정보처리기사 · 데이터베이스 구축

• DBMS 필수 기능

  정의(스키마 정의), 조작(검색·삽입·삭제·갱신), 제어(무결성·보안·병행 제어).

  🔑 정의·조작·제어

• 스키마 3계층

  외부 스키마(사용자 관점 뷰), 개념 스키마(조직 전체의 논리 구조), 내부 스키마(물리적 저장 구조).

  🔑 외부·개념·내부

• 데이터 독립성

  논리적 독립성: 개념 스키마가 바뀌어도 외부 스키마 영향 없음. 물리적 독립성: 내부 스키마가 바뀌어도 개념 스키마 영향 없음.

  🔑 논리=개념↔외부, 물리=내부↔개념

• 후보키

  튜플을 유일하게 식별하며(유일성) 꼭 필요한 속성만으로 구성된(최소성) 키. 슈퍼키는 유일성만 만족.

  🔑 유일성+최소성 / 슈퍼키는 유일성만

• 기본키·대체키·외래키

  기본키는 후보키 중 선정된 대표키(NULL 불가), 대체키는 선정되지 않은 나머지 후보키, 외래키는 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 키.

  🔑 대체키 = 탈락한 후보키

• 무결성 제약조건

  개체 무결성: 기본키는 NULL·중복 불가. 참조 무결성: 외래키는 참조하는 기본키 값이거나 NULL. 도메인 무결성: 정의된 도메인 값만 허용.

  🔑 개체=기본키, 참조=외래키

• 카디널리티 vs 차수

  카디널리티는 튜플(행)의 수, 차수(Degree)는 속성(열)의 수.

  🔑 행=카디널리티, 열=차수

• 관계대수

  원하는 데이터를 얻기 위한 연산을 순서대로 기술하는 절차적 언어. 순수 연산: 셀렉트 σ, 프로젝트 π, 조인 ⋈, 디비전 ÷.

  🔑 σ=행 선택, π=열 추출

• 관계해석

  원하는 정보가 무엇인지만 선언적으로 기술하는 비절차적 언어. 술어 논리 기반.

  🔑 대수=절차적, 해석=비절차적

• 정규화의 목적

  데이터 중복을 제거해 삽입·삭제·갱신 이상을 방지하고 일관성을 유지. 무손실 분해가 원칙.

  🔑 중복 제거 → 이상 방지

• 이상(Anomaly)

  정규화하지 않아 생기는 부작용 — 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상.

  🔑 삽입·삭제·갱신

• 함수적 종속

  속성 X 값이 정해지면 Y 값이 유일하게 정해지는 관계(X→Y). 부분 종속, 이행 종속이 정규화의 근거.

  🔑 X→Y: X가 Y를 결정

• 정규형 단계

  1NF: 원자값. 2NF: 부분 함수 종속 제거. 3NF: 이행 함수 종속 제거. BCNF: 모든 결정자가 후보키.

  🔑 원자값→부분→이행→결정자

• 반정규화

  성능 향상을 위해 의도적으로 중복을 허용하거나 테이블을 통합·분할하는 작업. 무결성 관리 부담이 커진다.

  🔑 성능↑ 대신 중복 허용

• 트랜잭션 ACID

  원자성(전부 수행 또는 전부 취소), 일관성, 고립성(동시 실행 간섭 차단), 지속성(완료 결과 영구 반영).

  🔑 원·일·고·지

• 트랜잭션 상태

  활동(Active)→부분 완료→완료(Commit) 또는 실패→철회(Rollback).

  🔑 부분 완료 = Commit 직전

• TCL

  트랜잭션 제어어 — COMMIT(확정), ROLLBACK(취소), SAVEPOINT(부분 복귀 지점).

  🔑 커밋·롤백·세이브포인트

• 병행 제어

  여러 트랜잭션의 동시 실행에서 직렬성을 보장하는 기법 — 로킹, 타임스탬프, 낙관적 검증, MVCC.

