데이터베이스

#질문

[데이터베이스]

• 키의 종류와 개념 설명.
• 데이터베이스 정규화 설명, 왜 하고 어떻게 하는지, 그리고 역정 규화는 무엇인지. 왜 하냐?.왜하냐?
• 데이터 이상이란?
• 데이터베이스 트랜잭션(COMMIT,ROLLBACK)에 대하여 설명, ACID에 대해 설명
• 데이터베이스 무결성에 대하여 설명
• NoSQL과 SQL(RDMS)가 뭔지 설명
• CAP이론
• Data Independecy란?
• Trigger의 역할
• Join의 종류와 아는 대로 설명
• index? index를 쓰는 이유와 장단점.
• 고립성의 4가지 고립 레벨(트랜잭션 격리 수준)
• 데이터베이스 팬텀 리드란??
• NULL이란?
• Redis

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• *키의 종류와 개념 설명.

- 후보키

튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 기본키로 사용 가능한 부분집합.

유일성(하나의 킷값으로 하나의 튜플만을 식별), 최소성(꼭필요한속성만)

- 기본키

후보키 중 선택된 키, NULL을 가질 수 없다.(개체 무결성)

- 대체키

기본키를 제외한 후보키(=보조키)

- 슈퍼키

최소성을 만족하지 못하지만 튜플에 대한 유일성은 만족

- 외래키

R1,R2R1, R2의 관계에 R1이 참조하는 R2의 기본키와 같은 속성.

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• *데이터베이스 정규화 설명, 왜 하고 어떻게 하는지, 그리고 역정 규화는 무엇인지. 왜 하냐?.왜하냐?

#정규화

논리적 데이터베이스 설계에 있어서 테이블 구조화하는 기법 중 하나.

 

(도 부 이 결 다 조)

1 - 도메인이 모두 원자값으로 구성되어있다.

2 - 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속.

3 - 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 아니다.

BCNF - 모든 결정자가 후보키KEY인 경우.

4 - 다치 종속 제거

5 - 결합종속(join dependency)을 분리한 것, 조인종속이 후보키를 통해서만 성립.

 

다치 종속(MVD: Multi Valued Dependency)
A, B, C 세 개의 속성을 가진 릴레이션 R에서 어떤 복합 속성(A, C)에 대응하는 B 값의 집합이 A 종속되고 C 값에는 무관할 때 다치 종속 R-A ->-> R-B 이 존재한다.

조인 종속(JD: Join Dependency)
어떤 릴레이션 R이 자신의 Projection(X, Y, ..., Z)에 대한 조인의 결과가 자신과 같을 때 조인 종속(JD)(X, Y, ..., Z)은 R의 속성 집합의 부분집합입니다.

 

#왜하냐?

안정적인 자료구조 변환.

- 데이터 이상현상(삽입 이상, 변경이상,삭제이상)

- 데이터 중복 현상을 방지

 

#역정규화?

조인을 하면 성능이 엄청 떨어짐(조회).

데이터 이상현상과 중복 현상과 성능에 적절한 정규화가 필요.

 

 

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• *데이터베이스 트랜잭션에 (Commit, Rollback)대하여 설명, ACID에 대해 설명

 

#트랜잭션이란?

데이터베이스 상태를 변환시키는 한 번에 실행되야할 논리적 작업 단위..

 

#트랜잭션 연산 및 상태

- Commit

  한개의 트랜잭션에 대한 작업이 성공적으로 끝났고, 갱신연산이 완료된것을 관리자에게 알려주는 연산

 

- RollBack

 하나의 트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료, 일부가 정상적이더라도 일관성과 원자성을 위해 연산 취소(Undo)

#ACID

- 원자성, 트랜잭션 연산은 데이터베이스에 모두 반영되든지 전혀 안 되던지..

- 일관성, 트랜잭션의 성공적 실행은 언제나 일관성 있는 데이터베이스 유지.

- 격리성, 둘 이상 트랜잭션이 동시에 병행, 다른 트랜잭션에 끼어들 수 없음..

