SQL 시험일정 | SQL 자격증 | SQLD 시험 SQLD 기출문제
안녕하세요 여러분 9월5일 SQLD 자격증 시험 열심히 공부하고 있는 엘로디입니다.
열심히 달려야 해요 재택도 하니까 출퇴근 시간 아껴서 열심히 공부해야합니다
(이주 남아서 마음이 조급해지고 있습니다)
오늘은 제가 책에서 나온 내용 중에 헷갈리거나 꼭 다시 복습하고 싶은내용들을 위주로 쭉 정리하려고 해요
그런 다음에, 시간 날 때 마다 제 블로그에 들어와서 읽어보려구요.
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하나의 릴레이션에서 튜플의 전체 개수를 릴레이션의 카디널리티 라고 한다 |
집합의 카디널리티는 집합의 요소 수를 의미하는 집합의 크기를 측정한 것입니다. 예를 들어, 집합 A = { 1 , 2 , 4 } A = \{1,2,4\} A={1,2,4}는 그 안에 있는 세 요소에 대해 3의 카디널리티를 갖습니다.
표에서 보면 이렇게 간단한 내용이고 심지어 영어로는 아주 간단한 설명인데 한국어는 왜이렇게 여러운 걸까요?
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선택도는 특정조건에 의해서 선택될 것으로 예상되는 레코드의 비율이다 |
What is the difference between cardinality and selectivity?
선택도 selectivity 와 카디널리티 cardinality의 차이에 대한 설명
SQL에서 선택성이라는 용어는 데이터베이스 인덱스를 논의할 때 사용됩니다. 데이터베이스 인덱스의 선택성은 특정 공식을 사용하여 계산된 숫자 값입니다. 이 수식은 실제로 카디널리티 값을 사용하여 선택성을 계산합니다. 이것은 선택성이 카디널리티를 사용하여 계산된다는 것을 의미합니다. 따라서 선택성과 카디널리티라는 용어는 서로 매우 밀접한 관련이 있습니다. 다음은 선택도를 계산하는 데 사용되는 공식입니다.
Selectivity of index = cardinality/(number of rows) * 100%
즉, 앞에서 이야기한 People 테이블에 10,000개의 행이 있는 경우 선택도는 2/10,000이 되며 이는 0.02%입니다. 이것은 매우 낮은 선택도로 간주됩니다.
선택성은 기본적으로 주어진 테이블의 총 행 수와 관련하여 주어진 테이블 열의 값이 얼마나 다양한지를 측정한 것입니다. 카디널리티는 선택성을 계산하는 데 사용되는 공식의 일부일 뿐입니다. 쿼리 최적화 프로그램은 테이블에서 특정 행을 찾기 위해 인덱스를 사용하는 것이 실제로 가치가 있는지 파악하기 위해 선택성을 사용합니다. 일반적인 원칙은 전체 행 수에 비해 선택해야 하는 행 수가 적을 때 인덱스를 사용하는 것이 가장 좋다는 것입니다.
영어로 된 설명글을 읽는게 훨씬 이해가 편해요. 개념서에서 보충이나 배경이 설명되어 있지 않은 부분을 찾아서 겟
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키워드 : 엔터티의 분류
키 엔터티 | 다른 엔터티의 도움 없이 생성되는 엔터티이다 |
메인 엔터티 | 업무처리에 중심이 되는 엔터티로 부모 엔터티로부터 파생됨 |
행위 엔터티 | 업무 처리를 하는 동안에 발생되는 엔터티로 자주 변경되고 지속적으로 정보가 추가됨 |
추가문제
엔터티 종류 중 데이터양이 가장 많을 것으로 예상되는 엔터티는? 행위엔터티
업무 처리하는 동안 발생되는 엔터티로 자주 변경되고 지속적으로 정보가 추가됨
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키워드 : 식별자
최대한 범용적인 값을 사용하고 유일한 값을 만들기 위해서 사용되는 식별자는 무엇인가? 인조 식별자 |
Artificial identifier 은 최대한 범용적인 값을 사용해서 만든 식별자로 유일한 값을 만들기 위한 것
What is artificial key in SQL?
