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  • [정보처리기사 실기 공부] 분산 데이터베이스

    2024.04.24 by 소란한소란

  • [정보처리기사 실기 공부] 물리데이터 모델 품질 검토

    2024.04.23 by 소란한소란

  • [정보처리기사 실기 공부] 키와 무결성 제약조건

    2024.04.17 by 소란한소란

  • [정보처리기사 실기 공부] 관계 데이터베이스 구축

    2024.04.08 by 소란한소란

  • [정보처리기사 실기 공부] 데이터베이스 물리속성 설계

    2024.04.03 by 소란한소란

  • [자바 CS지식] Java 스레드란 무엇일까?

    2024.03.28 by 소란한소란

  • [정보처리기사 실기 공부] 물리적 데이터베이스 설계

    2024.03.26 by 소란한소란

  • [자바 CS지식] Java 컬렉션 프레임워크

    2024.03.21 by 소란한소란

[정보처리기사 실기 공부] 분산 데이터베이스

분산 데이터베이스 탐색: 종합 가이드데이터베이스 관리 영역에서 분산 데이터베이스는 현대 데이터 아키텍처의 초석입니다. 여러 위치에 분산된 데이터베이스가 하나의 가상 시스템으로 원활하게 작동할 수 있도록 하는 고유한 솔루션을 제공합니다.분산 데이터베이스정의여러 곳으로 분산되어있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스구성요소분산 처리기분산 데이터베이스통신 네트워크 분산 데이터베이스 장 / 단점장점- 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장- 신뢰성과 가용성 높음- 빠른 응답속도와 통신비용 절감- 시스템 규모의 적절한 조절단점- 소프트웨어 개발 비용 증가- 오류의 잠재성 증대- 처리 비용의 증대- 통제의 어려움- 불규칙한 응답 속도..

정보처리기사 공부지식 2024. 4. 24. 20:32

[정보처리기사 실기 공부] 물리데이터 모델 품질 검토

데이터베이스 관리하기: 종합 가이드 데이터베이스 관리 영역에서는 효율적인 데이터 처리 및 성능을 보장하기 위해 기본 개념과 최적화 기술을 이해하는 것이 중요합니다. 이 가이드에서는 CRUD 작업, SQL 최적화 및 성능 튜닝의 핵심 측면을 자세히 살펴보고 데이터베이스 관리 기술을 익히는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다. CRUD 개념 데이터 처리 기능인 Create(생성), Read(읽기), Update(갱신), Delete(삭제) 를 묶어서 표현한 말이다. 시스템 구축 시 프로세스와 DB에 저장되는 데이터 사이의 의존관계를 표현하는 표 업무 / 테이블 회원 상품 주문 재고 회원가입 C (생성) 로그인 R(읽기) , U(갱신) 상품보기 R(읽기) , U(갱신) 상품주문 R(읽기) C (생성) U(갱신..

정보처리기사 공부지식 2024. 4. 23. 20:34

[정보처리기사 실기 공부] 키와 무결성 제약조건

데이터베이스의 키 및 무결성 제약 조건 이해 해당 블로그는 데이터베이스 내 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 데 있어 키와 무결성 제약 조건의 중요성을 간략하게 소개합니다. 데이터베이스 설계자와 관리자에게 이러한 개념을 이해하는 것이 얼마나 중요한지 강조합니다. 그러면 한번 살펴보겠습니다. 속성(컬럼) 개념 릴레이션에서 정보를 나타내는 최소 단위로, 각 열의 상태나 특성을 나타내는 항목을 말한다. 특징 시스템을 구축하려는 업무 프로세스에 필요한 정보로 구성되어야 한다. 속성의 분류 분류 설명 기본속성 - 업무로부터 추출한 모든 속성 설계속성 - 코드성 데이터, 릴레이션 식별용 일련번호 파생속성 - 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성 세부 의미에 따른 분류 분류 설명 단순 속성 (Simple Attr..

정보처리기사 공부지식 2024. 4. 17. 20:33

[정보처리기사 실기 공부] 관계 데이터베이스 구축

관계형 데이터베이스의 기본 탐구 데이터베이스의 내부 작동 방식에 관심이 있으신가요? 관계형 데이터 모델의 세계를 살펴보고 이것이 현대 데이터 관리 시스템의 중추를 어떻게 형성하는지 이해할 수 있게 도와드리겠습니다. 이 블로그 게시물에서는 관계형 데이터베이스의 기본 사항을 살펴보고 해당 개념과 주요 구성 요소를 살펴보겠습니다. 관계 데이터 모델 개념 데이터의 논리적 구조가 릴레이션, 즉 테이블 형태의 평면 파일로 표현되는 데이터 모델 관계 데이터 릴레이션의 구조 구조 설명 속성 (Attribute) - 릴레이션의 각 열을 속성 또는 Attribute라고 한다. - 데이터를 구성하는 가장 작은 논리적인 단위 - 속성의 수 = 디그리(Degree) = 차수 튜플 (Tuple) - 릴레이션의 행을 튜플 (Tup..

