일본 치바현's blog

🔹 OLTP(Online Transaction Processing)란?1. OLTP의 정의OLTP(Online Transaction Processing, 온라인 트랜잭션 처리)는 실시간으로 다수의 사용자가 데이터베이스에서 트랜잭션을 수행할 수 있도록 설계된 시스템입니다.✅ OLTP의 주요 특징: 빠른 응답 속도 (밀리초 단위의 빠른 처리) 다중 사용자 지원 (수천~수백만 명의 사용자 동시 처리) 짧고 빈번한 트랜잭션 실행 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 보장 데이터 정합성 및 무결성 유지 📌 OLTP는 온라인 쇼핑몰, 은행 시스템, 예약 시스템 등 실시간 처리가 필요한 환경에서 필수적 🔹 OLTP vs OLAP(Online A..

🔹 데이터 마이닝(Data Mining)이란?1. 데이터 마이닝의 정의데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 의미 있는 패턴, 상관관계, 트렌드를 발견하는 기술입니다.빅데이터 시대에서 기업들은 데이터 마이닝을 활용하여 고객 행동 분석, 시장 예측, 사기 탐지 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. ✅ 데이터 마이닝의 주요 특징: 자동화된 데이터 분석 가능 머신러닝과 결합하여 고급 분석 수행 대량의 데이터를 기반으로 패턴을 식별 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 의사결정 지원 📌 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스, AI, 머신러닝과 밀접한 연관이 있음 🔹 데이터 마이닝 vs 전통적 데이터 분석구분데이터 마이닝전통적 데이터 분석목적패턴 및 트렌드 발견기존 데이터 요약데이터 유..

🔹 데이터 마트(Data Mart)란?1. 데이터 마트의 정의데이터 마트(Data Mart)는 데이터 웨어하우스(DWH)에서 특정 부서(예: 영업, 마케팅, 인사 등)의 요구에 맞게 데이터를 추출하여 저장한 작은 규모의 데이터 저장소입니다. ✅ 데이터 마트의 주요 특징: 특정 비즈니스 부서(영업, 마케팅, 인사 등)에 최적화 데이터 웨어하우스보다 작은 규모로 빠른 성능 제공 OLAP(Online Analytical Processing) 환경 지원 사용자가 쉽게 접근하고 분석할 수 있도록 설계 📌 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 서브셋(Subset)으로, 부서별 맞춤형 데이터 분석을 지원 🔹 데이터 마트 vs 데이터 웨어하우스(DWH)구분데이터 마트(Data Mart)데이터 웨어하우스(..

🔹 데이터 웨어하우스(DWH)란?1. 데이터 웨어하우스(DWH)의 정의데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DWH)는 여러 출처에서 수집된 대량의 데이터를 중앙 집중식으로 저장하고, 분석 및 의사결정 지원을 위해 최적화된 데이터베이스 시스템입니다. ✅ 데이터 웨어하우스의 주요 역할: 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석 지원 다양한 소스(ERP, CRM, IoT, 웹 로그 등)에서 데이터를 통합 대용량 데이터 처리 및 성능 최적화 (OLAP 지원) 데이터 일관성과 신뢰성 유지 📌 DWH는 운영 데이터베이스(OLTP)와 달리 분석(OLAP) 작업을 수행하도록 최적화됨 🔹 데이터 웨어하우스 vs 전통적 데이터베이스구분데이터 웨어하우스(DWH)운영 데이터베이스(OLTP)목적데이..

🔹 데드락(Deadlock)이란?1. 데드락(Deadlock)의 정의데드락(Deadlock)은 두 개 이상의 트랜잭션이 서로 상대방의 리소스(예: 데이터 행, 테이블 락)를 기다리며 영원히 진행되지 않는 상태를 의미합니다. ✅ 데드락이 발생하는 주요 원인: 트랜잭션 간 자원(락, Lock) 경쟁 락 순서가 꼬여 발생하는 상호 대기 상황 긴 트랜잭션 실행으로 인해 락 점유 시간 증가 동시성 처리를 고려하지 않은 쿼리 설계 📌 데드락이 발생하면 해당 트랜잭션은 무한 대기 상태에 빠지며, 데이터베이스 성능이 저하됨 🔹 데드락의 동작 방식✅ 1. 데드락 발생 예제✔️ Step 1: 두 개의 트랜잭션이 실행됨 -- 트랜잭션 1: A → B 순서로 락 획득BEGIN TRANSACTION;UPDA..

