실시간 접근성 (Real - Time Accessibility) : 비정형적인 질의(조회)에 대하여 실시간 처리에 의한 응답이 가능
지속적인 변화 (Contiunous Evloution) : 데이터베이스의 상태는 동적입니다. 즉 새로운 데이터의 삽입(Insert), 삭제(Delete), 갱신(Update)으로 항상 최신의 데이터를 유지
동시 공용(Concurrent Sharing) : 데이터베이스는 서로 다른 목적을 가진 여러 응용자들을 위한 것이므로 다수의 사용자가 동시에 같은 내용의 데이터를 이용할 수 있어야 합니다.
내용에 의한 참조(Content Reference) : 데이터베이스에 있는 데이터를 참조할 때 데이터레코드의 주소나 위치에 의해서가 아니라 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 찾습니다.
데이터베이스 언어(DDL, DML, DCL)에 대해 설명
DDL(정의어 : Data Definition Language) : 데이터베이스 구조를 정의, 수정, 삭제하는 언어(alter, create, drop)
DML(조작어 : Date Manipulation Language) : 데이터베이스 내의 자료 검색, 삽입, 갱신, 삭제를 위한 언어(select, insert, update, delete)
DCL(제어어 : Data Control Language) : 데이터에 대해 무결설 유지, 병행 수행 제어, 보호와 관리를 위한 언어(commit, rollback, grant, revoke)
SELETE 쿼리의 수행 순서
FROM, ON, JOIN > WHERE, GROUP BY, HAVING > SELECT > DISTINCT > ORDER BY > LIMIT
FROM : 각 테이블 확인
ON : JOIN 조건 확인
JOIN : JOIN이 실행되어 데이터가 SET 으로 모아지게 된다. 서브쿼리도 함께 포함되어 임시 테이블을 만들 수 있게 도와준다.
WHERE : 데이터셋을 형성하게 되면 WHERE의 조건이 개별 해에 적용된다. WHERE절의 제약조건은 FROM절로 가져온 테이블에 적용될 수 있다.
GROUP BY : WHERE의 조건 적용 후 나머지 행은 GROUP BY절에 지정된 열의 공통 값을 기준으로 그룹화된다. 쿼리에 집계기능이 있는 경우에만 이 기능을 사용해야 한다.
HAVING : GROUP BY절이 쿼리에 있을 경우 HAVING 절의 제약조건이 그룹화된 행 적용
SELECT : SELECT에 표현된 식이 마지막으로 적용
DISTINCT : 표현된 행에서 중복된 행은 삭제
ORDER BY : 지정된 데이터를 기준으로 오름차순, 내림차수 지정
LIMIT : LIMIT에서 벗어나는 행들은 제외되어 출력된다.
트리거(Trigger)에 대해 설명
트리거는 특정 테이블에 대한 이벤트에 반응해 INSERT, DELETE, UPDATE 같은 DML 문이 수행되었을 때, 데이터베이스에서 자동으로 동작하도록 작성된 프로그램
사용자가 직접 호출하는 것이 아닌, 데이터베이스에서 자동적으로 호출한다는 것이 가장 큰 특징
Index에 대해 설명, 장/단점에 대해 아는대로 말하시오
Index란 테이블을 처음부터 끝까지 검색하는 방법인 FTS(Full Table Scan)과 달리 인덱스를 검색하여 해당 자료의 테이블을 엑세스 하는 방법
예를 들어, DB를 책으로 비유하면 데이터는 책의 내용일 것이고, 데이터가 저장된 레코드의 주소는 index목록에 있는 페이지 번호일 것이다.
인덱스는 항상 정렬된 상태를 유지하기 때문에 원하는 값을 검색하는데 빠르지만, 새로운 값을 추가하거나 삭제, 수정하는 경우에는 쿼리문 실행 속도가 느려집니다.
즉 인덱스는 데이터의 저장 성능을 희생하고 그 대신 데이터의 검색 속도를 높이는 기능이라 할 수 있다.
DBMS는 Index를 어떻게 관리하고 있나요? (Index 자료구조)
B+Tree 인덱스 자료 구조
자식 노드가 2개 이상인 B-Tree를 개선시킨 자료구조
BTree 리프노드들을 LinkedList로 연결하여 순차 검색을 용이하게 합니다. 해시 테이블보다 나쁜 0(log2N)의 시간복잡도를 갖지만 일반적으로 사용되는 자료 구조
해시 테이블
컬럼의 값으로 생성된 해시를 기반으로 인덱스 구현
시간복잡도가 0(1)이라 검색이 매우 빠릅니다.
