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◆ 데이터 모델링을 할때 유의할 사항 중복(Duplication) : 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 해야함. 비유연성(Inflexbility) : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다. 비일관성(Inconsistency) : 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의해야한다. (만약, 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점에 속함!) ◆ 데이터 모델링 3단계 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 ..

조인(JOIN) 각 테이블 간의 공통된 컬럼(조건)으로 합쳐 표현한다.(데이터를 공통된 컬럼(조건)을 기준으로 합치는 것) 종류로는 크게 INNER JOIN, OUTER JOIN이 있다. 예시로는 아래의 테이블로 들 예정이다. 오라클 INNER JOIN SELECT TB.EMP_CD , TB.EMP_NM , TB.EMP_TEL , TA.DEPT_CD FROM DEPT TA , EMPLOYEE TB WHERE TB.EMP_NM LIKE '%영' AND TB.DEPT_CD = TA.DEPT_CD; 오라클 조인은 조인 칼럼(조건)을 WHERE절에 작성한다. 해당 SQL문을 보면 메인 테이블이 TB이고, 조인 테이블이 TB인 것을 알 수 있다. 그리고 TB.DEPT_CD = TA.DEPT_CD 이 조인 칼럼인 ..

비트맵 인덱스 인덱스 컬럼의 데이터를 Bit 값인 0 또는 1로 변환하여 인덱스 키로 사용하는 방법 비트맵 인덱스 목적 : 키 값을 포함하는 행의 주소를 제공 B-트리 인덱스와 달리 카디널리티 값이 낮은 경우(특정 데이터 집합의 유니크한 값의 개수가 높은 경우 : 중복도가 높은 경우)에 사용하기 좋다. 비트 맵을 흔히 색상표로 예시를 많이 드는데, 아래와 같은 형태로 표현된다. 분포도가 좋은 컬럼에 적합하며 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 데이터가 Bit로 구성되어 있기 때문에 효율적인 논리 연산이 가능하고 저장 공간이 작다.(공간 효율) 다중 조건을 만족하는 튜플 개수 계산에 적합(= 색상표로만 예시를 들어 감이 안올 수 있는데, 예를 들어 성별(F or M)와 업무형태(자택 or 출퇴근)과 같은 두..

인덱스(Index) 인덱스는 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 책의 찾아보기와 유사한 개념으로, 인덱스의 목적은 검색 성능의 최적화이다. But, 인덱스를 생성하면 DML(insert, update, delete 등)은 느려진다. B-트리 인덱스 트리 기반 인덱스이다. DBMS 에서 가장 일반적인 인덱스이다. Branch Block과 Leaf Block으로 구성된다. Branch Block 중 가장 상위에 있는 블록을 Root Block이라고 한다. Branch Block은 분기를 목적으로 하는 블록이다. Leaf Block은 가장 아래 단계에 존재한다. Leaf Block은 인덱스를 구성하는 컬럼의 데이터와 해당 데이터를 가지고 있는 행의 위치를 가리키는 레코드 식별자(RID, Record I..