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시나공
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102. 테스트 드라이버 : 단위 테스트에서 테스트의 대상이 되는 하위 모듈을 호출하고, 파라미터를 전달하는 가상의 모듈로 상향식 테스트에 필요
103. 테스트 오라클(Test Oracle) : 테스트 결과가 올바른지 판단하기 위해 사전에 정의된 참 값을 대입하여 비교하는 기법 및 활동. 결과를 판단하기 위해 테스트 케이스에 대한 예상 결과를 계산하거나 확인.
○ 참(True) 오라클 : 모든 테스트 케이스의 입력 값에 대해 기대하는 결과를 제공하는 오라클로, 발생된 모든 오류를 검출할 수 있음
○ 샘플링(Sampling) 오라클 : 특정한 몇몇 테스트 케이스의 입력값들에 대해서만 기대하는 결과를 제공하는 오라클
○ 추정(Heuristic) 오라클 : 샘플링 오라클을 개선한 오라클로, 특정 테스트 케이스의 입력 값에 대해 기대하는 결과를 제공하고, 나머지 입력 값에 대해서는 추정으로 처리하는 오라클
○ 일관성 검사(Consistent) 오라클 : 애플리케이션의 변경이 있을 때, 테스트 케이스의 수행 전과 후의 결과 값이 동일한지를 확인하는 오라클
테스트 시나리오(Test Scenario) : 테스트 케이스를 적용하는 순서에 따라 여러 개의 테스트 케이스들을 묶은 집합으로, 테스트 케이스들을 적용하는 구체적인 절차를 명세한 문서. 테스트 시나리오에는 테스트 순서에 대한 구체적인 절차, 사전 조건, 입력 데이터 등이 설정되어 있음
105. 위험 관리(Risk Analysis) : 프로젝트에 내재된 위험 요소를 인식하고 그 영향을 분석하여 이를 관리하는 활동으로 프로젝트를 성공시키기 위하여 위험 요소를 사전에 예측, 대비하는 모든 기술과 활동을 포함함
위험 관리 절차 : 위험 식별 -> 위험 분석 및 평가 -> 위험 관리 계획 -> 위험 감시 및 조치
CPM(Critical Path Method, 임계 경로 기법) : 프로젝트 완성에 필요한 작업을 나열하고 작업에 필요한 소요 기간을 예측하는데 사용하는 기법
WBS(Work Breakdown Structure, 업무 분업 구조) : 성과 목표 완전 달성을 위한 프로그램 (업무 프로세스 용어)
107. 단위 모듈 테스트(단위 테스트(Unit Test)) : 프로그램의 단위 기능을 구현하는 모듈이 정해진 기능을 정확히 수행하는지 검증하는 것이며, 화이트박스 테스트와 블랙박스 테스트 기법이 있음
- 단위 모듈 테스트를 수행하기 위해서는 모듈을 단독으로 실행할 수 있는 환경과 테스트에 필요한 데이터가 모두 준비되어야 함
- 모듈의 통합 이후에는 오랜 시간 추적해야 발견할 수 있는 에러들도 단위 모듈 테스트를 수행하면 쉽게 발견 및 수정 가능
- 단위 모듈 테스트의 기준은 단위 모듈에 대한 코드이므로 시스템 수준의 오류는 잡아낼 수 없음
- 인터페이스, 외부적 I/O, 자료 구조, 독립적 기초 경로, 오류처리 경로, 경계 조건 등을 검사함
- 사용자의 요구사항을 기반으로 한 기능성 테스트를 최우선으로 수행
- 구조 기반 테스트와 명세 기반 테스트로 나뉘지만 주로 구조 기반 테스트를 시행함
- 단위 테스트로 발견 가능한 오류 : 알고리즘 오류에 따른 원치 않는 결과, 탈출구가 없는 반복문의 사용, 틀린 계산 수식에 의한 잘못된 결과
통합 테스트(Integration Test) : 단위 테스트가 완료된 모듈들을 결합하여 하나의 시스템으로 완성시키는 과정에서의 테스트 의미
○ 비점진적 통합방식 : 모든 모듈이 미리 결합되어 프로그램 전체를 테스트하는 방법으로 빅뱅 통합 테스트 방식이라고 함
- 규모가 작은 소프트웽에 유리하며 단시간 내에 테스트 가능
- 전체 프로그램을 대상으로 하기 때문에 오류 발견 및 장애 위치 파악 및 수정이 어려움
○ 점진적 통합방식 : 모듈 단위로 단계적으로 통합하면서 테스트하는 방법으로, 하향식, 상향식, 혼합식 통합 방식 존재
- 오류 수정이 용이하고, 인터페이스와 연고나된 오류를 완전히 테스트할 가능성이 높음
시스템 테스트(System Test) : 개발된 소프트웨어가 해당 컴퓨터 시스템에서 완벽하게 수행된는가를 점검하는 테스트
- 환경적인 장애 리스크를 최소화하기 위해서는 실제용 환경과 유사하게 만든 테스트 환경에서 테스트를 행해야 함
- 시스템 테스트는 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 구분하여 각각을 만족하는지 테스트함
인수 테스트(Acceptance Test) : 개발한 소프트웨어가 사용자의 요구사항에 충족하는지에 중점을 두고 테스트하는 방법
108. 위험 감시(Risk Monitoring) : 위험 요소 징후들에 대해 계속적으로 인지하는 것
109. 트랜잭션 상태
