2과목 추가 정리: 수제비 ★★★

1) 트리 순회방법 ★ __ 2-6, 20년 1, 2, 3회 기출문제

출처: http://blog.naver.com/occidere

- 전위 순회(Pre-Order Traversal): Root → Left → Right

- 중위 순회(In-Order Traversal): Left → Root → Right

- 후위 순회(Post-Order Traversal): Left → Right → Root

 

 

2) 이진 트리 __ 2-6

- 디그리(Degree, 차수)가 2이하인 노드로 구성돼 자식이 둘 이하로 구성된 트리

출처: http://ehpub.co.kr/tag/%EC%99%84%EC%A0%84%EC%9D%B4%EC%A7%84%ED%8A%B8%EB%A6%AC/

 

 

3) 논리 데이터 저장소 __ 2-9

구조	설명
개체(Entity)	관리할 대상이 되는 실체
속성(Attribute)	관리할 정보의 구체적 항목
관계(Relationship)	개체 간의 대응 관계

#개속관

 

 

4) 물리 데이터 저장소 __ 2-13

▶ 논리 데이터 저장소에서 물리 데이터 저장소 모델로 변환하는 절차

단위 개체를 테이블로 변환 → 속성을 컬럼으로 변환 → UID(Unique Identifier)를 기본 키(Primary Key)로 변환 → 관계를 외래 키(Foreign Key)로 변환 → 컬럼 유형(Type)과 길이(Length) 정의 → 반정규화(De-normalization) 수행

 

 

5) 인덱스(Index) __ 2-15

- 분포도(Selectivity) 10~15% 이내

 

▶ 인덱스 컬럼 선정

-수정이 빈번하지 않는 “컬럼”

-ORDER BY, GROUP BY, UNION이 빈번한 “컬럼”

-분포도가 좋은 컬럼은 단독 인덱스로 생성

-인덱스들이 자주 조합되어 사용되는 컬럼은 결합 인덱스로 생성

 

▶ 설계 시 고려사항

-지나치게 많은 인덱스는 오버헤드(Overhead) 발생

-인덱스만의 추가적인 저장 공간이 필요

-넓은 범위 인덱스 처리 시 오히려 전체 처리보다 많은 오버헤드를 발생시킴

 

 

6) 뷰(View) __ 2-16

- 기본 테이블로부터 유도된, 이름을 가지는 가상 테이블로 기본 테이블과 같은 형태의 구조를 사용하며, 조작도 기본 테이블과 거의 같음

- 가상 테이블이기 때문에 물리적으로 구현되어 있지 않지만 사용자에게 있는 것처럼 간주됨

- 데이터의 논리적 독립성을 제공할 수 있음

- 정의된 뷰로 다른 뷰를 정의할 수 있음

- 뷰가 정의된 기본 테이블이나 뷰를 삭제하면 그 테이블이나 뷰를 기초로 정의된 다른 뷰도 자동으로 삭제됨

속성	설명
REPLACE	뷰가 이미 존재하는 경우 재생성
FORCE	본 테이블의 존재 여부에 관계 없이 뷰 생성
NOFORCE	기본 테이블이 존재할 때만 뷰 생성
WITH CHECK OPTION	서브 쿼리 내의 조건을 만족하는 행만 변경
WITH READ ONLY	데이터 조작어(DML) 작업 불가

▶ 장점

-논리적 데이터 독립성 제공

-접근 제어를 통한 자동 보안 제공

 

▶ 단점

-독립적인 인덱스를 가질 수 없음

-뷰의 정의를 ALTER로 변경할 수 없음 → DROP하고 새로 CREATE해야 함

-뷰로 구성된 내용에 대한 삽입, 삭제, 갱신, 연산에 제약이 따름

 

 

7) 클러스터(Cluster) __ 2-16

- 인덱스의 단점을 해결한 기법 → 분포도(Selectivity)가 넓을수록 오히려 유리함

- 분포도가 넓은 “테이블”의 클러스터링은 저장 공간의 절약이 가능

- 대량의 범위를 자주 액세스(조회)하는 경우 적용

- 인덱스를 사용한 처리 부담이 되는 넓은 분포도에 활용

 

▶ 클러스터 테이블 선정

-수정이 빈번하지 않는 “테이블”

-ORDER BY, GROUP BY, UNION이 빈번한 “테이블”