인공 키(때로는 서로게이트라고도 함)는 행의 고유 식별자로 특별히 생성된 키입니다. ID 열은 가장 일반적인 형태의 인공 키입니다. 그것들은 고유하고 계속 증가하며(일반적으로) 행의 나머지 데이터와 전혀 관련이 없습니다.
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키워드 : 모델링
3층스키마와 헷갈리는 이유는 제가 제대로 이해하지 못했기 때문이죠
데이터 모델링의 단계
개념적 모델링 | -전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링 -추상화 수준이 가장 높은 모델링 -업무 측면에서 모델링 |
논리적 모델링 | -특정 데이터베이스 모델에 종손 -식별자를 정의, 관계, 속성 등을 모두 표현 -정규화를 통해서 재사용성을 높임 |
물리적 모델링 | -데이터베이스 관리 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성 -성능,보안 , 가용성 등을 고려하여 데이터베이스를 구축 |
데이터 모델링의 고려사항은 데이터 중복, 비유연성, 비일관성이 발생하지 않게 해야함
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키워드: 3층 스키마
외부 스키마 external schema | 응용 프로그램이 접근하는 데이터베이스 사용자 관점, 업무상 관련이 있는 데이터 접근 |
개념 스키마 conceptual schema | 통합 데이터베이스 구조 설계자 관점, 사용자 전체 집단의 데이터베이스 구조 |
내부 스키마 internal schema | 물리적 저장 구조, 개발자 관점 |
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키워드: 속성
속성은 사물의 성질, 특정, 본질적 성질을 의미하며 중복된 값이 있을 수도 있다
특성에 따른 속성의 종류
기본 속성 | 비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성 회원ID 이름 계좌번호 주문일자 |
설계 속성 | 데이터 모델링 과정에서 발생되는 속성 유일한 값을 부여 상품코드, 지점 코드 |
파생 속성 | 다른 속성에 의해서 만들어지는 속성 |
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키워드: 주식별자
주식별자는 최소성 minimality 유일성 unique not null 만족하고 엔터티를 대표해야 한다
보조 식별자는 대표성이 없어서 참조 관계를 가지지 못하는 식별자
대표성 여부 | 스스로 생성 여부 | 단일속성 여부 | 대체여부 |
주식별자 | 내부 식별자 | 단일 식별자 | 본질 식별자 |
보조 식별자 | 보조 식별자 | 복합 식별자 | 인조 식별자 |
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키워드: 정규화
제3정규화는 주식별자를 제외한 칼럼 간에 종속성을 확인해서 종속성이 있으면 분할 하는 과정이다 따라서 주식별자와 관련성이 가장 낮음
BCNF 는 기본키를 제외하고 후보키가 존재하고 후보키가 기본키의 속성 중에 하나를 함수적으로 종속하는 경우 발생
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키워드: 속성
단일 속성 | 하나의 의미로 구성된 것으로 회원ID, 이름 |
복합 속성 | -여러 개의 의미가 있는 것으로 주소 -주소는 시, 군, 동 등으로 분해가능 |
다중값 속성 | -속성에 여러 개 값을 가질 것으로 상품리스트 -엔터티로 분해된다 |
연결문제
특허 출원번호 | 특허명 | 출원자 |
001 | 1 | 가 |
002 | 1 | 가,나 |
003 | 2 | 가,나,다 |
출원자는 다중값 속성이며, 별도의 릴레이션으로 도출되어야 함
오늘까지 정리완료 하단에서 2021년 SQLD 시험일정에 대해서 확인 해 보세요!
2021.08.19 - [2021공부] - SQLD시험일정| 빅데이터분석기사
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