[정보처리기사]물리 데이터 저장소 설계

공대남이다.

오늘은 물리데이터 저장소 설계에 대해서 알아보겠다.

---

1. 참조무결성 제약조건

-개념

릴레이션과 릴레이션 사이에 대한 참조의 일관성을 보장하기 위한 조건

 

- 종류

*제한(Restricted)

다른 테이블이 삭제할 테이블을 참조 중이면 제거하지 않는 옵션

*연쇄(Cascade)

참조하는 테이블까지 연쇄적으로 제거하는 옵션

*널값(Set Null)

참조되는 릴레이션에서 튜플을 삭제하고, 참조하는 튜플들의 외래값에 NULL값을 넣는 옵션./ 만약, NOT NULL 명시시 삭제 연산 거절됨

ALTER TABLE 테이블 ADD

FOREIGN KEY (외래키)

REFERENCES 참조 테이블(기본키)

ON DELETE [ RESTRICT | CASCADE | SET NULL ] ;

 

2. 인덱스(INDEX)

-개념

데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 ‘키 값, 포인터’ 쌍으로 구성되는 데이터 구조

 

- 종류

*클러스터드 인덱스

인덱스 키의 순서에 따라 데이터가 정렬되어 저장되는 방식

*넌클러스터드 인덱스

인덱스의 키 값만 정렬되어 있고 실제 데이터는 정렬되지 않는 방식

 

3. 뷰(View)

-개념

접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로 구성된 가상 테이블

 

4. 클러스터(Cluster)

-개념

데이터 액세스 효율을 향상시키기 위해 동일한 성격의 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하는 물리적 저장 방법. 클러스터의 분포도가 넓을수록 유리하다.

 

5. 파티션(Partition)

-개념

대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것

 

- 종류

*범위분할(Range Partitioning)

지정한 열의 값을 기준으로 분할함

*해시분할(Hash Partitioning)

해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터를 분할

*리스트분할(List Partitioning)

특정 파티션에 저장 될 데이터에 대한 명시적 제어가 가능한 분할 기법

*조합분할(Composite Partitioning)

범위, 해시, 리스트 분할 중 2개 이상의 파티셔닝을 결합하는 방식. 파티션이 너무 끌 때 사용!

 

- 장점

성능 향상, 가용성 향상, 백업 가능, 경합 감소

---

Cascade,뷰,인덱스,클러스터 등

정말 자주 나오는 문제인거 같다.

이번 파트도 거의 다 중요한 개념이니 반드시 외우시길 바란다.

 

오늘도 화이팅!