[2021 정보처리기사-3과목] 물리 데이터베이스 설계

 

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과목: 3. 데이터베이스 구축 챕터: 2장 물리 DB 설계 키워드: 물리 데이터베이스 설계	#Verification

 

목차

 

 

 

 

 

 

물리 데이터베이스 설계

개요

- 저장 레코드의 양식 설계, 레코드 집중의 분석 및 설계, 접근 경로 설계 등
- 물리 데이터베이스 설계는 논리적 구조로 표현된 논리적 데이터베이스를 디스크 등의물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정 
- 물리적 데이터베이스 구조는 데이터베이스 시스템의 성능에 중대한 영향을 미친다
- 설계 전에 기존 시스템을 분석하여 데이터 명명규칙, 시스템 자원, 데이터베이스 관리 요소 등을 파악해야 한다.

 

 

고려사항

- 인덱스 구조
- 레코드 크기
- 파일에 존재하는 레코드 개수
- 파일에 대한 *트랜잭션의 갱신과 참조 성향
- 성능 향상을 위한 *개념 스키마의 변경 여부 검토
- 번번한 질의와 트랜잭션들의 수행속도를 높이기 위한 고려
- 시스템 운용 시 파일 크기의 변화 가능성

*트랜잭션: 
데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산

*개념 스키마: 
데이터베이스 전체적인 논리적 구조로서 모든 응용프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로 하나만 존재한다

 

 

 

 

데이터 명명 규칙 파악

 

개요

- 데이터 용어 사전을 참고하여 파악하며 논리에서 물리 전환 시 명칭 부여의 근거가 되어야 한다
- 중복 등의 혼란을 방지해야한다
- 물리 데이터베이스 설계와 논리 데이터베이스 설계에 적용되는 명명규칙은 서로 일관성을 유지해야 한다
- 규칙을 파악하려면 *도메인과 *데이터 사전에 대한 지식이 필요하다

*도메인: 
객체(Entity)에 포함된 속성들의 데이터 타입, 크기 등을 표준화 규칙에 다라 일관성 있게 정의한 것을 의미. 데이터 타입과 크기에 대한 제약(ex. 0~255 사이의 정수)

*데이터 사전(Data dictionary): 
업무, 프로젝트 등에서 사용하는 용어를 근거로 작성. 논리적 이름, 물리적 이름, 용어 정의로 구성

 

 

 

 

시스템 자원 파악

개념

-데이터베이스 설치에 영향을 미칠 수 있는 물리적인 요소들로 사전에 미리 파악해야 함
-하드웨어 자원, 운영체제 및 DBMS 버전, DBMS *파라미터 정보 등으로 구분

*DBMS 파라미터(Parameter, 매개 변수): 
객체 간 값을 주고 받는 역할(매개)을 하는 변수. DBMS 파라미터는 관리 시스템별로 차이가 많고 관리 방법도 제각각이므로 시스템별 DBMS 파라미터 종류 및 관리 대상 들을 파악한다

 

 

 

 

데이터베이스 관리 요소 파악

개념

데이터베이스 운영과 관련된 관리 요소로, DB 시스템 환경에 따라 달라질 수 있으므로 미리 파악해야 한다

-데이터베이스 구조 분석
-이중화 구성
-분산 데이터베이스 구조
-접근 제어/접근 통제
-DB 암호화

 

 

 

 

DB 저장공간 설계

테이블

- 데이터베이스의 가장 기본적인 객체로 로우(row, 행),와 컬럼Column, 열)로 구성되어있다.
- 데이터베이스의 모든 데이터는 테이블에 저장된다
- 테이블은 논리 설계 단계의 개체(Entity)에 대응하는 객체이다
- 테이블은 개체(Entity), 컬럼은 속성(Attribute)에 대응한다

 

일반 테이블(표준 테이블)

> 행과 열로 구성된 기본 테이블, 모든 데이터는 테이블에 저장
ex) 데이터가 일정한 기준없이 입력되는 순서에 따라 테이블에 저장된다

 

클러스터드 인덱스 테이블

> 기본키, 인덱스의 순서를 기반으로 저장
> 데이터를 추가할 때 큰 비용(시간) 발생
> 프리패치 가능 = 탐색속도 증가(접근 경로 단축)

ex) 데이터가 기본키인 '사원번호' 필드를 기준으로 정렬되어 테이블에 저장된다

 

파티셔닝 테이블

> 대용량 테이블을 작은 논리적 단위(*범위분할,* 해시분할, *조합분할 등)인 파티션(Partition)으로 나눈 테이블
> 키의 구성에 신중해야 한다

*범위분할: 지정한 열 값을 기준으로 분할
*해시분할: 해시 함수를 적용한 결과값에 따라 데이터 분할
*조합분할: 범위 분할로 분할한 다음 해시 함수를 적용하여 다시 분할

ex) '입사일자' 필드를 기준으로 연도별 파티셔닝 된 테이블

 

임시 테이블

> 임시테이블에 저장된 데이터는 트랜잭션이 종료되면 삭제
> 절차적 처리를 위해 임시로 사용하는 테이블이다
> 트랜잭션 및 섹션 별 데이터 처리
> 휘발성O, 공유 불가

 

 

외부 테이블

> *데이터 웨어하우스에서 사용
> ETL: 데이터 웨어하우스를 사용하여 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 일련의 모든 과정을 의미

*데이터 웨어하우스(Date Ware-house): 
조직이나 기업체의 중심이 되는 주요 업무 시스템에서 추출되어 새로이 생성된 데이터베이스로서 의사결정지원시스템을 지원하는 주체적, 통합적, 시간적 데이터의 집합체

 

 

 

컬럼(필드)

> 데이터타입과 길이로 정의
> 상호참조시 호환가능해야 함
> 고정길이, Not Null인 열을 앞쪽으로 배치
> 가변 길이 컬럼: 뒤쪽
> Null 값이 많을 것으로 예상되는 컬럼: 뒤쪽

 

 

 

테이블 스페이스

> 테이블들을 논리적으로 그룹화 한 영역
> 물리적으로는 데이터 파일에, 논리적으로는 테이블 스페이스에 저장
> 하나의 테이블 스페이스에 하나 또는 그 이상의 테이블 저장 가능
> 테이블 스페이스는 하나 또는 여러 개의 데이터 파일을 가짐
> 테이블과 인덱스는 분리하여 저장

* 데이터베이스를 테이블, 테이블 스페이스, 데이터 파일로 나누어 관리하면 논리적 구성이 물리적 구성에 종속되지 않아 투명성이 보장된다.

 

 

 

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[2021 정보처리기사 필기 총정리] 3과목 (상시업데이트)

참고: 시나공 정보처리기사 필기 (저자: 강윤석, 김용갑, 김우경, 김정준 | 출판사: 길벗), 유튜브 주간컴공TV