[시나공 토막강의] 61-63강 정리

61강. 트리(Tree)

- 트리는 정점(Node, 노드)과 선분(Branch, 가지)을 이용하여 사이클을 이루지 않도록 구성한 그래프(Graph)의 특수한 형태
- 트리는 하나의 기억 공간을 노드(Node)라고 하며, 노드와 노드를 연결하는 선을 링크(Link)라고 함

 

1. 트리 관련 용어
- 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 사이트(Site)에 분산된 데이터베이스
- 분산 데이터베이스는 데이터의 처리나 이용이 많은 지역에 데이터베이스를 위치시킴으로써 데이터의 처리가 가능한 해당 지역에서 해결될 수 있도록 함
- 분산 데이터베이스 설계는 애플리케이션이나 사용자가 분산되어 저장된 데이터에 접근하게 하는 것을 목적으로 함
 
3. 분산 데이터베이스의 목표
 1) 위치 투명성(Location Transparency) : 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스할 수 있음
 2) 중복 투명성(Replication Transparency) : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행
 3) 병행 투명성(Concurrency Transparency) : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음
 4) 장애 투명성(Failure Transparency) : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함
 
4. 분산 설계 방법
 1) 테이블 위치 분산 : 데이터베이스의 테이블을 각기 다른 서버에 분산시켜 배치하는 방법
 2) 분할(Fragmentation)
  - 테이블의 데이터를 분할하여 분산시키는 것
  - 분할 규칙 : 완전성(Completeness), 재구성(Reconstruction), 상호 중첩 배제(Disjointness)
  - 주요 분할 방법 : 수평 분할(특정 속성의 값을 기준으로 행 단위로 분할), 수직 분할(데이터 컬럼:속성 단위로 분할)
 3) 할당(Allocation)
  - 동일한 분할을 여러 개의 서버에 생성하는 분산 방법
  - 중복이 없는 할당과 중복이 있는 할당으로 나뉨

 

 

62강. 이진 트리

1. 데이터베이스 용량 설계
- 데이터베이스 용량 설계는 데이터가 저장될 공간을 정의하는 것
- 데이터베이스 용량을 설계할 때는 테이블에 저장될 데이터양과 인덱스, 클러스터 등이 차지하는 공간 등을 예측하여 반영해야함
- 데이터베이스 용량 설계의 목적
  -- 데이터베이스의 용량을 정확히 산정하여 디스크의 저장 공간을 효과적으로 사용하고 확장성 및 가용성을 높임
  -- 디스크의 특성을 고려하여 설계함으로써 디스크의 입.출력 부하를 분산시키고 채널의 병목 현상을 최소화함
 
2. 분산 데이터베이스 설계
- 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 사이트(Site)에 분산된 데이터베이스
- 분산 데이터베이스는 데이터의 처리나 이용이 많은 지역에 데이터베이스를 위치시킴으로써 데이터의 처리가 가능한 해당 지역에서 해결될 수 있도록 함
- 분산 데이터베이스 설계는 애플리케이션이나 사용자가 분산되어 저장된 데이터에 접근하게 하는 것을 목적으로 함
 
3. 분산 데이터베이스의 목표
 1) 위치 투명성(Location Transparency) : 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스할 수 있음
 2) 중복 투명성(Replication Transparency) : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행
 3) 병행 투명성(Concurrency Transparency) : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음
 4) 장애 투명성(Failure Transparency) : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함
 
4. 분산 설계 방법
 1) 테이블 위치 분산 : 데이터베이스의 테이블을 각기 다른 서버에 분산시켜 배치하는 방법
 2) 분할(Fragmentation)
  - 테이블의 데이터를 분할하여 분산시키는 것
  - 분할 규칙 : 완전성(Completeness), 재구성(Reconstruction), 상호 중첩 배제(Disjointness)
  - 주요 분할 방법 : 수평 분할(특정 속성의 값을 기준으로 행 단위로 분할), 수직 분할(데이터 컬럼:속성 단위로 분할)
 3) 할당(Allocation)
  - 동일한 분할을 여러 개의 서버에 생성하는 분산 방법
  - 중복이 없는 할당과 중복이 있는 할당으로 나뉨

 

 

63강. 정렬

1. 데이터베이스 용량 설계
- 데이터베이스 용량 설계는 데이터가 저장될 공간을 정의하는 것
- 데이터베이스 용량을 설계할 때는 테이블에 저장될 데이터양과 인덱스, 클러스터 등이 차지하는 공간 등을 예측하여 반영해야함
- 데이터베이스 용량 설계의 목적
  -- 데이터베이스의 용량을 정확히 산정하여 디스크의 저장 공간을 효과적으로 사용하고 확장성 및 가용성을 높임
  -- 디스크의 특성을 고려하여 설계함으로써 디스크의 입.출력 부하를 분산시키고 채널의 병목 현상을 최소화함
 
2. 분산 데이터베이스 설계
- 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 사이트(Site)에 분산된 데이터베이스
- 분산 데이터베이스는 데이터의 처리나 이용이 많은 지역에 데이터베이스를 위치시킴으로써 데이터의 처리가 가능한 해당 지역에서 해결될 수 있도록 함
- 분산 데이터베이스 설계는 애플리케이션이나 사용자가 분산되어 저장된 데이터에 접근하게 하는 것을 목적으로 함
 
3. 분산 데이터베이스의 목표
 1) 위치 투명성(Location Transparency) : 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스할 수 있음
 2) 중복 투명성(Replication Transparency) : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행
 3) 병행 투명성(Concurrency Transparency) : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음
 4) 장애 투명성(Failure Transparency) : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함
 
4. 분산 설계 방법
 1) 테이블 위치 분산 : 데이터베이스의 테이블을 각기 다른 서버에 분산시켜 배치하는 방법
 2) 분할(Fragmentation)
  - 테이블의 데이터를 분할하여 분산시키는 것
  - 분할 규칙 : 완전성(Completeness), 재구성(Reconstruction), 상호 중첩 배제(Disjointness)
  - 주요 분할 방법 : 수평 분할(특정 속성의 값을 기준으로 행 단위로 분할), 수직 분할(데이터 컬럼:속성 단위로 분할)
 3) 할당(Allocation)
  - 동일한 분할을 여러 개의 서버에 생성하는 분산 방법
  - 중복이 없는 할당과 중복이 있는 할당으로 나뉨