[정보처리기사] 2. 데이터 입/출력 구현

75. 데이터 전환

• 운영 중인 기존 정보 시스템에 축적되어 있는 데이터를 추출하여 새로 개발할 시스템에서 운영할 수 있도록 변환한 후 적재하는 일련의 과정을 '데이터 전환'이라고 한다.

 

76. 데이터 검증

• 원천 시스템의 데이터를 목적 시스템의 데이터로 전환하는 과정이 정상적으로 수행되었는지 확인하는 과정을 '데이터 검증'이라고 한다.

 

77. 오류 데이터 측정 및 정제

• '데이터 품질 분석' -> '오류 데이터 측정' -> '오류 데이터 정제'순으로 진행

 

78. 데이터베이스

• 여러사람에 의해 공동으로 사용될 데이터를 중복을 배제하여 통합하고, 저장장치에 저장하여 항상 사용할 수 있도록 운영하는 운영 데이터
• 통합된 데이터, 저장된 데이터, 운영 데이터, 공용 데이터로 구분 (통저운공)
  • 통합된 데이터 : 자료의 중복을 배제한 데이터의 모음
  • 저장된 데이터 : 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된 자료
  • 운영 데이터 : 조직의 고유한 업무를 수행하는 데 필요한 자료
  • 공용 데이터 : 여러 응용 시스템들이 공동으로 소유하고 유지하는 자료

 

79. DBMS

• 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어
• 필수 기능 3가지 (정조제)
  • 정의 기능 : 데이터의 형과 구조에 대한 정의, 이용방식, 제약 조건 등을 명시하는 기능
  • 조작 기능 : 데이터 검색, 갱신, 삭제, 삽입 등을 위해 인터페이스 수단을 제공하는 기능
  • 제어 기능 : 데이터의 무결성, 보안, 권한 검사, 병행 제어를 제공하는 기능

 

80.  스키마

• 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 것
• 종류 3가지
  • 외부 스키마 : 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것
  • 개념 스키마 : 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조, 하나만 존재.
  • 내부 스키마 : 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조

 

81. 데이터베이스 설계 순서

(요개논물구)

요구 조건 분석 -> 개념적 설계 -> 논리적 설계 -> 물리적 설계 -> 구현

 

82. 개념적 설계

• 현실세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정.

 

83. 논리적 설계

• 현실세계에 발생하는 자료를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 논리적 자료 구조로 변환시키는 과정.

 

84. 물리적 설계

• 논리적 구조로 표현된 데이터를 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정.

 

85. 데이터 모델

• 현실세계의 정보들을 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
• 모델에 표시할 3가지 요소가 있음(구연제)
  • 구조 : 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질 표현
  • 연산 : 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
  • 제약조건 : 데이터베이스에 저장할 수 있는 데이터의 제약조건

 

86. 개체

• 데이터베이스에 표현하려는 것.
• 개념이나 정보단위 같은 현실세계의 대상체

 

87. 관계

• 개체와 개체 사이의 논리적인 연결을 의미
• 형태로 일대일 관계, 일대다 관계, 다대다 관계가 있음

 

88. E-R(Entity-Relationship) 모델

• 개체간의 관계를 이용해 현실세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법
• 피터 첸에 의해 제안

 

89. E-R 다이어그램

• 개체 : 사각형
• 관계 : 마름모
• 속성 : 타원
• 다중값 속성 : 이중 타원
• 기본키 : 밑줄 타원
• 복합 속성 : 복수 타원 
• n대 n 관계 : 관계
• 개체와 속성 연결 : 선

 

90. 관계형 DB의 릴레이션 구조

• 릴레이션 : 데이터들을 표의 형태로 표현한 것
• 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와, 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성

 

91. 튜플

• 릴레이션을 구성하는 각각의 행
• 속성의 모임으로 구성 
• 튜플의 수를 카디널리티, 기수, 대응 수라고도한다.

 

92. 속성

• 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
• 속성은 개체의 특성을 기술
• 속성의 수를 디그리, 차수라고한다.

 

93. 도메인

• 하나의 어트리뷰트(속성)이 취할 수 있는 동일한 타입의 원자 값들의 집합.
• ex) "성별" 어트리뷰트의 도메인은 "남", "여"

 

94. 후보키

• 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용되는 속성들의 최소한의 부분집합.
• 기본키로 사용할 수 있는 속성을 말하며, 유일성과 최소성을 모두 만족해야함.
• 유일성 : 하나의 키 값으로 하나의 튜플만을 유일하게 식별할 수 있는 성질
• 최소성 : 키를 구성하는 속성하나를 제거하면 유일하게 식별할 수 없도록 꼭 필요한 최소의 속성

 

95. 기본키

• 후보키 중에서 특별히 선정된 주 키
• NULL과, 중복된 값을 가질 수 없다. (개체 무결성)

 

96. 대체 키

• 후보키들에서 선정된 기본키를 제외한 나머지 후보키들
• 보조키 라고도한다.