○ 활동(Active) : 트랜잭션이 실행 중인 상태
○ 실패(Failed) : 트랜잭션 실행에 오류가 발생하여 중단된 상태
○ 철회(Aborted) : 트랜잭션이 비정상적으로 종료되어 Rollback 연산을 수행한 상태
○ 부분 완료(Partially Committed) : 트랜잭션을 모두 성공적으로 실행한 후 Commit 연산이 실행되기 직전인 상태
○ 완료(Committed) : 트랜잭션을 모두 성공적으로 실행한 후 Commit 연산을 실행한 후의 상태
110. 정규화 : 함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어 가는 과정
제1 정규화 : 테이블의 컬럼이 원자값을 갖도록 테이블을 분해하는 것
제2 정규화 : 제1 정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만족하도록 테이블을 분해하는 것
* 완전 함수 종속이란? 기본키의 부분집합이 결정자가 되어선 안된다는 것
제3 정규화 : 제2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것
* 이행적 종속이란? A → B , B → C , A → C 가 성립되는 것
BCNF 정규화 : 제3 정규화를 진행한 테이블에 대해 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해하는 것
제4 정규화 : BCNF를 진행한 테이블에 대해 다치 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것
* 다치종속이란? A →B, A→C
제5 정규화 : 제4 정규화를 진행한 테이블에 대해 조인 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것
https://mangkyu.tistory.com/110
[Database] 정규화(Normalization) 쉽게 이해하기
지난 포스팅에서 데이터베이스 정규화와 관련된 내용을 정리했었다. 하지만 해당 내용이 쉽게 이해되지 않는 것 같아서 정규화 관련 글을 풀어서 다시 한번 정리해보고자 한다. 1. 정규화(Normaliz
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111. 이상(Anomaly) : 정규화를 거치지 않아 데이터베이스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 발생하는 예기치 못한 현상
○ 삽입 이상(Insertion Anomaly) : 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관하지 않은 값들도 함께 삽입되는 현상
○ 삭제 이상(Deletion Anomaly) : 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 다른 값들도 함께 삭제되는 연쇄가 일어나는 현상
○ 갱신 이상(Update Anomaly) : 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상
112. 키(Key) : 데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 튜플들을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 애트리뷰트
○ 후보키(Candidate Key) : 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합, 즉 기본키로 사용할 수 있는 속성들을 말함. 후보키는 릴레이션에 있는 모든 튜플에 대해서 유일성과 최소성을 만족시켜야 함
○ 기본키(Primary Key) : 후보키 중에서 특별히 선정된 주키(Main Key)로 중복된 값을 가질 수 없음. 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성. 기본키는 NULL 값을 가질 수 없음.
○ 대체키(Alternate Key) : 보조키라고도 하며 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키를 의미.
○ 슈퍼키(Super Key) : 한 릴레이션 내에 있는 속성들의 집합으로 구성된 키로서 릴레이션을 구성하는 모든 튜플들 중 슈퍼키로 구성된 속성의 집합과 동일한 값은 나타나지 않음. 슈퍼키는 릴레이션을 구성하는 모든 튜플에 대해 유일성은 만족시키지만, 최소성은 만족시키지 못함
○ 외래키(Foreign Key) : 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합을 의미함. 한 릴레이션에 속한 속성 A와 참조 릴레이션의 기본키인 B가 동일한 도메인 상에서 정의되었을 때의 속성 A를 외래키라고 함
113. 다양한 데이터베이스를 구분하는 기준은 관계(Relationship)이다.
