없다면 시스템 스택을 다 사용할 때까지 순환적으로 호출되다가 오류를 발생시키면서 중단될 것이다. 따라서 반드시 순환 호출에는 순환 호출을 멈추는 문장이 포함되어야 한다.

순환 ↔ 반복

프로그래밍 언어에서 되풀이하는 방법

• 반복(iteration)
• 순환(recursion)
  • 어떤 문제에서는 반복에 비해 알고리즘을 훨씬 명확하고 간결하게 나타낼 수 있다는 장점이 있다.
  • 그러나 일반적으로 순환은 함수 호출을 하게되므로 반복에 비해 수행속도 면에서는 떨어진다.

- 반복적인 팩토리얼 계산 프로그램

int factorial_iter(int n)
{
	int k, v =1;
	for(k=n; k>0; k--)
		v=v*k;
	return(v);
}

- 순환적인 팩토리얼 계산 프로그램

int factorial(int n)
{
	if(n <= 1) return(1);
    else return (n*factorial(n-1));
}

순환의 원리와 성능

순환은 주어진 문제를 더 작은 동일한 문제들로 분해하여 해결하는 분할 정복의 원리를 적용한다.

순환은 문제의 정의가 순환적으로 되어 있는 경우에 유리한 방법이다.

ex) 팩토리얼, 피보나치 수열, 이항 계수 계산, 이진 트리 알고리즘, 이진 탐색, 하노이탑

하지만 성능에 있어서는 순환 호출의 경우 여분의 기억 공간이 더 필요하고, 또한 함수의 호출을 위해 함수의 파라미터들을 스택에 저장하는 것과 같은 사전 작업이 상당히 필요하다.

결론적으로 순환 알고리즘은 이해하기 쉽다는 것과 쉽게 프로그램할 수 있다는 장점이 있는 대신 수행 시간과 기억 공간의 사용에 있어서는 비효율적인 경우가 많다. 순환 호출 시에는 호출이 일어날 때마다 호출하는 함수의 상태를 저장할 여분의 기억 장소가 필요하기 때문이다.

[2.2] 거듭제곱 값 계산

반복적인 거듭제곱 계산 프로그램

double slow_power(double x, int n)
{
	int i;
	double r = 1.0;
	for(i=0; i<n; i++)
		r=r*k;
	return(r);
}

순환적인 거듭제곱 계산 프로그램

double power(double x, int n)
{
	if(n == 0) return 1;
	else if( (n%2) == 0 )
		return (power(x*x. n/2);
	else return x*power(x*x, (n-1)/2);
}

[2.3] 피보나치 수열의 계산

반복적인 피보나치 수열 계산 프로그램

int fibo_iter(int n)
{
	if( n < 2) return n;
	else {
		int i, tmp, current = 1, last = 0;
		for(i =2; i <= n; i++){
			tmp = current;
			current += last;
			last = tmp;
		}
		return current;
	}
}

순환적인 피보나치 수열 계산 프로그램

int fibo(int n)
{
	if(n == 0) return 0;
	else if( n == 1 )
		return 1;
	else return (fibo(n-1) + fibo(n-2));
}

[2.4] 하노이 탑 문제

순환적인 하노이 탑 계산 프로그램

void hanoi_tower(int n, char from, char tmp, char to)

{

    if( n==1 )

        from 에서 to 로 원판을 옮긴다.

    else

    {

        from의 맨 밑 원판을 제외한 나머지 원판들을 tmp로 옮긴다

        from에 있는 한 개의 원판을 to로 옮긴다.

        tmp의 원판들을 to로 옮긴다.

    }

}

void hanoi_tower(int n, char from, char tmp, char to)
{
	if( n == 1) prinf("원판 1을 %c에서 %c으로 옮긴다\n", from, to);
	else 
	{
		hanoi_tower( n-1, from, to, tmp);
		printf("원판 %d를 %c에서 %c로 옮긴다\n", n, from, to);
		hanoi_tower( n-1, tmp, from, to);
	}
}

[1.1] 자료구조와 알고리즘

자료구조

사람들이 사물을 정리하는 것과 마찬가지로 프로그램에서도 자료들을 정리하는 여러 가지 구조들이 있는데, 이를 자료 구조라 부른다.

