인용하는 그림은 다양한 곳에서 가져왔음을 밝힙니다 1. DBMS 아키텍처 ch 1.DBMS 아키텍처 개요 1) 쿼리 평가 엔진 SQL 구문을 분석하고, 어떤 순서로 기억장치의 데이터에 접근할지 결정 = 실행 계획(Explain plan) Access Method : 실행 계획에 기반을 둬서 데이터에 접근하는 방법 핵심 모듈이며 성능과도 깊은 관련이 있다 2) 버퍼 매니저 특별한 용도로 버퍼라는 메모리 영역을 확보해둔다 디스크 용량 매니저와 함께 작동한다 3) 디스크 용량 매니저 데이터를 어디에/어떻게 읽고 쓸지 관리 4) 트랜잭션 매니저와 락 매니저 동시 접근에 대한 안전성 제공 5) 리커버리 매니저 절대 잃어버리면 안되는 데이터를 장애로 잃었을시에 복구해주는 기능 ch 2. DBMS와 버퍼 1) 공짜 밥은 존재할까? 기억장치에 따른 트레이드오프, 무조건 좋은건 없다 2) DBMS가 기억장치의 관계 DBMS는 데이터 저장을 목적으로 하는 미드뤠어 이며, 사용하는 대표적인 기억장치는 다음과 같다 (1) 하드디스크(HDD) DBMS가 데이터를 저장하는 대부분 (2) 메모리 성능 향상을 위해 올려둠, I/O를 줄이기 위해 (3) 버퍼를 활용한 속도 향상 성능 향상을 목적으로 데이터를 저장하는 메모리를 버퍼, 캐시 버퍼 매니저 : 버퍼에 데이터를 어떻게, 어느 정도 기간 동안 올릴지 결정 3) 메모리 위에 있는 두 개의 버퍼 DBMS가 데이터를 유지하기 위해 사용하는 메모리는 크게. 1. 데이터 캐시, 2. 로그 버퍼 MySQL DBMS의 버퍼 메모리와 제어 매개변수 명칭 버퍼 풀 매개변수 innodb_buffuer_pool_size 초기값 128MB 설정값확인 SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_buffer_pool_size’ 명칭 로그 버퍼 매개변수 innodb_log_buffer_size 초기값 8MB 설정값확인 SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_log_buffer_size’ (1) 데이터 캐시 디스크에 있는 데이터의 일부를 메모리에 유지하기 위해 사용하는 영역 SELECT 하는 데이터가 캐시 영역에 있다면 빨라짐 (2) 로그 버퍼 갱신 처리(INSERT, DELETE, UPDATE, MERGE)와 관련 갱신 관련 SQL이 오면 로그버퍼에 변경 정보를 보내고 이후에 디스크 변경을 수행(비동기 처리) 4) 메모리 성질이 초래하는 트레이프오프 (1) 휘발성 장애 발생시 데이터가 날라가버려 부정합이 발생한다. 커밋 시점에 갱신정보를 로그 파일(HDD에 존재)에씀으로 정합성 유지 반대로 커밋시에는 디스크에 동기 저근이 일어나기 때문에 지연이 발생할 가능성이 높아진다 5) 시스템 특성에 따른 트레이드오프 (1) 데이터 캐시와 로그 버퍼의 크기 기본적으로 데이터 캐시에 비해 로그 버퍼의 초기값이 굉장히 작다. 그 이유는 주된 작업이 검색이라고 가정하기 때문이다. (2) 검색과 갱신 중에서 중요한 것 6) 추가적인 메모리 영역 ‘워킹 메모리’ (1) 언제 사용될까? 2개의 버퍼 이외에도, 일반적인 메모리 영역을 하나더 가지고 있다 정렬 또는 해시 관련 처리에 사용되는 작업용 영역이다. 정렬은 ORDER BY, 집합 연산, 원도우 함수 해시는 테이블 결합시 MySQL 에서는 정렬 버퍼, sort_buffuer_size = 257kb 이 영역이 성능적으로 중요한 이뉴는, 이 영역의 양이 부족하며 저장소를 사용하기 때문이다(Swap) (2) 부족하면 무슨일이 일어 날까? ch 3. DBMS와 실행 계획 1) 권한 이양의 죄악 절차가 기초가 되는 언어는 (C, 자바, 루비)는 절차를 책임지고 기술하지만, RDB는 대상(what)을 기술하기 때문에 그 외 작업은 DBMS에 맡겼다. 2) 데이터에 접근하는 방법은 어떻게 결정할까? ...