114. 트랜잭션의 특성
○ 원자성(Atomicity) : 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되도록 완료되거나 전혀 반영되지 않도록 복구 되어야 함.
○ 일관성(Consistency) : 트랜잭션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변환함
○ 독립성, 격리성, 순차성(Isolation) : 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행 중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음. 수행중인 트랜잭션은 완전히 완료될 때까지 다른 트랜잭션에서 수행 결과 참조 불가
○ 영속성, 지속성(Durability) : 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영되어야 함
115. 함수 종속 표기법
어떤 릴레이션 R에서, X와 Y를 각각 R의 애트리뷰트 집합의 부분 집합이라 하자. 애트리뷰트 X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 애트리뷰트 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수 종속이라 하고, X → Y라고 표기한다.
116. 관계해석(Relational Calculus) :관계 데이터의 연산을 표현하는 방법으로, 원하는 정보를 정의할 때는 계산 수식 사용
- 관계해석은 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성을 지님
- 튜플 관계해석과 도메인 관계해석이 존재
- 기본적으로 관계해석과 관계대수는 관계 데이터베이스를 처리하는 기능과 능력면에서 동등하며, 관계대수로 표현한 식은 관계해석으로 표현할 수 있음
- 논리기호
○ ∀ (전칭 정량자) : 가능한 모든 튜플에 대하여(For All)
○ ∃ (존재 전량자) : 하나라도 일치하는 튜플이 있음(There Exists)
118. 데이터 모델 : 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
데이터 모델의 구성 요소
개체(Entity) : 데이터베이스에 표현하려는 것으로, 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체
속성(Attribute) : 데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당함
관계(Relationship) : 개체 간의 관계 또는 속성 간의 논리적인 연결을 의미함
데이터 모델에 표시할 요소
구조(Structure) : 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현함
연산(Operation) : 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
제약 조건(Constraint) : 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건
121. 관계대수 : 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보를 검색하기 위한 절차적인 언어. 피연산자도 릴레이션, 결과도 릴레이션임
-종류
순수 관계 연산자
Select(σ) - 튜플 중에서 선택 조건을 만족하는 튜블의 부분합을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
Project(π) - 속성 리스트에 제시된 속성 값만을 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산, 단 중복 제거
릴레이션의 열(세로)에 해당하는 속성을 추출하는 것이므로 수직 연산자라고도 함
Join(▷◁) - 공통 속성을 중심으로 두 개의 릴레이션을 하나로 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산
Division(÷) - R의 속성이 S의 속성값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산
일반 집합 연산자
Union(합집합,∪) - 두 릴레이션의 합집합을 구하되 중복되는 튜플은 제거되는 연산
Intersection(교집합,∩) - 두 릴레이션의 교집합을 구하는 연산
Difference(차집합, -) - 두 릴레이션의 차집합을 구하는 연산
Cartesian Product(교차곱, ×) - 두 릴레이션에 있는 튜플들의 순서쌍을 구하는 연산
123. 스키마 : 데이터베이스의 구조와 제약 조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 메타데이터의 집합
○ 외부 스키마 : 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것
○ 개념 스키마 : 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조로서, 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로 하나만 존재함
○ 내부 스키마 : 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조로서, 실제로 데이터베이스에 저장될 레코드의 형식을 정의하고 저장 데이터 항목의 표현 방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등을 나타냄
124. 데이터베이스 설계 순서 : 요구 조건 분석 → 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계 → 구현
○ 개념적 설계(정보 모델링, 개념화) : 정보의 구조를 얻기 위하여 현실 세계의 무한성과 계속성을 이해하고, 다른 사람과 통신하기 위하여 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
○ 논리적 설계(데이터 모델링) : 현실 세계에서 발생하는 자료를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 물리적 저장장치에 저장할 수 있도로 변환하기 위해 특정 DBMS가 지원하는 논리적 자료 구조로 변화시키는 과정