알고리즘

컴퓨터 프로그램은 자료구조로 표현되고 저장되어있는 자료(data)와 주어진 문제를 처리하는 절차가 필요하다.

이러한 절차는 알고리즘이라고 불린다. 

예를 들어 트리의 어떤 노드를 탐색하는 문제가 있을 때, 트리는 자료구조이고, 이 트리 상에서 어떤 노드를 탐색하는 절차를 기술한 것이 알고리즘이다. 

알고리즘은 장치가 이해할 수 있는 언어로 기술된 명령어들의 집합으로,

알고리즘을 기술하는 데는 다음과 같은 방법이 있다.

• 자연어
• 흐름도(flowchart)
• 유사 코드(pseudo-code)
• 프로그래밍 언어

알고리즘이 되기 위한 조건은 다음과 같다.

• 입력: 0개 이상의 입력이 존재해야 한다.
• 출력: 1개 이상의 출력이 존재해야 한다.
• 명백성: 각 명령어의 의미는 모호하지 않고 명확해야 한다.
• 유한성: 한정된 수의 단계 후에는 반드시 종료되어야 한다.
• 유효성: 각 명령어들은 실행 가능한 연산이어야 한다.

[1.2] 추상 데이터 타입

데이터: 처리의 대상이 되는 모든 것

데이터 타입: 데이터의 집합과 이러한 데이터에 적용할 수 있는 연산의 집합

추상 데이터 타입: 새로운 데이터 타입을 추상적으로 정의한 것

자료 구조: 추상 데이터 타입을 프로그래밍 언어로 구현한 것

추상 데이터 타입

데이터 타입의 정의가 그 데이터 타입의 구현으로부터 분리된 데이터 타입

즉 데이터 타입을 추상적으로 정의함을 의미

데이터나 연산이 무엇(what)인지는 정의되지만, 데이터나 연산을 어떻게(how) 컴퓨터 상에서 구현할 것인지는 정의되지 않는다.

프로그램에서 추상 데이터 타입이 구현될 때 구현 세부사항은 외부에 알리지 않고 외부와의 인터페이스만을 공개하게 된다. 즉 인터페이스만 정확하게 지켜진다면 추상 데이터 타입이 여러 가지 방법으로 구현될 수 있음을 뜻한다. 이를 통해 전체 프로그램을 변경 가능성이 있는 구현의 세부사항으로부터 보호하는 것이다.

[1.3] 알고리즘의 성능 분석

점점 더 처리해야 할 자료의 양이 많아지므로 효율성의 차이가 더 커지게 되고 사용자들은 빠른 프로그램을 선호하므로 경쟁력을 갖기 위해서는 최선의 효율성을 가져야 한다.

알고리즘의 복잡도 분석 방법

• 공간 복잡도 : 알고리즘이 사용하는 기억 공간 분석

• 시간 복잡도 : 알고리즘의 실행 시간 분석
  • 시간 복잡도 : 알고리즘의 절대적인 실행 시간을 나타내는 것이 아니라 알고리즘을 이루고 있는 연산들이 몇 번이나 실행되는 지를 숫자로 표시한다.
  • 시간 복잡도 함수: 입력 갯수 n에 따라 변하는 T(n)으로 표기

빅오 표기법

자료의 개수가 많은 경우 차수가 가장 큰 항이 가장 영향을 크게 미치고 다른 항들은 상대적으로 무시될 수 있다. 따라서 불필요한 정보를 제거해 알고리즘 분석을 쉽게 할 목적으로 시간 복잡도를 표시하는 방법을 빅오(big-oh notation) 표기법이라고 한다. 

[ 정의 ]

두개의 함수 f(n)과 g(n)이 주어졌을 때 모든  n>=n(0)에 대하여 |f(n)|<=c|g(n)|을 만족하는 2개의 상수 c와 n(0)가 존재하면 f(n)=O(g(n))이다.

많이 쓰이는 빅오 표기법 (실행 시간이 빠른 순)

• O(1) : 상수형
• O(log n) : 로그형
• O(n) : 선형
• O(n log n) : 선형 로그형
• O(n^2) : 2 차형
• O(n^3) : 3 차형
• O(2^n) : 지수형
• O(n!) : 팩토리얼형