 

97.  슈퍼키

• 하나 또는 그 이상의 속성들의 집합으로 구성된 키
• 릴레이션을 구성하는 모든 튜플 중 슈퍼키로 구성된 속성의 집합과 동일한 값은 나타나지 않는다.
• 유일성은 만족하지만, 최소성은 만족하지 X

 

98. 외래키

• 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합
• 외래키로 지정하면 참조 릴레이션의 기본키에 없는 값은 입력할 수 X

 

99. 무결성

• 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 현실 세계의 실제값이 일치하는 정확성.
• 개체 무결성 : 기본 테이블의 기본키를 구성하는 어떤 속성도 Null이나 중복값을 가질수 없다는 규정
• 참조 무결성 : 외래키값은 null이거나, 참조하는 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 한다는 규정.

 

100. 관계대수

• 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적언어.
• 연산자와, 연산규칙을 제공한다
• 피연산자와 연산결과가 모두 릴레이션임.
• 질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야할 연산의 순서를 명시

 

101. 순수 관계 연산자

• Select(σ, 시그마 기호) : 선택 조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
  • 행에 해당하는 튜플을 구하는 것이므로 수평 연산이라고도한다.
• Project(π, 파이 기호) : 주어진 릴레이션에서 속성 리스트에 제시된 속성 값만을 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
  • 열에 해당하는 속성을 추출하는 것이므로 수직 연산이라고도한다.
• Join(⋈) : 공통 속성을 중심으로 두개의 릴레이션을 하나로 합쳐 새로운 릴레이션을 만드는  연산
  • 교차곱을 수행한 다음 Select를 수행한것과 동일
• Division(%) : 릴레이션 R,S가 있을 때, R⊃S인 경우, S의 속성값을 모두 가진 튜플에서, S의 속성 값을 가진 것만 제외한 속성만을 구하는 연산

 

102. 일반 집합 연산자

• 합집합 (UNION) : 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 합집합을 구하고, 중복된 튜플은 제거되는 연산 
  • 합집합의 카디널리티 < 두 릴레이션 카디널리티의 합
• 교집합(INTERSECT) : 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 교집합을 구하는 연산
  • 교집합의 카디널리티 < 두 릴레이션중 튜플수(카디널리티)가 적은 릴레이션의 카디널리티
• 차집합(DIFFERENCE) : 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 차집합을 구하는 연산
  • 차집합의 카디널리티는 < 한 릴레이션의 카디널리티
• 교차곱(CARTESIAN PRODUCT) : 두 릴레이션에 있는 튜플들의 순서쌍을 구하는 연산
  • 교차곱의 속성수(Degree)는 두 릴레이션의 속성수(Degree)를 더한것과 같고, 카디널리티는 두 릴레이션의 (튜플수)카디널리티를 곱한 것과 같음

 

103. 관계해석

• 관계해석이란 관계 데이터의 연산을 표현하는 방법
• "코드"라는 사람이 가 수학의 술어해석에 기반을 두고 관계 데이터베이스를 위해 제안.
• 비절차적 특성
• 원하는 정보를 정의할 때는 계산 수식을 사용

 

104. 이상

• 삽입 이상: 의도와는 상관없이 원하지 않는 값들로 인해 삽입할 수 없게 되는 현상
• 삭제 이상 : 테이블에서 튜플을 삭제할 때 의도와 상관없는 값들도 삭제되는 현상
• 갱신 이상 : 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 불일치성이 생기는 현상

 

105. 함수적 종속

• 함수적 종속은 데이터의 의미를 표현하는 것. 현실세계를 표현하는 제약조건이 되는 동시에 데이터베이스에서 항상 유지되어야 할 조건
  • 완전 함수적 종속 : 종속자가 기본키에만 종속
  • 부분 함수적 종속 : 기본키가 여럭 구성으로 구성되어 있을 때 

 

106. 정규화

• 제 1정규형 : 도메인이 원자 값만으로 되어있도록 구성한 형
• 제 2정규형 : 부분 함수적 종속을 제거한 형
• 제 3정규형 : 이행적 함수 종속관계를 제거한 형
• BCNF : 모든 결정자가 후보키인 정규형
• 제 4정규형 : 다중값 종속(다치 종속)이 성립하는 경우, 함수적 종속 관계를 만족하는 정규형
• 제 5정규형 : 조인 종속이 후보키를 통해서만 성립되는 정규형

 

108. 정규화 과정

 