🔹 ER 모델이란?1. ER 모델(Entity-Relationship Model)의 정의ER 모델(Entity-Relationship Model, ERD)은 데이터베이스의 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)를 시각적으로 표현하는 다이어그램으로,데이터베이스 설계의 기본적인 구조를 정의하고 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 테이블로 변환하는 과정을 지원합니다. ✅ ER 모델의 주요 목적: 데이터의 구조와 관계를 명확하게 표현하여 이해도를 높임 데이터 중복을 줄이고 효율적인 데이터베이스 설계를 지원 실제 관계형 데이터베이스의 스키마로 변환할 수 있도록 모델링 제공 개발자, 데이터베이스 관리자(DBA) 및 비즈니스 분석가 간의 협업을 용이하게 함 📌 E..

🔹 뷰(VIEW)란?1. 뷰(VIEW)의 정의뷰(VIEW)는 데이터베이스에서 특정 쿼리의 결과를 저장한 가상의 테이블입니다.뷰는 물리적으로 데이터를 저장하지 않고, 기존 테이블에서 필요한 데이터만 선택하여 마치 테이블처럼 사용할 수 있는 개체입니다. ✅ 뷰의 주요 역할: 복잡한 쿼리를 단순화하여 재사용 가능 데이터 보안 강화 (민감한 정보 노출 방지) 논리적 데이터 독립성 유지 쿼리 성능 최적화 (일부 DB에서는 Indexed View 제공) 📌 뷰는 실제 데이터를 저장하지 않으며, 원본 테이블의 변경 사항을 즉시 반영 🔹 뷰의 동작 방식✅ 1. 기본적인 뷰 생성✔️ 기본 뷰 생성 (SQL 예제) CREATE VIEW EmployeeView ASSELECT EmployeeID, Nam..

🔹 인덱스(INDEX)란?1. 인덱스(INDEX)의 정의**인덱스(INDEX)**는 데이터베이스에서 검색 성능을 향상시키기 위해 사용하는 자료구조입니다.책의 목차(Index)와 유사한 개념으로, 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 특정 열(Column)에 대한 정렬된 구조를 제공합니다.✅ 인덱스의 주요 역할:검색 성능 향상 🚀데이터 조회 속도 최적화WHERE, JOIN, ORDER BY 등의 쿼리 성능 개선불필요한 풀 테이블 스캔(Full Table Scan) 방지📌 인덱스는 검색 성능을 최적화하지만, 너무 많으면 데이터 삽입·삭제·수정 시 성능이 저하될 수 있음🔹 인덱스의 동작 방식✅ 1. 인덱스가 없는 경우 (Full Table Scan)인덱스가 없으면 WHERE 조건을 만족하는 데이터를 찾기 위..

🔹 커밋(COMMIT)이란?1. 커밋(COMMIT)의 정의커밋(COMMIT)은 데이터베이스 트랜잭션(Transaction)에서 수행된 모든 변경 사항을 영구적으로 저장하는 명령어입니다.즉, 트랜잭션이 정상적으로 완료되었을 때, 변경된 데이터를 데이터베이스에 반영하여 확정하는 역할을 합니다.✅ 커밋의 주요 목적:데이터 무결성(Integrity) 유지트랜잭션 성공 시 변경 사항을 영구 저장다중 사용자 환경에서 동시성을 보장데이터 복구를 위한 일관된 저장 상태 제공📌 커밋을 수행하면 변경된 데이터는 영구적으로 저장되며, 이후 ROLLBACK으로 되돌릴 수 없음🔹 커밋의 동작 방식✅ 1. 커밋의 기본 동작 원리트랜잭션 시작 (BEGIN TRANSACTION)SQL 실행 (INSERT, UPDATE, DEL..

🔹 롤백(Rollback)이란?1. 롤백(Rollback)의 정의롤백(Rollback)은 데이터베이스 트랜잭션에서 오류가 발생했을 때, 변경된 데이터를 이전 상태로 되돌리는 기능입니다.즉, 트랜잭션이 정상적으로 완료되지 않으면 해당 트랜잭션에서 실행된 모든 SQL 작업을 취소하고, 데이터베이스를 변경 전 상태로 복구합니다. ✅ 롤백의 주요 목적: 데이터 무결성(Integrity) 유지 오류 발생 시 안전한 데이터 복구 잘못된 데이터 입력 방지 동시성 제어 및 충돌 방지 📌 롤백은 은행 거래, 전자상거래 주문 처리, 예약 시스템 등 데이터 신뢰성이 중요한 시스템에서 필수적인 기능 🔹 롤백의 동작 방식롤백은 트랜잭션이 시작된 이후 변경된 데이터를 COMMIT 전까지 되돌리는 역할을 합니다...