○ 물리적 설계(데이터 구조화) : 논리적 설계 단계에서 논리적 구조로 표현된 데이터를 디스크 등의 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터오 변환하는 과정
125. 반정규화 : 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로, 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위
130. 무결성(Integrity) : 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는 정확성을 의미
○ 개체 무결성(Entity Integrity, 실체 무결성) : 기본 테이블의 기본키를 구성하는 어떤 속성도 Null 값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정
○ 도메인 무결성(Domain Integrity, 영역 무결성) : 주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정
○ 참조 무결성(Referential Integrity) : 외래키 값은 Null이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 한다. 즉 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다는 규정
○ 사용자 정의 무결성(User-Defined Integrity) : 속성 값들이 사용자가 정의한 제약조건에 만족해야 한다는 규정
136. 병행제어(Concurrency Control) : 다중 프로그램의 이점을 활용하여 동시에 여러 개의 트랜잭션을 병행수행할 때, 동시에 실행되는 트랜잭션들이 데이터베이스의 일관성을 파괴하지 않도록 트랜잭션 간의 상호 작용을 제어하는 것
○ 로킹(Locking) : 주요 데이터의 액세스를 상호 배타적으로 하는 것. 트랜잭션들이 어떤 로킹 단위를 액세스하기 전에 Lock(잠금)을 요청해서 Lock이 허락되어야만 그 로킹 단위를 액세스할 수 있도록 하는 기법
* 로킹 단위(Locking Granularity) : 병행제어에서 한꺼번에 로킹할 수 있는 객체의 크기를 의미. 데이터베이스, 파일, 레코드, 필드 등이 로킹 단위가 될 수 있음
○ 타임 스탬프 순서(Time Stamp Ordering) : 직렬성 순서를 결정하기 위해 트랜잭션 간의 처리 순서를 미리 선택하는 기법들 중에서 가장 보편적인 방법. 트랜잭션과 트랜잭션이 읽거나 갱신한 데이터에 대해 트랜잭션이 실행을 시작하기 전에 시간표를 부여하여 부여된 시간에 따라 트랜잭션 작업을 수행하는 기법. 교착상태가 발생하지 않음
○ 최적 병행수행(검증 기법, 확인 기법, 낙관적 기법) : 병행수행하고자 하는 대부분의 트랜잭션이 판독 전용 트랜잭션일 경우, 트핸잭션 간의 충돌률이 매우 낮아서 병행제어 기법을 사용하지 않고 실행되어도 이 중의 많은 트랜잭션은 시스템의 상태를 일관성 있게 유지한다는 점을 이용한 기법
○ 다중 버전 기법 : 타임 스탬프의 개념을 이용하는 기법으로, 다중 버전 타임 스탬프 기법이라고도 함. 타임 스탬프 기법에 갱신될 때마다의 버전을 부여하여 관리.
139. 분산데이터베이스 : 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 컴퓨터 사이트에 분산되어 있는 데이터베이스를 말함
분산 데이터베이스의 구성 요소
○ 분산 처리기 : 자체적으로 처리 능력을 가지며, 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터 시스템
○ 분산 데이터베이스 : 지리적으로 분산되어 있는 데이터베이스로서 해당 지역의 특성에 맞게 데이터베이스가 구성됨
○ 통신 네트워크 : 분산 처리기들을 통신망으로 연결하여 논리적으로 하나의 시스템처럼 작동할 수 있도록 하는 통신 네트워크
분산 데이터베이스의 목표
○ 위치 투명성(Location Transparency) : 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스할 수 있음
○ 중복 투명성(Replication Transparency) : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행함
○ 병행 투명성(Concurrency Transparency) : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음
○ 장애 투명성(Failure Transparency) : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함
142. DCL(Data Control Language, 데이터 제어어) : 데이터의 보안, 무결성, 회복, 병행 수행 제어 등을 정의하는 데 사용되는 언어로 데이터베이스 관리자가 데이터 관리를 목적으로 사용함
○ COMMIT : 명령어에 의해 수행된 결과를 실제 물리적 디스크로 저장하고, 데이터베이스 조작 작업이 정상적으로 완료되었음을 관리자에게 알려줌
○ ROLLBACK : 데이터베이스 조작 작업이 비정상적으로 종료되었을 때 원래의 상태로 복구함
○ GRANT : 데이터베이스 사용자에게 사용 권한을 부여함
○ REVOKE : 데이터베이스 사용자의 사용 권한을 취소함
DDL(Data Define Language, 데이터 정의어) : DDL은 스키마, 도메인, 테이블, 뷰, 인덱스를 정의하거나 변경 또는 삭제할 때 사용하는 언어로 논리적 데이터 구조와 물리적 데이터 구조의 사상을 정의하며, 데이터베이스 관리자나 데이터베이스 설계자가 사용함
- CREATE : 스키마, 도메인, 테이블, 뷰, 인덱스를 정의함
- ALTER : 테이블에 대한 정의를 변경하는 데 사용함
- DROP : 스키마, 도메인, 테이블, 뷰, 인덱스를 삭제함
DML(Data Manipulation Language, 데이터 조작어) : 데이터베이스 사용자가 응용 프로그램이나 질의어를 통하여 저장된 데이터를 실질적으로 처리하는 데 사용되는 언어이며 데이터베이스 사용자와 데이터베이스 관리 시스템 간의 인터페이스를 제공함.