  🔑 목적 = 직렬성 보장

• 로킹 단위와 병행성

  로킹 단위가 크면 병행성은 낮아지고 관리 오버헤드는 줄며, 작으면 병행성은 높아지고 오버헤드는 커진다.

  🔑 단위↑ → 병행성↓ 오버헤드↓

• 회복(Recovery) 기법

  장애 시 로그 기반 REDO/UNDO, 체크포인트, 그림자 페이징으로 일관된 상태로 복구.

  🔑 REDO=재실행, UNDO=취소

• DDL / DML / DCL

  DDL: CREATE·ALTER·DROP·TRUNCATE. DML: SELECT·INSERT·UPDATE·DELETE. DCL: GRANT·REVOKE.

  🔑 TRUNCATE는 DDL (빈출 함정)

• GRANT / REVOKE

  GRANT 권한 ON 객체 TO 사용자 [WITH GRANT OPTION] — 권한 부여. REVOKE는 회수.

  🔑 WITH GRANT OPTION = 재부여 허용

• 뷰(VIEW)

  기본 테이블에서 유도되는 가상 테이블. 물리적으로 저장되지 않고, 독립적 인덱스를 가질 수 없으며, 정의 변경은 불가(DROP 후 재생성).

  🔑 ALTER 불가 → DROP 후 재생성

• 인덱스

  검색 속도를 높이는 보조 자료구조(B-트리 등). 검색은 빨라지지만 삽입·갱신 시 유지 비용이 든다.

  🔑 조회↑ 갱신 비용↑

• 시스템 카탈로그

  테이블·뷰·인덱스 등 데이터베이스 객체의 메타데이터 저장소. 사용자는 SELECT만 가능, 갱신은 DBMS가 자동 수행.

  🔑 사용자 직접 UPDATE 불가

• 트리거

  삽입·갱신·삭제 이벤트가 발생하면 자동 실행되는 프로시저. 무결성 유지·로그 기록에 활용.

  🔑 이벤트 → 자동 실행

• 파티셔닝

  큰 테이블을 나눠 관리하는 기법 — 범위(Range), 해시(Hash), 리스트(List), 조합(Composite).

  🔑 범위·해시·리스트

• 분산 데이터베이스의 투명성

  분할(단편화), 위치, 중복, 병행, 장애 투명성 — 사용자가 분산 구조를 의식하지 않게 한다.

  🔑 분·위·중·병·장

• JOIN 종류

  INNER(일치 행만), LEFT/RIGHT/FULL OUTER(불일치 쪽 NULL 포함), CROSS(모든 조합), SELF(자기 자신과).

  🔑 OUTER = 없는 쪽을 NULL로 채움

• WHERE vs HAVING

  WHERE는 그룹화 전 개별 행 조건, HAVING은 GROUP BY 후 그룹에 대한 조건.

  🔑 그룹 조건은 HAVING

• 서브쿼리

  쿼리 안의 쿼리. IN(목록 포함), EXISTS(존재 여부), 스칼라 서브쿼리(단일 값 반환) 형태로 사용.

  🔑 EXISTS = 존재 검사

• COUNT(*) vs COUNT(열)

  COUNT(*)는 NULL 포함 전체 행 수, COUNT(열)은 해당 열이 NULL이 아닌 행 수.

  🔑 NULL 포함 여부 (빈출 함정)

• 옵티마이저

  실행 계획을 결정하는 DBMS 구성요소. 규칙 기반(RBO)과 비용 기반(CBO)이 있으며 현대 DBMS는 CBO 위주.

  🔑 요즘 기본은 비용 기반

• DAS / NAS / SAN

  DAS: 서버 직접 연결. NAS: 네트워크 통해 파일 단위 공유. SAN: 전용 광 네트워크로 블록 단위 고속 연결.

  🔑 NAS=파일, SAN=블록

• DW·데이터마트·OLAP·마이닝

  데이터웨어하우스는 전사 통합 저장소, 데이터마트는 부서 단위 부분집합, OLAP은 다차원 분석, 마이닝은 숨은 패턴 발견.

  🔑 마트 ⊂ 웨어하우스

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