-처리 범위가 넓어 문제가 발생하는 경우 단일 테이블 클러스터링

-조인이 많아 문제가 발생되는 경우는 다중 테이블 클러스터링

 

▶ 설계 시 고려사항

-조회 속도를 향상시켜주지만 입력, 수정, 삭제 시 성능이 저하됨(부하가 증가)

 

 

8) 파티션(Partition) __ 2-17, 20년 3회 기출문제

종류	설명
레인지 파티셔닝 (Range Partitioning)	지정한 열의 값을 기준으로 분할 (범위분할) ex) 일별, 월별, 분기별 등
해시 파티셔닝 (Hash Partitioning)	해시 함수에 따라 데이터 분할 (해시분할)
리스트 파티셔닝 (List Partitioning)	미리 정해진 그룹핑 기준에 따라 분할
컴포지트 파티셔닝 (Composite Partitioning)	범위분할 이후 해시 함수를 적용 (조합분할) ex) 범위분할 + 해시분할

#레해리컴

 

▶ 파티션의 장점

 -성능 향상

- 가용성 향상

- 백업 가능

- 경합 감소
#성가백합

 

 

9) PL/SQL __ 2-22

구성	설명
선언부 (Declare)	실행부에서 참조할 모든 변수, 상수, CURSOR, EXCEPTION 선언
실행부 (Begin/End)	BEGIN과 END 사이에 기술되는 영역, 데이터를 처리할 SQL문과 PL/SQL 블록을 기술
예외부 (Exception)	실행부에서 에러가 발생했을 때 문장 기술

#선실예

 

▶ 장점: 컴파일 불필요, 모듈화 기능, 절차적 언어 사용, 에러 처리

#컴모절에

 

▶ PL/SQL을 활용한 저장형 객체 활용

-저장된 프로시저, 저장된 함수, 저장된 패키지, 트리거(Trigger)

#프함패트

 

 

10) 단위 모듈 구현의 원리 __ 2-32

원리	설명
정보 은닉 (Information Hiding)	어렵거나 변경 가능성이 있는 모듈을 타 모듈로부터 은폐
분할과 정복 (Divide & Conquer)	복잡한 문제를 분해, 모듈 단위로 문제 해결
데이터 추상화 (Data Abstraction)	각 모듈 자료 구조를 액세스하고 수정하는 함수내에 자료 구조의 표현 내역을 은폐
모듈 독립성 (Module Inpendency)	낮은 결합도와 높은 응집도

#정분추독

 

 

11) 알고리즘 설계 기법 ★ __ 2-92, 20년 3회 기출문제

기법	설명
분할과 정복 (Divide and Conquer)	문제를 나눌 수 없을 때까지 나누고, 각각을 풀면서 다시 병합해 문제의 답을 얻는 알고리즘
동적계획법 (Dynamic Programming)	어떤 문제를 풀기 위해 그 문제를 더 작은 문제의 연장선으로 생각하고, 과거에 구한 해를 활용하는 방식의 알고리즘
탐욕법 (Greedy)	결정을 해야 할 때마다 그 순간에 가장 좋다고 생각되는 것을 해답으로 선택하는 알고리즘
백트래킹 (Backtracking)	어떤 노드의 유망성 점검 후, 유망하지 않으면 그 노드의 부모 노드로 되돌아간 후 다른 자손 노드를 검색하는 알고리즘

#분동탐백

 

 

12) 시간 복잡도에 다른 알고리즘 ★★ __ 2-93, 20년 1, 2회 기출문제

복잡도	설명	대표 알고리즘
O(1)	상수형 복잡도 자료 크기 무관하게 항상 일정한 속도로 작동 ★	해시 함수 (Hash Function)
O(log N)	로그형 복잡도 문제를 해결하기 위한 단계의 수가 log 2N번만큼의 수행 시간을 가짐	이진 탐색 (Binary Search)
O(n)	선형 복잡도 입력 자료를 차례로 하나씩 모두 처리 수행 시간이 자료 크기와 직접적 관계로 변함 (정비례)	순차 탐색 (Sequential Search)
O(N log N)	선형 로그형 복잡도 문제를 해결하기 위한 단계의 수가 Nlog 2 N번 만큼 수행 시간을 가짐	퀵 정렬 합병 정렬 ★
O(N2)	제곱형 주요 처리 루프 구조가 2중인 경우 N의 크기가 작을 땐 N2이 N log 2N보다 느릴 수 있음	선택 정렬 버블 정렬 삽입 정렬 ★

 

 

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