공부목적으로 정리합니다. 내용이 많아서 남은 부분은 다음 포스팅에.. * Ch1. 현대 네트워킹의 요소 1.1 네트워크 생태계 궁극적으로 사용자는 애플리케이션과 콘텐츠에 접근하기 위해 네트워크 장비를 사용한다. ...

초보를 위한 도커 안내서 - 도커란 무엇인가? 를 보고 간추린 내용 입니다. 도커 : 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼 컨테이너 : 격리된 공간에서 프로세스가 동작하는 기술(프로세스 가상화) 기존의 가상화 방식 : OS 가상화 비교적 사용법이 간단하지만 무겁고 느리다 개선하기 위해 KVM(Kernel-based Virtual Machine)과 반가상화(Paravirtualization) 방식의 Xen이 등장한다. 이 방식은 게스트 OS가 필요하긴 하지만 전체 OS를 가상화 하는 방식이 아니였기 때문에 호스트형 가상화 방식에 비해 성능이 향상 되었다. OpenStack, AWS, Rackspace 같은 클라우드 서비스에서 가상 컴퓨팅기술의 기반이 되었다. ...

인용하는 그림은 다양한 곳에서 가져왔음을 밝힙니다 Ch 11. ER모델 Section 1. ER모델의 개념 개념적 데이터 모델의 대표적인 것 개체 집합, 속성 집합, 개체 집합 간의 관계 집합을 표현한 것 1.1 집합과 원소 집합(set) : 조건에 의해 대상이 분명한 것들의 모임 원소(element) : 집합의 구성 요소 1.2 ER모델 개체(entity)와 그들 간의 관계(relation-ship)을 이용해 현실세계를 개념적 구조로 표현하는 방법 개체간의 관계를 ERD(Entity-Relationship Diagram)으로 타난 낸다. 개체(직사각형), 속성(타원), 관계(마름모) 3개의 도형으로 표현된다. Section 2. ER모델의 구성 요소 2.1 개체 물리적으로 혹은 추상적/개념적으로 존재하는 실체 개체는 독립적으로 존재하며 서로 구별되는 특성을 가지고 있다. 다른 개체와 구별되는 이름을 가지며, 특성을 타나내는 속성을 하나 이상 가지고 있다. 개체 인스턴스(entity instance), 개체 어커런스(occurrence)란 실체화된 개체를 말한다. 용어 의미 관계 모델 개체 타입 동일한 속성들을 가진 개체 인스턴스들의 틀 릴레이션의 내포 개체 집합 동일한 속성들을 가진 개체 인스턴스들의 모음 릴레이션의 외면 개체 인스턴스 개체 타입을 구성하는 속성들이 실제 값을 가진 것 데이터 개체 발생시점에 따른 분류 ...

인용하는 그림은 다양한 곳에서 가져왔음을 밝힙니다 Ch 14. 트랜잭션 Section 1. 트랜잭션의 개념 트랜잭션(transaction) : 데이터베이스 내에서 하나의 논리적 기능을 수행하기 위해 행해지는 한꺼번에 사용 되는 하나 이상의 쿼리를 모아 쪼갤 수 없는 작업의 논리적인 단위(logical unit of work) Section 2. 트랜잭션의 ACID 특성 Atomicity(원자성) Consistency(일관성) Isolation(고립성) Durability(지속성) 2.1 원자성 수행을 시작하면 한꺼번에 완전하게 전체가 수행이 완료되거나 아니면 어더한 연산도 수행되지 않는 All or Nothing 방식이다. 2.2 일관성 트랜잭션 시작 전후에 일관성 있는 DB상태를 유지 한다. 2.3 고립성 트랜잭션 작업 수행중에 다른 트랜잭션에 영향을 주어서도 안되고, 받아서도 안된다. 2.4 지속성 트랜잭션 작업이 성공적으로 수행되어 DB에 반영되었으면, 그 결과가 영구적으로 DB에 저장되어야 한다. ...

