[SQLD 35회 1과목] 문제공유 + 자세한 해설 (비전공자도 가능) + 문제링크 추가

도움되셨다면 공감♥, 댓글 부탁드려요!

 

1과목은 4문제 이상 맞춰야 과락을 피할 수 있습니다^^

(틀린 부분은 댓글로 남겨주세요)

 

2과목 해설은 여기있습니다!

https://ori-gina-l.tistory.com/19

[SQLD 35회 2과목] 문제공유 + 자세한 해설 (비전공자도 가능)

 

30회 해설은 여기있습니다!

https://ori-gina-l.tistory.com/15

[SQLD 30회 1과목] 문제공유 + 자세한 해설 (비전공자도 가능)

21회, 34회 해설은 여기서 봐주세요

https://ori-gina-l.tistory.com/category/%EC%9E%90%EA%B2%A9%EC%A6%9D/SQLD

'자격증/SQLD' 카테고리의 글 목록

 

1.2.

반정규화 : 데이터 무결성 해침 [3번 선지]
(1) 반정규화 대상분석 : 대범한 통조림
                               대량범위, 범위처리(빈도수), 통계처리
     => 디스크 I/O량이 많아 성능저하, 조인으로 성능저하(경로 멀어서)
     => 컬럼 계산해 읽을 때 성능저하
(2) 다른방법 유도 (ㅡ> 무결성 해치니까!)
     응용시스템 변경, 클러스터링/인덱스 조정, 뷰 처리
(3) 반정규화 : 테속관
     테이블 반정규화
          병합 : 1:1, 1:M, 슈퍼-서브타입
          분할 : 수직분할(col단위), 수평분할(row단위)
          추가 : 이부분 통중
                  이력 : 마스터테이블 레코드를 이력테이블에 중복
                  부분 : 자주 이용하는거 모으기
                  통계 : sum, avg 미리 수행
                  중복 : 서버 다르거나 다른 업무ㅡ> 원격조인 제거
     속성 : 파오이 P중
             파생 : 미리 값 계산
             오류 : 사용자 실수 대비 임시로 중복값 저장
             이력테이블 : 대량처리 위해 기능성 컬럼 추가(최근값, 시작-종료일자)
             PKㅡ> 컬럼추가 : PK에 데이터 있지만 일반속성으로 포함
             중복 : 조인처리 할때 중복컬럼 위치시킴
     관계 : 중복관계 추가

 

3.

외부 스키마 : 개개인 사용자관점, 개인적 스키마

내부 스키마 : 물리적 장치관점, 데이터가 실제로 저장(물리적)

개념 스키마 : 모든 사용자관점 통합

 

논리적 독립성 : 개념스키마(전체) 변경ㅡ> BUT 외부스키마(개인) 영향X

물리적 독립성 : 내부스키마(물리적) 변경ㅡ> BUT 외부.개념 스키마(개념적) 영향X

 

4.

ERD 표기법 : 관계명

                 관계차수(1:1, 1:M, M:N)

                 관계선택사양(Mandatory, Optional)(필수참여, 선택참여)

ERD 서술규칙 : 좌상ㅡ> 우상으로 움직 
                    관계명 꼭 표기할 필요X 
                    UMLㅡ> 객체지향에서만 사용

 

5.

분산DB : 논리적으로 같은 시스템, 물리적 분산, 데이터 무결성 해침

 

7.

대표성) 주식별자 : 강한관계, 참조관계 연결O, 대표성
                         단점 : SQL구문 복잡해짐(PK속성수 증가)
                         ERD : 실선
           비식별자 : 약한관계, 참조관계 연결X, 대표성X
                         단점 : 조인 많음ㅡ> 느려져
                         ERD : 점선 스스로 생성) 내부 식별자 : 스스로 생성

스스로 생성여부) 내부 식별자 : 스스로 생성
                       외부 식별자: 타 엔터티에서 받아옴
속성 수) 단일 식별자 : 하나의 속성
            복합 식별자 : N개 속성
대체 여부) 본질 식별자 : 업무에 의해 생성
               인조 식별자 : 인위적으로 만듦

 

8.

인덱스 : FOR 검색성능 최적화, 데이터 입력 후 생성

           B-TREE 인덱스 가장 흔함(관계형 DB)

           범위, 이퀄 신경써야한다

인덱스 사용하는 경우 : 테이블 행 많음 / where에서 해당 컬럼 많이사용 / join에서 자주 사용 컬럼
                             / null 많이 포함 컬럼 / 적은 양의 컬럼 가져옴 / 
인덱스 예외 : 인덱스 컬럼절 변형 / 내부적 형변환,  묵시적 형변환 / 조건절 NULL, NOT NULL, (NOT EXIST)
                  / 부정형(!=)을 조건으로 / LIKE 연산자
느려짐(성능 감소) : insert, update, delete(DML)

 

9.

테이블 자주조회 되는 컬럼으로 나누어 쪼갬, 컬럼이 매우 많음

=> 자주 쓰는 것과, 아닌 것 나누어 성능향상

=> 한 테이블에 컬럼 많ㅡ> 데이터가 디스크에 여러블록에 존재(로우 체이닝)ㅡ> 디스크 I/O양 많아져 성능저하

 

10.

1. 참조반정규화 병합 : 1:1, 1:M, 슈퍼-서브타입

 

 

35회는 카페에서 완성된 PDF파일이 없고 간단한 문제와 선지정도 볼 수 있습니다

cafe.naver.com/sqlpd/10736