- 영속성, 성공적으로 완료된 트랜잭션 결과는 영구 반영..

 

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• *데이터베이스 무결성에 대하여 설명

#무결성이란

데이터베이스의 저장된 값과 현실세계의 실제값의 일치하는 정확성.

 

#종류

도메인 무결성 – 특정 속성 값이, 그 속성의 도메인에 속한 값이여야함..

개체 무결성 – 릴레이션의 기본키를 구성하는 속성은 NULL이나 중복 불가

참조 무결성 – 외래키값은 NULL이거나 참조 R의 기본키와 동일해야 함, 즉 참조할수 없는 외래키값 못가짐.

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• *NoSQL과 SQL(RDMS)가 뭔지 설명

#NoSQL

- 스키마가 없음, 데이터 관계와 정해진 규격이 없다.( = Join이 불가.)

- 인터넷의 발달로 대규모의 데이터 혹은 비정형 데이터의 처리.

   -> 분산처리(수평적 확장) 기능을 쉽게 제공.

- 가용성을 위한 데이터 복제 등의 RDBMS가 지원 못하는 것 지원

- 최초 테이블 생성 시 데이터 간의 관계 정의(x)

   ->빠른 설계, 큰 용량, 데이터 분산(x)

 

#NOSQL 단점

복잡한 조인 어려움, 일관성이 항상 보장 안됨(lock사용 안 해서)

데이터 중복을 계쏙 업데이트

유연성으로 인한 데이터 구조결정을 미룰수도있음

ex)몽고디비

 

#NOSQL 장점

모든 서버를 업데이트하기 전에 locklock을 걸어 못 읽게-> 일관성

상호 관련성이 있는 테이블의 집합.

스키마가 없어서 유연함, 언제든지 저장된 데이터 조정과 필드 추가.

데이터는 앱이 필요로하는 형식으로 저장되어, 데이터 읽는 속도가 빠름

 

#NOSQL 언대써

데이터의 구조를 정확히 알수 없거나, 변경 확장이 잦음

자주 읽지만 변경이 자주없으면

 

#SQL

RDMBS에서 데이터 저장,수정,삭제 및 검색

- RDMBS

 1) 데이터는 정해진 데이터 스키마에 따라 테이블 저장(무조건 스키마 준수)

 2) 테이터는 관계(데이터 중복피함)를 통해 여러테이블에 분산

 

#SQL 장점

명확한 스키마, 데이터 무결성

관계는 각데이터 중복없이 한번만 저장

 

#SQL 단점

덜유연 -> 데이터 스키마의 사전 계획(수정어려움)

 

#SQL 언대써

명확한 스키마가 사용자와 데이터에게 중요할 경우

관계를 맺고있는 데이터가 자주 변경될 경우

 

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• *CAP 이론

다중 클라이언트에서 같은 시간에 조회하는 데이터는 항상 동일한 데이터 보장.

 

#C(일관성)

느슨한 처리되는 일관성(데이터 저장 결과를 클라이언트에 응답하기 전,, 모든 노드에 데이터를 저장하는 동기 법.. 메모리나 임시파일에 기록하고 클라이언트에게 응답을 보인 후,, 특정 이벤트 후로 프로세스를 사용하여 데이터를 동기화하는 비동기식 방법)

 

#A(가용성)

내고장성(내고장성(읽시 쓰기 요청)의 항상 응답, NoSQL은 클러스터 내에서 몇 개의 노드가 고장 나더라도 정상적인 서비스 가능. 데이터복제(데이터 복제(다중노드에 중복 저장)를) 통해.

 

#P(네트워크 분할 허용성)

지역적으로 분할된 네트워크 환경에서 동작하는 시스템에서 두 지역 간의 네트워크가 단절되거나 데이터 유실이 일어나도 각 지역 시스템은 정상적 동작.

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• *Data Independecy란?

자료의 독립성 – 어느 단계의 스키마를 바꾸었을 때, 그위 단계의 스키마에 영향을 주지 않고, 응용프로그램에 영향 안주는 것.