부등호(<,>)와 같은 연속적인 데이터를 위한 순차 검색이 불가능하기 때문에 사용에 적합하지 않습니다.
정규화에 대해 설명
하나의 릴레이션에 하나의 의미만 존재하도록 릴레이션을 분해하는 과정
데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위한 방법
제 1정규형 : 테이블의 컬럼이 원자 값(Atomic Value : 하나의 값)을 갖도록 분해
제 2정규형 : 제 1정규형을 만족하고, 기본키가 아닌 속성이 기본키에 완전 함수 종속이도록 분해
완전 함수 종속이란 기본키의 부분집합이 다른 값을 결정하지 않는 것 의미
제 3정규형 : 제2 정규형을 만족하고, 이행적 함수 종속을 없애도록 분해
이행적 종속이란 A → B, B → C 가 성립 할 때 A → C가 성립되는 것을 의미
BCNF 정규형 : 제 3정규형을 만족하고, 함수 종속성 X → Y가 성립할 때 모든 결정자 X가 후보키가 되도록 분해
정규화 장점/단점
장점
데이터베이스 변경 시 이상현상이 발생하는 문제점 해결
데이터베이스 구조 확장 시 정규화된 데이터베이스는 그 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다.
단점
릴레이션의 분해로 인해 릴레이션 간의 연산(JOIN연산)이 많아진다. 이로 인해 질의에 대한 응답 시간이 느려질 수 있다
정규화를 수행한다는 것은 이상현상을 제거하는 것이다. 데이터의 중복 속성을 제거하고 결정자에 의해 동일한 의미의 일반 속성이 하나의 테이블로 집약되므로 한 테이블의 데이터 용량이 최소화되는 효과가 있다. 따라서 정규화된 테이블은 데이터를 처리할 때 속도가 빨라질 수 도 있고 느려질 수도 있는 특성이 있다
역정규화 하는 이유
정규화를 거치면 릴레이션 간의 연산(JOIN연산)이 많아지는 데, 이로 인해 성능이 저하될 우려가 있습니다.
역정규화를 하는 가장 큰 이유는 성능 문제가 있는(읽기 작업이 많이 필요한) DB의 전반적인 성능을 향상시키기 위함입니다.
이상 현상 종류 설명
이상 현상은 테이블을 설계할 때 잘못 설계하여 데이터를 삽입, 삭제, 수정할 때 생기는 논리적 오류를 말합니다.
삽입 이상 : 자료를 삽입할 때 특정 속성에 해당하는 값이 없어 NULL을 입력해야 하는 현상
갱신 이상 : 중복된 데이터 중 일부만 수정되어 데이터 모순이 일어나는 현상
삭제 이상 : 어떤 정보를 삭제하면, 의도하지 않은 다른 정보까지 삭제 되어버리는 현상
이러한 이상 현상을 예방하고 효과적인 연산을 하기 위해 데이터 정규화를 합니다.
SQL Injection이 무언인지 설명
SQL Injection이란 공격자가 악의적인 의도를 갖는 SQL구문을 삽입하여 데이터베이스를 비정상적으로 조작하는 코드 인젝션 공격 기법
SQL Injection을 방어 및 방지하기 위한 방법에 대해 알고 있다면 설명
입력값을 검증하여 사용자의 입력이 쿼리에 동적으로 영향을 주는 경우 입력된 값이 개발자가 의도한 값(유효값)인지 검증합니다.
저장 프로시저를 사용합니다.
저장 프로시저란 사용하고자 하는 Query에 미리 형식을 지정하는 것을 말한다. 지정된 형식의 데이터가 아니면 Query가 실행되지 않기 때문에 보안성이 크게 향상
RDBMS와 NoSQL의 차이에 대해 설명
RDMS는 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현
장점 : 스키마에 맞춰 데이터를 관리하기 때문에 데이터의 정합성을 보장
단점 : 시스템이 커질 수록 쿼리가 복잡해지고 성능이 저하되면 Scale-out이 어렵다(Scale-up만 가능)
NoSQL(Not Only SQL)은 RDBMS와 반대로 데이터간의 관계를 정의하지 않고, 스키마가 없어 좀 더 자유롭게 데이터를 관리할 수 있으며, 컬렉션이라는 형태로 데이터를 관리합니다.
장점 : 스키마 없이 key-value 형태로 데이터를 관리해 자유롭게 데이터를 관리 할 수 있다.