109. 반 정규화

• 정규화된 데이터 모델을 의도적으로 통합, 중복, 분리하여, 정규화 원칙을 위배하는 행위
• 시스템 성능이 향상되고 효율이 증가하지만, 데이터의 일관성/정합성이 저하될 수 있고
• 과도한 반정규화는 성능을 오히려 저하시킬 수 있음

 

110. 중복 테이블 추가

• 반 정규화 유형 중 하나로, 작업의 효율성을 향상시키기 위해 테이블을 추가하는 것
• 집계 테이블 추가
• 진행 테이블 추가
• 특정 부분만을 포함하는 테이블 추가
• 3가지 방법이 있음

 

111. 시스템 카탈로그

• 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스
• DBMS가 스스로 생성하고 유지
• 시스템 카탈로그에 저장되는 데이터를 메타 데이터라고도한다.

 

112. 트랜잭션

• 데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위/ 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산

 

113. 트랜잭션의 특성

• 원일격지
  • 원자성, 일관성, 격리성, 지속성이 있다.
  • 원자성 : 모두반영/모두 복구
  • 일관성 : 트랜잭션 성공 시, 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변경
  • 격리성 : 둘 이상의 트랜잭션이 병행 실행되는 경우, 어느 하나의 트랜잭션 실행중 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 X
  • 지속성 : 트랜잭션 성공시, 시스템이 고장나더라도 결과는 영구적으로 반영

 

114. CRUD 분석

• CRUD 분석이란 프로세스와 테이블간 CRUD 매트릭스를 만들어 트랜잭션을 분석하는것
• 생성,읽기,갱신,삭제

 

115. 인덱스 

• 데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 <키, 포인터> 쌍으로 구성되는 데이터구조

 

116. 넌클러스터드/ 클러스터드 인덱스

• 클러스터드 인덱스 : 인덱스 키의 순서에 따라 실제 데이터가 정렬되어 저장되는 방식
• 넌클러스터드 인덱스 : 인덱스의 키 값만 정렬되어있고 실제 데이터는 정렬되지 X
  • 데이터 삽입, 삭제 발생 시 순서를 유지하기 위해 데이터를 재정렬 해야함.

 

117. 뷰

• 사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된, 이름을 가지는 가상의 테이블
• create로 생성, drop으로 삭제
• 뷰가 정의된 기본테이블이 제거되면 뷰도 자동으로 삭제됨.

 

118. 파티션

• 대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는것
• 데이터 처리는 테이블 단위로, 데이터 저장은 파티션 별로 수행

 

119. 파티션의 종류

• 범해조
  • 범위 분할 : 지정한 열의 값을 기준으로 분할
  • 해시 분할 : 해시함수를 적용한 결괏값에 따라 분할
  • 조합 분할 : 범위분할 -> 해시분할 

 

120. 분산 데이터베이스의 목표

• 위중병장
  • 위치 투명성 : 액세스하려는 데이터베이스의 실제위치를 알 필요없이 논리적 명칭만으로 액세스 가능
  • 중복 투명성 : 동일 데이터가 여러곳에 중복되어 있더라도 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용
  • 병행 투명성 : 다수의 트랜잭션이 동시에 실현되더라도 결과는 영향을 받지 X
  • 장애 투명성 : 장애가 발생해도 트랜잭션을 정확히 처리

 

121. RTO/RPO

• RTO : 복구하는데 걸리는 시간 
• RPO : 복구 기준점

 

122. 암호화

• 데이터를 보낼 때 송신자와 수신자 이외에 그 내용을 알 수 없도록 평문을 암호문으로 변환하는 것
• 암호화 : 평문 -> 암호문
• 복호화 : 암호문 -> 평문
• 암호화 기법
  • 개인키 암호방식
  • 공개키 암호방식

 

123. 임의 접근통제(DAC)

• 사용자의 신원에 따라 접근권한을 부여하는 방식

 

124. 강제 접근통제(MAC)

• 사용자의 보안등급에 따라 접근권한을 부여하는 방식

 

125. 역할 기반 접근통제 (RBAC)

• 사용자의 역할에 따라 접근권한을 부여하는 방식

 

126. 스토리지

• 단일 디스크로 처리할 수 없는 대용량의 데이터를 저장하기 위해 서버와 저장장치를 연결하는 기술
• DAS, NAS, SAN이 있다.

