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2023년 SQLD 기초부터 핵심까지 요약정리

2023년 SQLD 기초부터 핵심까지 요약 정리자료입니다.
33 페이지
한컴오피스
최초등록일 2023.05.17 최종저작일 2023.05
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2023년 SQLD 기초부터 핵심까지 요약정리
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    소개

    2023년 SQLD 기초부터 핵심까지 요약 정리자료입니다.

    목차

    1. 데이터 모델링의 이해
    2. 데이터 모델과 성능
    3. SQL 기본
    4. SQL 활용
    5. SQL 최적화 기본 원리

    본문내용

    1과목 [1장. 데이터 모델링의 이해]
    데이터 모델링의 중요성 및 유의점
    중복 : 같은 시간 같은 데이터 제공
    비유연성 : 사소한 업무변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안되고, 데이터 정의를 사용. 프로세스와 분리
    비일관성 : 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의

    모델링의 세 가지 관점
    데이터 관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지, 데이터 간 관계 무엇인지(What, Data)
    프로세스 관점 : 업무가 실제하고 있는 일 무엇인지, 무엇을 해야 하는지(How, Process)
    상관 관점 : 업무 처리하는 방법에 따라 데이터 어떻게 영향 받고 있는지(Interaction)

    데이터 모델링
    개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델링

    데이터 모델링 중요성
    파급효과가 크다(Leverage)
    복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)
    데이터 품질을 유지 (Data Quality)

    좋은 데이터 모델의 요소
    완전성, 중복배제, 업무규칙, 데이터 재사용, 의사소통, 통합성

    데이터 독립성 요소
    외부 스키마 : 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
    개념 스키마 : 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB
    내부 스키마 : 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장

    데이터 독립성
    논리적 독립성 : 개념스키마 변경, 외부스키마에 영향 없음
    물리적 독립성 : 내부스키마 변경, 외부/개념스키마에 영향 없음

    ANSI / SPARC 3단계 구조
    논리적 독립성(외부 단계 - 개념적 단계) : 개념적 스키마 변경, 외부스키마 영향 없음. 논리적 구조 변경되어도 응용프로그램 영향 없음
    물리적 독립성(개념적 단계 - 내부적 단계) : 내부스키마 변경, 외부/개념스키마 영향 없음. 저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없음

    데이터 독립성 필요 이유
    유지보수 비용증가, 데이터 중복, 복잡성 증가, 요구사항 대응 저하

    참고자료

    · 없음

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    • 1. 데이터 모델링의 이해
      데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 단계로, 데이터의 구조와 관계를 정의하여 효율적인 데이터 관리와 처리를 가능하게 합니다. 데이터 모델링은 현실 세계의 개념을 추상화하여 데이터베이스 스키마로 표현하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 무결성, 일관성, 효율성을 보장할 수 있습니다. 데이터 모델링의 핵심 개념인 개체, 속성, 관계 등을 이해하고 이를 논리적, 물리적 데이터 모델로 구현하는 것이 중요합니다. 또한 데이터 모델링 기법인 개체-관계 모델(ER 모델), 관계형 모델, 계층형 모델, 네트워크 모델 등을 이해하고 상황에 맞는 모델을 선택하는 것이 필요합니다. 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 기초가 되므로, 이를 잘 이해하고 적용하는 것이 데이터베이스 구축과 운영에 매우 중요합니다.
    • 2. 데이터 모델과 성능
      데이터 모델은 데이터베이스의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 데이터 모델의 설계가 잘못되면 데이터 처리 속도가 느려지고, 데이터 무결성 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터 모델을 설계할 때는 데이터 처리 요구사항, 데이터 볼륨, 데이터 접근 패턴 등을 고려해야 합니다. 예를 들어 자주 사용되는 데이터를 중심으로 모델을 설계하고, 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화하는 것이 중요합니다. 또한 인덱스 설계, 파티셔닝, 데이터 분할 등의 기법을 활용하여 데이터베이스 성능을 최적화할 수 있습니다. 데이터 모델과 성능은 밀접한 관계가 있으므로, 데이터베이스 설계 시 성능 요구사항을 충분히 고려해야 합니다.
    • 3. SQL 기본
      SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 조작하고 관리하기 위한 표준 언어입니다. SQL의 기본 문법과 구문을 이해하는 것은 데이터베이스 활용에 필수적입니다. SQL의 기본 문장인 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등을 통해 데이터를 조회, 생성, 수정, 삭제할 수 있습니다. 또한 WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOIN 등의 절을 사용하여 데이터를 필터링, 정렬, 집계, 결합할 수 있습니다. SQL 기본 문법을 익히면 데이터베이스에 저장된 데이터를 효과적으로 관리하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 요구사항에 맞는 데이터 처리 및 분석이 가능해집니다.
    • 4. SQL 활용
      SQL은 단순한 데이터 조회와 조작을 넘어 다양한 활용 방안이 있습니다. 복잡한 쿼리 작성, 서브쿼리 활용, 윈도우 함수 사용 등을 통해 데이터를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 또한 뷰, 인덱스, 프로시저, 트리거 등의 데이터베이스 객체를 활용하여 데이터 관리와 처리를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 성능을 향상시키고, 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다. 더 나아가 SQL을 활용하여 데이터 마이닝, 기계 학습 등의 데이터 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 이처럼 SQL은 단순한 데이터 조작을 넘어 데이터 관리와 분석을 위한 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.
    • 5. SQL 최적화 기본 원리
      SQL 쿼리 최적화는 데이터베이스 성능 향상을 위해 매우 중요합니다. SQL 최적화의 기본 원리는 쿼리 실행 계획을 이해하고, 이를 바탕으로 쿼리 문장을 개선하는 것입니다. 쿼리 실행 계획은 데이터베이스 엔진이 쿼리를 실행하는 방식을 보여줍니다. 이를 통해 쿼리의 성능 병목 지점을 파악할 수 있습니다. 그 다음 단계는 인덱스 설계, 조인 방식 개선, 서브쿼리 최적화 등의 기법을 적용하여 쿼리 성능을 향상시키는 것입니다. 또한 데이터 파티셔닝, 데이터 분할, 데이터 압축 등의 기술을 활용하여 데이터베이스 전반의 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 최적화는 데이터베이스 관리자의 핵심 역량 중 하나이며, 지속적인 모니터링과 개선 노력이 필요합니다.

  • 자료후기

      Ai 리뷰
      SQLD 시험 준비에 매우 유용한 자료이며, 데이터베이스 관련 지식을 체계적으로 정리할 수 있습니다.

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