데이터 분산이 용이하여 성능 향상을 위한 scale-up 뿐만 아닌 scale-out 또한 가능
단점 : 데이터 중복이 발생할 수 있고, 중복된 데이터가 변경될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행 해야 한다.
스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않아 데이터 구조 결정이 어려울 수 있다.
RDBMS와 NoSQL은 어느 경우 적합한가
RDBMS는 데이터 구조가 명확하고, 변경 될 여지가 없으며 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋습니다. 또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성) 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템 적합
NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장 될 수 있는 경우 사용하는 것이 좋습니다. 또한 단점에서도 명확하듯 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시 모든 컬렉션에서 수정해야 하기 때문에 Update가 많이 이루어지지 않은 시스템에 좋으며, Scale-out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 해서 DB를 Scale-out 해야 되는 시스템에 적합
트랜잭션이란 무엇인지 설명
트랜잭션은 작업의 완전성을 보장
즉, 작업들을 모둔 처리하거나 처리하지 못할 경우 이전 상태로 복구하여 작업의 일부만 적용되는 현상이 발생하지 않게 만들어주는 기능
하나의 트랜잭션은 Commit(작업완료)되거나 Rollback(취소) 됩니다.
트랜잭션의 특성(ACID)에 대해 설명
원자성(Atomicity) : 작업이 모두 반영되던지 아니면 전혀 반영되지 않아야 한다.
일관성(Consistency) : 실행이 완료되면 언제나 일관성 있는 상태를 유지해야 한다.
독립성(Isolation) : 둘 이상 트랜잭션이 동시에 실행될 경우 서로의 연산에 끼어들 수 없다.
영속성(Durability) : 완료된 결과는 영구적으로 반영되어야 한다.
DB 락에 대해 설명
DB Lock은 트랜잭션 처리의 순차성을 보장하기 위한 방법
공유락(LS, Shared Lock) Read Lock 라고도 하는 공유락은 트랜잭션이 읽기를 할 때 사용하는 락이며, 데이터를 읽기만 하기 때문에 같은 공유락 끼리는 동시에 접근이 가능합니다.
베타락(LX, Exclusive Lock) Write Lock 이라고도 하는 베타락은 데이터를 변경할 때 사용하는 락입니다. 트랜잭션이 완료될 때 까지 유지되며, 베타락이 끝나기 전까지 어떠한 접근도 허용하지 않습니다.
Elastic Search의 키워드 검색과 RDBMS의 LIKE 검색 차이에 대해 설명
.RDBMS는 단순 텍스트매칭에 대한 검색만을 제공해 동의어나 유의어 같은 검색은 불가능
MySQL 최신 버전에서 n-gram 기반의 Full-Text 검색을 지원하긴 하지만, 한글 검색의 경우 아직 많이 빈약한 감이 있습니다.
하지만 엘라스틱 서치는 동의어나 유의어를 활용한 검색이 가능하며, 비정형 데이터의 색인과 검색이 가능하고, 역색인 지원으로 매우 빠른 검색이 가능합니다.
Full-Text : 이미지,CSS, 글 등의 복합적으로 이뤄진 컨텐츠에서 순수하게 텍스트만 추출한 데이터를 의미, 이 과정을 보통 크롤링으로 구현함(엘라스틱 서치의 검색 엔진엔 크롤러가 빠져있어 별도로 구축해야함)
옵티마이저(Optimizer)에 대해 아는대로 말하세요
옵티마이저는 SQL을 가장 빠르고 효율적으로 수행할 최적의 처리 경로를 생성해주는 DBMS 내부의 핵심 엔진
컴퓨터의 두뇌가 CPU인 것 처럼 DBMS의 두뇌는 옵티마이저라고 할 수 있습니다. 개발자가 SQL을 작성하고 실행하면 즉시 실행되는 것이 아니라 옵티마이저라는 곳에서 "이 쿼리문을 어떻게 실행 시키겠다!" 라는 여러가지 실행 계획을 세우고, 최고의 효율을 갖는 실행계획을 판별한 후 그 실행계획에 따라 쿼리를 수행하게 되는 것입니다.