- SELECT : 테이블에서 조건에 맞는 튜플을 검색
- INSERT : 테이블에 새로운 튜플을 삽입함
- DELETE : 테이블에서 조건에 맞는 튜플을 삭제함
- UPDATE : 테이블에서 조건에 맞는 튜플의 내용을 변경함
145. 회복(Recovery) : 트랜잭션들을 수행하는 도중 장애가 발생하여 데이터베이스가 손상되었을 때 손상되기 이전의 정상 상태로 복구하는 작업
회복 기법 종류
○ 연기 갱신 기법(Deferred Update) : 트랜잭션이 성공적으로 완료될 때까지 데이터베이스에 대한 실질적인 갱신을 연기하는 방법으로 트랜잭션이 수행되는 동안 갱신된 내용은 일단 Log에 보관하고 트랜잭션의 부분 완료(성공적인 완료 직전)시점에 Log에 보관한 갱신 내용을 실제 데이터베이스에 기록하는 방법. 트랜잭션이 부분 완료되기 전에 장애가 발생하여 트랜잭셔이 Rollback되면 트랜잭션이 실제 데이터베이스에 영향을 미치지 않았기 때문에 어떠한 갱신 내용도 취소(Undo)시킬 필요 없이 무시하면 됨. Redo작업만 가능
○ 즉각 갱신 기법(Immediate Update) : 트랜잭션이 데이터를 갱신하면 트랜잭션이 부분 완료되기 전이라도 즉시 실제 데이터베이스에 반영하는 방법으로 장애가 발생하여 회복 작업할 겨웅를 대비하여 갱신된 내용들을 Log에 보관시키고 회복 작업 때는 Redo와 Undo 모두 사용 가능.
○ 그림자 페이지 대체 기법(Shadow Paging) : 갱신 이전의 데이터베이스를 일정 크기의 페이지 단위로 구성사여 각 페이지마다 복사본인 그림자 페이지로 별도 보관해 놓고, 실제 페이지를 대상으로 트랜잭션에 의한 갱신 작업을 하다가 장애가 발생하여 트랜잭션 작업을 Rollback시킬 때, 갱신도니 이후의 실제 페이지 부분에 그림자 페이지를 대체하여 회복시키는 기법. 로그, Undo 및 Redo 알고리즘이 필요 없음
○ 검사점 기법(Check Point) :트랜잭션 실행 중 특정 단계에서 재실행할 수 있도록 갱신 내용이나 시스템이 대한 상황 등에 고나한 정보와 함께 검사점을 로그에 보관해 두고, 장애 발생 시 트랜잭션 전체를 철회하지 않고 검사점부터 회복 작업을 하여 회복시간을 절약하도록 하는 기법.
146. 고가용성 솔루션(HACMP; High Avability Cluster Multi Processing) : 각 시스템간 공유 디스크를 중심으로 클러스터링으로 엮어, 다수의 시스템을 동시에 연결할 수 있는 솔루션. 기업과 조직간 업무 서버의 안정성 증대. 2개의 서버를 연결하는 것으로 2개의 시스템이 각각 업무를 수행하도록 구현하는 방식
148. 파티션(Patition) : 대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것
○ 범위 분할(Range Partitioning) : 지정한 열의 값을 기준으로 범위를 지정하여 분할함 ex) 일별, 월별, 분기별
○ 해시 분할(Hash Partitioning) : 해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터를 분할함. 특정 데이터가 어디에 있는지 판단할 수 없음. 고객번호나 주민번호와 같은 데이터가 고른 컬럼에 효과적임
○ 조합 분할(Composite Partitioning) : 범위 분할로 분할한 다음 해시 함수를 적용하여 다시 분할하는 방식. 범위 분할한 파티션이 너무 커서 관리가 어려울 때 유용함
○ 목록 분할(List Partitioning) : 지정한 열 값에 대한 목록을 만들어 이를 기준으로 분할함
○ 라운드 로빈 분할(Round Robin Partitioning) : 레코드를 균일하게 분배하는 방식으로 각 레코드가 순차적으로 분배되면, 기본키가 필요 없음
150. [HAVING 조건] 절 : GROUP BY와 함께 사용되며, 그룹에 대한 조건을 지정함