정보처리기사 공부지식 2024. 4. 8. 20:58

[정보처리기사 실기 공부] 데이터베이스 물리속성 설계

데이터베이스 물리속성 설계: 파티셔닝, 샤딩, 클러스터링, 인덱싱, 뷰, 시스템 카탈로그 안녕하세요! 오늘은 데이터베이스 물리속성 설계에 대해 알아보겠습니다. 데이터베이스를 효율적으로 관리하고 성능을 향상시키는 데 중요한 요소들을 살펴보겠습니다. 파티셔닝 개념 데이터베이스를 여러 부분으로 분할하는 것 샤딩(Sharding) 개념 하나의 거대한 데이터베이스나 네트워크 시스템을 여러 개의 작은 조각으로 나누어 분산 저장하여 관리하는 것 파티셔닝의 장/단점 장점 가용성(Availability) 물리적인 파티셔닝(Partitioning)으로데이터 가용성이 향상 인해 전체 데이터의 훼손 가능성이 줄어들고 관리용이성(Manageability) 각 분할 영역(파티션별로)을 독립적으로 백업하고 복구 성능(Perform..

정보처리기사 공부지식 2024. 4. 3. 21:34

[자바 CS지식] Java 스레드란 무엇일까?

Java 스레드 이해: 종합 가이드 Java 프로그래밍 영역에서 스레드는 프로세스 내에서 동시 실행을 가능하게 하는 필수 개체입니다. 이러한 소형 실행 단위는 프로그램의 개별 부분을 동시에 실행하여 효율성과 응답성을 높이는 기능을 가지고 있습니다. 이 포괄적인 가이드에서는 Java 스레드의 본질을 탐구하고 스레드 생성, 관리 및 실제 애플리케이션을 탐색합니다. 자바 스레드란 무엇일까? java.lang.Thread 클래스 내에 캡슐화된 Java 스레드는 동시 실행 패러다임의 전형입니다. 이를 통해 개발자는 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으므로 최신 프로세서의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 자바 스레드 생성 Java에서는 두 가지 기본 메커니즘을 통해 스레드를 생성할 수 있습니다. Thread 클..

JAVA 2024. 3. 28. 20:42

[정보처리기사 실기 공부] 물리적 데이터베이스 설계

물리적 데이터베이스 설계 마스터하기: 종합 가이드 물리적 데이터베이스 설계의 복잡성을 탐구할 준비가 되셨습니까? 이 포괄적인 가이드에서는 강력하고 효율적인 데이터베이스 시스템을 구축하기 위한 프로세스, 기능, 고려 사항 및 모범 사례를 안내합니다. 노련한 데이터베이스 관리자이든, 새로운 데이터 애호가이든 여기에는 모두를 위한 무언가가 있습니다. 물리 데이터베이스 설계 과정 사용자 DBMS 결정 데이터 타입 크기 결정 데이터 용량, 설계 및 업무 프로세스 분석 역정규화(반정규화) 인덱스 정의 데이터베이스 생성 물리 데이터베이스 설계 특징 논리적인 설계의 데이터 구조를 보조 기억 장치상의 파일(물리적인 데이터 모델)로 사상(치환)한다. 물리 데이터베이스 설계 시 고려사항 무결성 일관성 회복성 보안 효율성 확..

정보처리기사 공부지식 2024. 3. 26. 21:14

[자바 CS지식] Java 컬렉션 프레임워크

Java 컬렉션 프레임워크 탐색: 종합 가이드 Java 컬렉션 프레임워크 가이드에 오신 것을 환영합니다! Java 프로그래밍 세계에서 객체 컬렉션을 관리하고 조작하는 것은 기본적인 작업입니다. Java 컬렉션 프레임워크는 이 프로세스를 간소화하기 위한 강력한 클래스 및 인터페이스 세트를 제공합니다. 이 블로그 게시물에서는 프레임워크의 핵심 구성 요소를 자세히 살펴보고 프레임워크의 인터페이스, 클래스, 알고리즘 , 유틸리티를 탐색하고 Java 애플리케이션에서 효율적이고 체계적인 데이터 관리를 용이하게 하는 방법을 알아봅시다. 인터페이스 이해 Java 컬렉션 프레임워크의 중심에는 다양한 유형의 컬렉션과 수행할 수 있는 작업을 정의하는 인터페이스가 있습니다. Collection 인터페이스는 루트 인터페이스 역..

JAVA 2024. 3. 21. 21:25

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