Ch 12. 정규화 Section 1. 이상 현상 anomaly : 불필요한 NULL이 삽입되거나, 연쇄 삭제, 데이터 일관성이 깨지는 현상 1.1 삽입 현상(insertion anomaly) 데이터 삽입 시 특정 열에 해당하는 값이 없어서 필요하지 않은 NULL을 강제로 입력해야 하는 현상 예) 신규 회원이 가입 되어 회원 정보를 넣지만 주문 정보가 없어 주문 정보를 NULL로 채워야 하는 상황 1.2 삭제 이상(delete anomaly) 데이터 삭제 시 유용한 다른 데이터까지 함께 삭제되는 현상 예) 주문을 취소했는데 회원 정보까지 사라짐 1.3 수정 이상(update anomaly) 중복 데이터중에서 일부만 수정되어 데이터의 불일치 문제가 불생하는 현상(inconsistency) Section 2. 정규화 normalization 이란 anomaly를 테이블 설계를 수정해 정상적으로 만드는 과정 관계형 데이터베이스에 저장될 구조의 중복을 최소화 하는 과정 이렇게 표현된 테이블이 어떤 특정의 제약 조건ㅇㄹ 만족하면 그 제약조건으로 정의된 정규형에 속하게 된다. 2.1 제 1 정규형 하나의 셀에는 하나의 값만 저장할 수 있다. 이 과정에서 기본키가 변경 될 수 있음 2.2 제 2 정규형 기본키 열과 기본 키가 아닌 열 간의 종속 곤계가 있을 경우 이를 별도의 테이블로 분리하는 과정 부분 종속을 없애는 과정 제 1 정규형이고, 키에 속하지 않는 속성 모두가 기본키에 완전 함수 종속이면, 제 2 정규형이다. 2.3 제 3 정규형 기본 키가 아닌 열끼리 종속 관계가 있을 경우 이를 분리하는 과정 제 2 정규형이고, 키에 속하지 않는 모든 속성들이 기본키에 이행적함수 종송이 아닐 때 제 3정규형에 속한다. 2.4 정규형 요약 DB 이론으로 제시된 정규형 필요시 참고 2.5 비정규화 정규화 이후에 성능 때문에 고려해 보는 것 분리된 테이블을 성능 향상(Join을 피하기 위해)을 위해 다시 합쳐야 하는 경우