 

127. DAS(Direct Attached Storage)

• 서버-저장장치 케이블로 직접연결

 

128. NAS(Network Attached Storage)

• 서버-저장장치를 네트워크로 연결
• Ethernet 스위치를 통해 다른 서버에서도 스토리지에 접근할 수 있어 파일 공유가 가능

 

129. SAN(Storage Area Network)

• DAS의 속도와 NAS의 파일공유 장점을 혼합한 방식
• 전용 네트워크를 별도로 구성하는 방식
• 파이버 채널 스위치를 이용해 네트워크를 구성

 

130. 자료구조

• 자료를 저장하는 방법
• 자료 구조의 분류
  • 선형 : 배열, 선형 리스트, 스택, 큐, 덱
  • 비선형 : 트리, 그래프

 

131. 배열

• 크기와 형이 동일한 자료들이 순서대로 나열된 자료의 집합
• 반복적인 데이터 처리작업에 적합
• 정적인 자료구조로 기억자료 추가가 어렵다

 

132. 스택

• 리스트의 한쪽 끝으로만 자료의 삽입, 삭제 작업이 이루어지는 자료구조(LIFO)
• 기억공간이 없는 상태에서 삽입 시 오버플로 발생
• 삭제할 데이터가 없는 상태에서 데이터를 삭제 시 언더플로 발생

 

133. 큐

• 리스트의 한쪽에서는 삽입, 다른 한쪽에서는 삭제가 이루어지는 자료구조(FIFO)
• 시작을 표시하는 Front 포인터와 끝을 표시하는 Rear 포인터가있다.

 

134. 그래프

• 그래프는 정점과 간선의 두 집합으로 이루어지는 자료구조
• 사이클이 없는 그래프 = 트리
• 간선의 방향성 유무에 따라 방향그래프와 무방향 그래프로 구분

 

135. 방향/무방향 그래프의 최대 간선 수

• 방향 : n*(n-1)
• 무방향: n*(n-1)/2

 

136. 트리

• 정점과 선분을 이용해 사이클을 이루지 않도록 구성한 그래프의 특수형태
• 하나의 공간을 노드라고하고, 노드와 노드를 연결하는 선을 링크라고한다.

 

137. 트리 관련 용어

• 노드 : 트리의 기본 요소
• 근 노드 : 맨 위에 있는 노드
• 디그리(차수) : 각 노드에서 뻗어나온 가지의 수 (트리의 디그리(차수) = 최대차수)
• 단말 노드 : 자식이 없는 노드
• 깊이 : 트리에서 노드가 가질 수 있는 최대의 레벨
• 숲 : 여러개의 트리가 모인 것

 

138. PreOrder 운행법

• Root -> Left -> Right

 

139. InOrder 운행법

• Left -> Root -> Right

 

140. PostOrder 운행법

• Left -> Right -> Root

 

141. Infix -> Prefix

• X = A / B * (C + D) + E 
  • Prefix : X + * / A B + C D E
• 1. 연산 우선순위에 따라 괄호 묶기.
  • ( X =  ( ( ( A / B ) * (C + D) ) + E) )
• 2. 연산자를 괄호의 앞으로 옮기기
  
  • = ( X  + ( * ( / (A B) + (C D) ) E ) )
• 3. 괄호 제거
  • = X + * / A B + C D E

 

ex ) A * ( B + C ) / D - E

-> 1. (        ( ( A * ( B + C ) )       /    D  )  - E  ) 

-> 2. - ( / ( * ( A + ( B C ) ) D ) E

-> 3. - / * A + B C D E

 

142. Infix -> Postfix

• X = A / B * (C + D) + E 
  • Postfix : X A B / C D + * E + =
• 1. 연산 우선순위에 따라 괄호 묶기
  • ( X =  ( ( ( A / B ) * (C + D) ) + E) )
• 2. 연산자를 해당 괄호의 뒤로 옮김
  • ( X  (    (   ( A B )  /  (C D) + ) * ) E + ) = 
• 3. 괄호 제거
  • X A B / C D + * E + = 

 

143. PostFix -> Infix

• X A B / C D + * E + =
• 1. 인접한 피연산자 두개와 오른쪽의 연산자를 괄호로 묶는다.
  • (X = (( A B / ) ( C D + ) *) (E +))
• 2. 연산자를 해당 피연산자의 가운데로 이동
  • (X = ( A/ B) * (C+ D) ) + E)

 

144. 삽입 정렬

• 평균 시간복잡도 : O(n^2)
• 최악 시간복잡도 : O(n^2)

 

145. 선택 정렬

• 평균 시간복잡도 : O(n^2)
• 최악 시간복잡도 : O(n^2)

 

146. 버블정렬

• 평균 시간복잡도 : O(n^2)
• 최악 시간복잡도 : O(n^2)

 

147. 퀵 정렬

• 평균 시간복잡도 : O(n * log2 n)
• 최악 시간복잡도 : O(n^2)

 

149. 병합정렬

• 평균 시간복잡도 : O(n * log2 n)
• 최악 시간복잡도 : O(n * log2 n)

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