연습장

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ ( ? )란 기존 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집/저장/분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. ○ Big data ▶ 사용자와 데이터 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성하고 데이터베이스를 관리해준다. ○ DBMS ▶ 데이터의 중복은 릴레이션을 조작할 때 비정삭적인 현상을 발생시킨다. 이러한 현상을 ( ? ) 이라 하는데, 릴레이션의 데이터를 삽입·삭제·변경할 때 발생한다. ○ ANOMALY ▶ 어떤 테이블 R에서 속성 Y가 다른 속성 집합 X 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 X의 진부분집합 Z(즉 Z⊂X)에 대해 함수적 종속일 때, 속성 Y는 속성집합 X에 ( ? ) 이라..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 특정 사용자가 관심을 갖는 데이터들을 담은 비교적 작은 규모의 데이터 웨어하우스이다. 일반적인 데이터베이스 형태를 갖고 있는 다양한 정보를 사용자의 요구에 따라 체계적으로 분석하여 기업의 경영활동을 돕기 위한 시스템을 말한다. ○ Data Mart ▶ ROLAP와 MOLAP의 특성을 모두 가지고 있으며, 빠른 검색이 필요한 경우에는 요약 데이터를 메모리에 저장하고, 기본 데이터나 상세 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장하는 구조를 가지고 있다. ○ HOLAP * OLAP가 데이터를 변환시킬 때 사용하는 연산 * - Roll-up : 분석할 항목에 대해 한 차원의 계층 구조를 따라 단계적으로 구체적인 내용의 상세 데이터로부터 요약된 형태의 데이터로 접근하는 기능이다. - Drill-..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 릴레이션 인스턴스들이 만족해야 하는 조건을 말한다. 도메인 ( ? ), 키 ( ? ), 참조 무결성 ( ? ), 개체 무결성 ( ? )이 있다. ○ 제약조건 ▶ 개념적 데이터베이스 모델링에서 도출된 개체에 관계형 데이터베이스 이론을 적용하여 릴레이션 스키마로 변환하는 것을 말한다. ○ Mapping Rule (사상) ▶ 후보키 중 유일성과 최소성을 가지며, 튜플을 식별하기 위해 반드시 필요한 키를 말한다. ○ 기본키 ▶ ( ? ) 관계는 부모 엔티티의 주 식별자가 자식 엔티티의 외래 식별자이자 동시에 주 식별자가 되는 의존적 관계이며 실선으로 표시한다. ○ 식별 (identifying) ▶ ( ? ) 관계는 부모 엔티티의 주 식별자가 자식 엔티티의 외래 식별자이자 동시에 외래 식별..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 데이터에 관한 구조화된 데이터로서 다른 데이터를 설명해주는 데이터이며, 속성정보라고도 한다. ○ 메타데이터 ▶ 급증하는 다량의 데이터를 효과적으로 분석하여 정보화하고, 이를 여러 계층의 사용자들이 효율적으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스이다. ○ Data Warehouse ▶ 셀(하나의 데이터가 저장되는 공간)로 구성되어 있다. * OLAP의 특징 중 하나이다. ○ 다차원 (=cube) ▶ 다차원으로 이루어진 데이터로부터 통계적인 요약 정보를 분석하여 의사결정에 활용하는 방식으로, 최종 사용자가 직접 대화식으로 다차원 데이터에 접근해 데이터를 분석하고 의사결정에 활용하는 것이다. ○ OLAP (On-Line Analytical Processing) ▶ 의사결정자들을 효과적으로 ..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 기존의 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집 저장 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. ○ BIG DATA ▶ 일반 고객이나 기업 고객이 필요로 하는 만큼의 컴퓨팅 자원을 인터넷을 통해서 유연하게 제공해주고 이에 상응하는 사용료를 받는 새로운 컴퓨팅 서비스 모델이다. ○ CLOUD Computing ▒ 업무프로세스 ▒ ▶ 기업 간 또는 기업내부에서 제품/부품의 생산자로부터 사용자에 이르는 공급 체인을 재공학 및 동시 공학기법을 활용해서 불필요한 시간과 비용을 절감하려는 관리기법이다. ○ SCM (Supply Chain Management : 공급망관리) ▶ 기업이 고객 관계를 관리해 나가기 위해 필..