DB 튜닝(Tuning)이 무엇인지 그리고 튜닝의 3단계에 대해 설명
DB 튜닝이란 DB의 구조나, DB 자체, 운영체제 등을 조정하여 DB 시스템의 전체적인 성능을 개선하는 작업
튜닝은 DB 설계 튜닝 → DBMX 튜닝 → SQL 튜닝 단계 진행
1단계 - DB 설계 튜닝(모델링 관점)
DB 설계 단계에서 성능을 고려하여 설계
데이터모델링, 인덱스 설계
데이터파일, 테이블 스페이스 설계
데이터베이스 용량 산정
튜닝 사례 - 반정규화, 분산파일 배치
2단계 - DBMS 튜닝(환경 관점)
성능을 고려하여 메모리나 블록 크기 지정
CPU, 메모리 I/O에 관한 관점
튜닝 사례 - Buffer 크기, Cache 크기
3단계 - SQL 튜닝(App 관점)
SQL 작성 시 성능 고려
Join, Indexing, SQL Execution Plan
튜닝 사례 - Hash/ Join
INNER JOIN 과 OUTER JOIN 차이 설명
INNER JOIN은 서로 연관된 내용만 검색하는 조인 방법
A와 B에 대해 수행하는 것은 A와 B의 교집합 말합니다.
OUTER JOIN은 한 쪽에는 데이터가 있고 한 쪽에는 데이터가 없는 경우, 데이터가 있는 쪽의 내용을 전부 출력하는 방법
A와 B에 대해 수행하는 것은 A와 B의 합집합을 말합나다.
GROUP BY의 역할에 대해 설명
GROUP BY는 GROUP BY 명령어를 통해 특정 컬럼을 기준으로 연산한 결과를 집계 키로 정의하여 그룹을 짓는 역할
집합 연산자는 COUNT,SUM,AVG,MAX,MIN 등이 있고, DISTINCT와 같이 중복 데이터를 제거하는 특징이 있습니다.
DELETE, TRUNCATE, DROP 차이 설명
DELETE : 데이터는 지우지만 테이블 용량은 줄어들지 않고 원하는 데이터만 골라서 지울 수 있습니다. 삭제 후 되돌릴수 있습니다.
TRUNCATE : 전체 데이터를 한번에 삭제 하는 방식입니다. 테이블 용량이 줄어들고 인덱스 등 도 삭제되지만 테이블은 삭제할 수 없고, 삭제 후 되돌릴 수 없습니다.
DROP은 테이블 자체를 완전히 삭제하는 방식(공간, 인덱스, 객체 모두 삭제) 입니다. 삭제 후 되돌릴 수 없습니다.
데이터베이스 클러스터링과 리플리케이션의 차이에 대해 설명
클러스터링이란 여러 개의 DB를 수평적인 구조로 구축하는 방식입니다. 동기 방식으로 사용
클러스터링 장점
DB 간의 데이터를 동기화하여 항상 일관성있는 데이터를 얻을 수 있다
1개의 DB가 죽어도 다른 DB가 살아 있어 시스템을 장애 없이 운영할 수 있다.(높은 가용성)
기존에 하나의 DB서버에 몰리던 부하를 여러 곳으로 분산 시킬수 있다.(로드밸러싱)
클러스터링 단점
저장소 하나를 공유하면 병목현상이 발생할 수 있다.
병목현상 : 전체 시스템이 성능이나 용량이 하나의 구성요소로 인해 제한 받는 현상
서버를 동시에 운여하기 위한 비용이 많이 든다
리플리케이션은 여러 개의 DB를 권한에 따라 수직적인 구조로 구축하는 방식. 비동기 방식으로 사용
리플리케이션 장점
DB 요청의 60%~80% 정도가 읽기 작업이기 때문에 Replication만으로도 충분히 성능을 높일 수 있다.
비동기 방식으로 운영되어 지연 시간이 거의 없다.
리플리케이션 단점
노드들 간 데이터 동기화가 보장되지 않아 일관성 있는 데이터를 얻지 못할 수 있다.
Master DB가 다운되면 복구 및 대처가 까다롭다.
HAVING과 WHERE의 차이 설명
having은 그룹을 필터링 하는데 사용되고, where은 개별 행을 필터링하는데 사용됩니다.
집계함수(COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 등)는 HAVING절과 함께 사용할 수 있으나, WHERE절은 사용할 수 없습니다.(집계함수를 사용할 수 있는 GROUP BY절 보다 WHERE절이 먼저 수행)
HAVING은 그룹화 또는 집계가 발생한 후 필터링하는 데 사용
WHERE은 그룹화 또는 집계가 발생하기 전에 필터링하는 데 사용
JOIN에서 ON과 WHERE의 차이 설명
ON이 WHERE 보다 먼저 실행되어 JOIN을 하기 전에 필터링을 하고 (=ON 조건으로 필터링이 된 레코드간 JOIN이 이뤄진다)
WHERE은 JOIN을 한 후에 필터링을 합니다.(=JOIN을 한 결과에서 WHERE 조건절로 필터링이 이뤄진다)
