다다닿

한문제 정도 차이로 떨어졌을거라고 생각하고 기대도 안하고 결과 확인했는데 합격예정 보고서 눈물 팡 눈물 줄줄 합격 기대도 안하고 봤는데 눈물이 줄줄 나서 스스로도 놀람 최종결과는 아니지만 합격 맞겠지? ㅠㅠ 울기 까지 했는데 합격 시켜죠라 부끄러운 점수지만 떨어진 것 보단 낫다 문제 예상 복원되는 거 새로고침하면서 마음 내려놨는데 붙었나보다 ㅠㅠ 공부 열심히하는 중이었는데 흐름 다 끊김 ㅠ 그래도 좋으니까 좀 즐기다가 다시 공부 시작하자

IE 표기법과 Barker 표기법 다이어그램 그리는 방식이 다름 내가 아는 ERD는 IE타입으로 그리는듯 연산자 ANY 모든 연산중 하나라도 맞는게 있으면 전체 TRUE가 됨 순수 관계연산자 SELECT JOIN 합집합? PROJECT 교집합? DIVISION 차집합?

부서칼럼만 추출하는 경우에 DISK I/O를 경감할 수 있는 반정규화 방법 수직 분할 수퍼타입과 서브타입둘을 동시에 조회하는 특성이 있을때 수퍼타입과 서브타입을 변화하는 방법으로 올바른 것은 SINGLE TYPE 다:다 관계를 해소하려는 목적으로 인위적으로 만들어진 엔터티는 교차 엔터티 비즈니스 프로세스에 의하여 만들어지는 식별자로 대체여부로 분리되는 식별자 본질 식별자 CUBE(D,J) = SET(C,J,(D,J),()) ORDER SIBLINGS BY ... 계층형으로 된 데이터 기준으로 정렬 메인쿼리의 값을 서브쿼리에서 주입을 받아서 비교를 하는것 상호연관 서브쿼리(CORRELATED SUB QUERY) 칼럼데이터 타입 변경 ALTER TABLE 테이블 MODIFY(컬럼 데이터타입)

별칭이 없는 칼럼은 대문자로 바뀌고, 별칭이 있는 칼럼은 그대로 사용 EXTRAXT 날짜에서 원하는 날짜영역(년,월,일) 추출하는데 앞에 0은 빼줌 TRIM 공백제거 RTRIM 오른쪽 공백제거 외부스키마 - 사용자관점 개념스키마 - 통합관점 내부스키마 - 물리관점

조인연산 NESTED LOOP JOIN 좁은볌위 유리한 성능 순차적으로 처리하며, Random Access위주 후행 테이블에는 조일을 위한 인덱스 생성 필요 실행속도 = 선행테이블 사이즈 * 후행 테이블 접근 횟수 데이터를 랜덤으로 액세스 하기 때문에 결과 집합이 많으면 느려짐 join index가 없어나, 조인 집합을 구성하는 검색조건이 조인 범위를 줄여주지 못할 경우 비효율적 테이블중 row수가 적은 쪼을 riven테이블로 설정 SORT MERGE JOIN 조인이 대상범위가 넓은 경우 발생하는 Random Access를 줄이기 위한 경우나 연결고리에 마땅한 인덱스가 존재하지 않을 경우 해결하기 위한 조인 방안 양쪽 테이블의 처리범위를 각자 Access하여 정렬한 결과를 차례로 Scan하면서 연결고리의..

엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기 제약사향을 지정하는 것 도메인 WHERE COL1 IN ('A','X',NULL) NULL 무시하는듯 WHERE 1=1 (TRUE조건식으로 사용하기 위함) WHERE 1=2 (FALSE로 사용) SUM(COL) NULL값이 포함되어 있다면 NULL을 제외하고 연산을 수행 COALESCE 컬럼에서 null이 아닌 첫번째 값 CHARACTER 고정 길이 문자열 정보로 S만큼 최대 길이를 갖고 고정 길이를 가지고 있으므로 할당된 변수 값의 길이가 S보다 작을 경우에는 그 차이 길이 만큼 공간으로 채워진다

GROUP BY ROLLUP() / GROUP BY CUBE() / GROUP BY GROUPING SET() GROUP BY ROLLUP(DNAME,JOB) = GROUP BY DNAME,JOB UNION ALL GROUP BY DNAME UNION ALL 모든 집합 그룹 결과 GROUP BY CUBE(DNAME,JOB) = GROUP BY DNAME,JOB UNION ALL GROUP BY DNAME UNION ALL GROUP BY JOB UNION ALL 모든 집합 그룹 결과 GROUP BY GROUPING SET(DNAME,JOB) = GROUP BY DNAME UNION ALL GROUP BY JOB ROUND / FLOOR / CEIL / TRUNC ROUND: 반올림 FLOOR: 버림 CE..

문장들의 종류 명령어의 종류 명령어 설명 데이터 조작어 DML (Data Manipulation Language) SELECT INSERT UPDATE DELETE 데이터 정의어 DDL (Data Definition Language) CREATE ALTER DROP RENAME 데이터 제어어 DCL (Data Control Language) GRANT REVOKE 트랜잭션 제어어 TCL (Transaction Control Language) COMMIT ROLLBACK 제약조건의 종류 PRIMATY KEY 기본키 UNIQUE KEY 고유키 NOT NULL CHECK FOREIGN KEY 오래키 테이블 생성의 주의 사항 테이블명은 객체를 의미할 수 있는 적절한 이름을 사용한다. 가능한 단수형을 권고한다. ..

성능 데이터 모델링 성능데이터모델링이란 데이터베이스 성능 향상을 목적으로 설계단계의 데이터모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터모델링에 반영될 수 있도록 하는 것이다. 순서 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다. 데이터베이스 용량산정을 수행한다 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다. 성능관점에서 데이터 모델을 검증한다. 정규화 1차 정규화 이름 나이 클래스 가 13 a,b 나 24 c ↓ 이름 나이 클래스 가 13 a 가 13 b 나 24 c 2차 정규화 이름 나이 클래스 가 13 a 가 13 b 나 24 c ↓ 이름 나이 가 13 가 13 나 24 , 이..

데이터 모델링 데이터 모델링 이란 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정 데이터베이스를 구축하기 위한 분석,설계의 과정 데이터 모델링 유의점 중복 비유연성 비일관성 데이터 모델링 개념 개념적 데이터 모델링 - 추상적, 포괄적, 전사적. EA수립시 많이 이용 논리적 데이터 모델링 - Key,속성,관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음 물리적 데이터 모델링 - 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능,저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계 데이터베이스 스키마 구조 3단계 외부스키마 개념스키마 내부스키마 엔터티 엔터티 분류 기본/키엔터티 중심엔터티 행위엔터티 엔터티 특징 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야..