§공간 data 저장, 검색을 지원하는 R tree  

 

 

 

§R tree 구성요소 및 검색관련 주요 제공기능
•R tree 기본 구성 요소 

 

 

         - MBR : Minimum Bounding Rectangle

 Tip) 중요한 키워드의 경우 표 아래 한 줄 쓰기로 약어를 풀어 주는 것은
답안의 품질을 세련되게 하고 채점자를 배려한다는 인상을 줄 수 있다.

 

•R tree 검색 관련 주요 제공 기능 

 

 

 

§R tree와 다른 자료구조 비교
•R tree와 다른 자료구조와의 비교 

 

 

 

•활용분야 : GIS, Navigation, CAD 설계, 3D 설계

 Tip) 1교시에도 3단락에 위 “활용분야”처럼 한 줄이라도 더 쓰는 것이
고득점을 받을 수 있는 방법이다.

 

 

 

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§데이터베이스 Index 구조
-Index 기본구조와 특성의 이해 

 

 

TIP. 해당 문제의 경우 “데이터베이스 Index 구조”를 물어본 경우이다.

데이터베이스 Index 구조를 물어 본 경우 index의 정의부터 쓰기보다는

1단락 부터 정의를 생략하고 공격적으로 답안을 작성하는 것이 좋다

 

 

§Index 구조의 종류
•Index 구성방식에 따른 종류 

 

 

 

•Index 저장 방식에 따른 종류 

 

 

 

§Index 구조 선정시 고려사항
•비즈니스  : 적용업무(OLTP, OLAP 등)에 따른 선택
•자원활용  : 지나친 Index 적용에 의한 Overhead 주의
•저장매체  : 물리적 저장 매체, 성능요건 확인

 

 

 

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§Database 검색성능향상을 지원하는 Index 개요
•Index 정의
-Data 검색속도 개선을 위해 Column값과 주소를 매핑하여 구조화한 Data 색인용 객체

  

 

•Index 특징
-검색성능향상 관련 Trade off(조회 vs 입력,수정,삭제)
-알고리즘의존(Hash, B-tree), 독립성(별도관리)

 

 

§Index 주요유형과 선정기준
•Index 주요유형 

 

 

 

 

•Index 선정기준
-비즈니스 활용에 따른 논리적 구조, 저장 등 물리적 구조 파악 

 

 

 

§Index 선정 시 고려사항
•비즈니스 유형 고려  : 분석(OLAP), 운영(OLTP)별 선택 필요
•Overhead 고려  : 지나친 Index 사용 주의

 

 

 

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§ER Modeling 개요
•ER(Entity Relation) Modeling 정의
-데이터베이스 설계를 위해 실세계 데이터를 Entity와 Entity간의 관계로 단순화하여 구조화하는 모델링

 

•ER Modeling 특징
-추상화  : 필요한 부분만을 추출, 단순화
-Data중심  : data 독립적 구조설계(UML과 차이)
-한계성  : 복잡한 응용 적용 어려움(EERD 등장)

 

 

§ER Modeling 구성요소와 절차
•ER Modeling 구성요소 

 

 

 Tip. 구성도를 좀 작게 그리면 위 표는 충분히 타이틀 포함 9줄 안에

그리는 것이 가능하다.

 

 

•ER Modeling 절차 

 

 

 

§ERD 한계성(복잡한 응용취약) 극복 EERD 

 

 Tip. 1교시 공간활용을 위해 사례를 Text로 표시해서 테이블의 한 Row당
2줄을 사용해서 기재했다. 단, 가독성 좋게 그릴 수만 있다면 사례를
그림으로 그릴 경우 더 좋다.
단, 그림을 그리기 위해 1교시형 문제 3단락에 한 row당 3줄씩 사용
하는 것은 공간활용 상 좋지 않다.

 

 

§참고) ERD 한계성(복잡한 응용취약) 극복 EERD 

 

 Tip. EERD의 2교시 쓰기는 설명도 충분히, 사례도 그림으로 충실히
그리는 것이 좋다.

 

 

 

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§현실세계 정보를 Data로 변환하는 Data Modeling 개요
•Data Modeling 정의
-현실세계의 정보를 Data와 Data 구조로 추상화하여 Database화 하기 위한 표현기법

 

•Data Modeling 목적
-Data 구조단순화  : 복잡한 정보 구조 단순화, 일관성 유지
-의사소통수단  : 설계자, 개발자, 사용자 간 공통언어 역할

 

§Data Modeling 단계
•Data Modeling 절차구성도 

 

 

       - 비즈니스정보의 단계적 상세화를 통한 모델링 수행

 

•Data Modeling 절차 구성요소 

 

 

 

§Data Modeling 단계별 고려사항 

 

 

 

 

 

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§Database 확장성과 유연성을 지원하는 Data 독립성
•Data 독립성 정의
-Data의 논리적 물리적 연결구조를 추상화하여 계층별 독립성을 제공, 구조변화에 영향을 받지 않는 특성

 

 

•Data 독립성 보장의 중요성
-일관성  : data 구조 변화에 따른 비즈니스 로직 변경 방지
-단순화  : 계층 간 추상화를 통한 DB 복잡성 단순화

 

 

§Data 독립성의 종류와 구현방법
•Data 독립성의 종류 

 

 

 

 

•Data 독립성 구현방법(ANSI/SPARC 구조) 

 

 

 Tip. 위 그림과 구성은 5줄 안에 쓸 수 있도록 구성되었다.
      1교시는 너무 많이 쓸 수 없기 때문에 구성과 배치를 신경 쓸 필요가 있다.

 

 

§Data 독립성 실무적 문제점 및 극복방안
•DB종속적 기술, DB성능을 위한 상위구조 변경 등
완전한 독립성 확보 어려움
•최대한 표준 SQL사용, MVC 모델 적용 등
애플리케이션 분리 노력 필요

 

 

§참고) Data 독립성 구현 방법(ANSI/SPARC 구조) 

 

 

 

 Tip. Data 독립성 구현 방법의 2교시 형태로 구성이다.

     그림과 표는 8줄을 사용하여 작성하는 것이 가능하다.
     표는 ‘- 한줄’까지 포함하여 8줄을 차지하게 된다.

 

 

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