종류 – 물리적 자료 독립성(물리적 스키마 바꿔도 논리적 스키마 영향 X)X)

논리적 자료 독립성(논리적 스키마 바꿔도 뷰 단계의 스키마 영향 X)X)

데이터스키마 – 자료의 구조, 표현방법, 자료 간의 관계를 나타내는 메타데이터.

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• *Trigger의 역할

트리거란 테이블에 조작이 가해졌을 시, 미리 지정한 처리를 자동으로 시키는 블록.

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• *Join의 종류와 아는 대로 설명

1)이너조인(교집합1) 이너 조인(교집합) - 중복된 값 출력

2)아우터조인

LEFT 아우터 조인 – 왼쪽 테이블로 JOIN하겠다.(AJOIN 하겠다.(A테이블의 전체 데이터와 중복 데이터))

FULL 아우터 조인 – 합집합. 기준 테이블 의미 없음..

3)크로스조인 – 모든 경우의 수를 표현, A(3) B(4) 면면 12개의 데이터 검색.

4)셀프조인 – 자기 자신과 조인, 자신의 칼럼을 변형시켜 활용 시 사용.

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• *index? index를 쓰는 이유와 장단점.

#인덱스

DBDB 성능 향상, 적절한사용.

Table의 컬럼을 색인화(따로 파일 저장) -> Table을 Full Scan하지 않아~

 

#장점

- 검색 속도 향상되는 편(특정 행 가져올 때)

- 부하가 줄고 성능 높임.

 

#단점

- DB의 10% 정도의 공간 요구

- 인덱스 생성시간 요구

- 변경(삽입,삭제,변경) 작업 多-> 성능하락

 

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• 고립성의 4가지 고립 레벨(트랜잭션 격리 수준)

#선택시 고려

동시성 증가 -> 데이터 무결성 문제

데이터 무결성 유지 -> 동시성 떨어짐

레벨 높을수록 발생 비용 증가.

 

1) Read Uncommitted

commit 안 한 것도 트랜잭션이 읽는걸 허용.

DirtRead – 확정(Not committed)안한 값을 읽음.

 

2) Read committed

commit 이 이루어진 트랜잭션만 조회 가능.

SQL서버의 Defulat로 사용하는 레벨. 

Non-Repetable Read – 중간에 업데이트 시, 그전과 후과 결과가 다름..

 

3) Repetable Read

자신보다 늦게 시작한 트랜잭션이라면 commit됐더라도 그전 결과 참조.

팬텀리드 – 이 제약을 받지 않는INSERT쿼리로 갑자기 없던 데이터가 나와서 읽힘

 

4) Serializable

가장 높은 격리 수준

다른 사용자의 트랜잭션 영역에 해당되는 데이터의 수정 및 일기 불가.

lock 까다롭고 성능 하락

 

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• NULL이란?

- 아직 알려지지 않았거나.

- 모르는 값(해당 없음)

- 정보의 부재(아무것도 없음)

- 0또는 공백은 절대 아님!

- NULL + 값 = NULL

->따라서 RDBMS에서는 NVL()을 통해 숫자로 바꾼뒤 연산을 가능케함.

 

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• Redis

- 정의

빠른 오픈 소스 인 메모리 키 값 데이터 구조 스토어

보통 데이터 베이스는 하드디스크나 SSD에 저장.

Redis는 메모리(ram)에 저장하여 디스크 스캐닝이 필요 없어 매우 빠름

 

- 램은 휘발성! 껐다키면 날아가는데?

백업 과정이 있음.

 1) snapshot : 특정 지점을 설정하고 디스크에 백업

 2) AOF(Append Only File) : 명령(쿼리)를 저장하고, 서버 셧다운시 재실행해 다시 만들어 놓는것.

 

- 구조

 key/value 값(비정형 데이터를 저장하는 비관계형 데이터베이스 관리 시스템)

 value는 5가지 가능

  1)String

  2)set

  3)sorted set

  4)Hash

  5)List