Ch 8. 데이터 검색 Section 1. 기본적인 SELECT 명령문 SELECT [DISTINCT] 열_이름 ~ FROM 테이블_이름 [WHERE 조건 [중첩질의]] [GROUP BY 열_이름[ ]] [HAVING 조건] [ORDER BY 열_이름 ~ [ASC|DESC]]; HAVING 절은 GROUP BY 절의 결과로 나내는 그룹을 제한하는 역할을 한다 Section 2. WHERE 절을 이용한 조건 검색 NOT 연산자는 속도가 느리므로 가급적 다른 연산자 사용을 권장 사이값 검색 : BETWEEN A AND B IN, NOT IN LIKE 연산자 : 문자 패턴 매칭 % : 0개 이상의 문자열 대체 [] : 지정된 범위의 한개 문자 대체 [^] : 지정된 범위에 없는 한 개 문자 대체 _ : 임의의 한개 문자 대체 NULL을 찾는 것은, IS NULL이나 IS NOT NULL 연산자를 사용한다. Section 3. ORDER BY절을 이용한 정렬 기본값은 ASC로 오름차순이다. NULL은 오름차순 일 경우 가장 마지막에 표시되는 값이다. SELECT 절에 나온 열의 위치를 이용해 정렬할 수도 있다. EX) ORDER BY 2 Section 4. 서브쿼리 하나의 SQL 명령문 처리 결과를 다른 SQL 명령문에 전달을 필요로 할 때 사용 예) 회원 테이블에서 송혜교와 등급이 동일한 회원들의 회원명, 등급, 주소를 검색하라 우선 서브쿼리를 이용해 송혜교의 등급을 검색한다 이후에 메인쿼리에서 전달받은 등급(송혜교 등급)과 동일한 회원의 정보를 검색한다 서브쿼리에는 ORDER BY 절을 사용할 수 없다 4.1 단일 행 서브쿼리 하나의 행만 메인쿼리에 반환하는 것 4.2 다중 행 서브쿼리 IN, NOT IN, EXISTS 연산자로 해결 Section 5. 집단함수를 이용한 요약 정보의 검색 검색된 행에서 요약된 내용을 필요로 할 때 5.1 집단함수 COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN() SELECT나 HAVING 절에서 사용할 수 있다 5.2 그룹화, GROUP BY 5.3 그룹검색 조건, HAVING Section 6. 여러 개 테이블에서의 데이터 검색 6.1 조인(Join) 하나의 SQL 명령문으로 여러 테이블에 저장된 데이터를 한 번에 검색 테이블을 연결하기 위해서는 공통의 값, 외래키가 있어야 한다. N개의 테이블을 조인하기 위해서는 적어도 N-1 개의 조인 조건절이 필요하다. 열이름 앞에 테이블 이름을 지정하면, 구문분석시간이 줄어들어 SQL 처리 성능이 향상된다.

으아~ 벌써 12월이라니, 시간 정말 빠르네요 새 직장에 오면서 고민도 하고 적응도 하느라 벌써 시간이 이렇게나 흘렀네요 저번주 주말에는 고향집에 내려갔다 왔어요. 참 살고싶은 곳인데 여건이 안되네요 기회도 안따라주고 우선은 있는 곳에서 열심히 하려고 합니다 요즘에는 공부좀 하고, 기록으로도 남겨야 겠다 싶어서 책보고 공부한 내용을 조금씩 올리는 편이에요 제가 글로 배우는 편이라 ㅋㅋ 책을 여러권 샀는데 너무 이론에만 치중하는거 같아서 우선 있는 책들을 다 끝내고 실전으로 연습해볼까해요 오픈소스 프로젝트 찾아서 참여해 보려고 합니다 근데 끝내야 될 책들이 꽤 있어요. 공부하고 싶은 거도 많아서 ㅎㅎ 우선은 DB 끝내고 네트워크랑 클라우드쫌 공부해보려고 합니다 그리고 딥러닝 스터디에 참가하려고 해요 계획은 거창한데 잘 지킬수 있을지 모르겠네요 한순간의 열정보다는 길게가는게 더 중요한거 같아요 지금 세운 목표에 집중해 보려고요 이글을 읽는 모두 화이팅입니다^^" ...

인용하는 그림은 다양한 곳에서 가져왔음을 밝힙니다 Ch 7. 데이터 관리 Section 1. 데이터 입력 INSERT INTO 테이블_이름 [열_이름 ~] VALUES (값 ~); 1.1 테이블에 데잍를 직접입력하는 방법 ...

인용하는 그림은 다양한 곳에서 가져왔음을 밝힙니다 Ch 6. 테이블 관리 Section 1. 테이블 생성 1.1 데이터 형식을 사용한 테이블 정의 CREATE TABLE 테이블이름 ( 열_이름 데이터 형식 [NOT NULL, UNIQUE, DEFAULT, CHECK ~], [PRIMARY KEY(열_이름)], [FOREIGN KEY(열_이름) REFERENCES 테이블_이름(열_이름)] ); ...