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 관계형 데이터베이스에서 결과를 도출하는 과정은 명시하지 않고, 결과의 내용만 기술한다. ○ 관계해석 * 관계대수 * 어떠한 결과를 도출하기 위하여 질의를 수행하는 과정을 절차적으로 명시한 언어로서 SQL을 구현하고 최적화하기 위한 DBMS의 내부언어로도 사용된다. ▶ 다음 구문을 관계대수로 표시하시오. SQL문 : select * from 학생 where 학년=4 ○ σ학년=4(학생) ▶ 특정 속성들을 도출하기 위한 연산자이다. ( ? ) 연산을 통해 전체 릴레이션에서 부분적으로 필요한 컬럼만 도출할 수 있다. 컬럼을 기준으로 연산을 진행하기 때문에 수직연산이라고도 한다. ○ PROJECT ▶ 다음 구문을 관계대수로 표시하시오. SQL문 : select 학년, 학과 from 학생 ..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 어떤 릴레이션 R에서 A와 C를 각각 R의 속성 집합에 대한 부분 집합이라고 할 경우, 속성 A의 값 각각에 대한 시간에 관계없이 항상 속성 C의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때를 말한다. ○ 함수적종속성 (Functional Dependency) ▶ A는 C에 함수적 종속이라 하고, ( ? )으로 표기한다. ( ? )에서는 A는 결정자, C는 종속자를 나타낸다. ○ A→C ▶ 다치 종속성을 만족하는 경우에, 모든 속성들이 X에 함수적으로 종속하고, X가 슈퍼 키이면, 그 릴레이션은 ( ? )을 만족한다. ○ 4NF (4정규형) ▶ 2개 이상의 필드를 조합하여 만든 키를 말한다. ○ 복합키 ▶ 릴레이션 R의 속성 X,Y,Z가 있을 때 (X,Y)에 대응하는 Z의 집합이 X값에만 ..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 완전 함수적 종속이란, 기본키에 대하여 모든 속성이 함수적으로 종속되는 것을 말하며, 함수적 종속은 어떤 릴레이션 R에서 X와 Y를 각각 R의 속성 집합 부분집합이라 할 때, 속성 X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 속성 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수적 종속이라 하고, ( ? )으로 표기한다. ( ? )에서는 X는 결정자, Y는 종속자를 나타낸다. ○ X → Y ▶ 데이터의 중복은 릴레이션을 조작할 때 비정상적인 현상을 발생시킨다. 이러한 현상을 ( ? )이라 하는데, 릴레이션의 데이터를 삽입, 삭제, 변경할 때 발생한다. ○ ANOAMLY ▶ 한 속성이 기본키가 아닌 다른 속성에 종속되거나 기본키가 2개 이상의 합성키로 구성된 것이다. ○ 부분함..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 테이블 생성 시 기본키 속성을 지정할 때 사용한다. ○ PRIMARY KEY() ▶ 테이블 생성 시 외래키를 지정할 때 사용하는 문법이다. ○ FOREIGN KEY(속성이름) REFERENCES 참조테이블 (속성이름) ▶ 참조테이블의 튜플에 삭제·변화가 있는 경우 기본 테이블도 같이 연쇄적으로 삭제·변화 되도록 할 때 사용한다. ○ CASCADE ▶ 데이터의 논리적 독립성을 제공하고, 데이터 접근제어로 보안성을 향상하며, 여러 사용자의 요구를 지원할 수 있는 장점을 제공한다. ○ VIEW ▶ 데이터베이스 내의 자료를 보다 효율적으로 검색하기 위해 인덱스를 만들고, 시스템에 의해 자동으로 관리되며, CREATE ( ? ) 문에 의해 성성된다. ○ INDEX ▒ 업무프로세스 ▒ ▶ 기..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ ( ? )가 등장하게 된 동기는 전사적인 데이터 통합을 통한 정보의 효율적인 분석이 필요하게 되었고, 신속 정확한 의사결정으로 경쟁력을 확보하기 위하여 의사결정용 데이터베이스의 필요성이 되두되었기 때문이다. ( ? )는 다양한 원본 데이터베이스로부터 정제되어 추출된 데이터만을 저장하고, 필요한 인덱스를 생성한다. ○ 데이터웨어하우스 (data warehouse) ▶ ( ? )는 데이터를 열과 행으로 이루어진 이차원의 릴레이션으로 표현하는 데이터베이스의 한 종류이다. ○ 관계형데이터베이스 (Relational Database) ▶ 대용량 업무 데이터베이스를 구성하고 BI(Business Intelligence)를 지원하기 위해 사용되는 기술이다. 데이터 웨어하우스나 데이터 마트와 같..