게임 밝히는 개발자

1. 데이터베이스 기본 스키마 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세 트랜잭션 인가받지 않은 사용자로부터 데이터를 보장하기 위해 DBMS가 가져야 하는 특성이자, 데이터베이스 시스템에서 하나의 논리적 기능을 정상적으로 처리하기 위한 작업의 기본 단위 트랜잭션의 특성 1. 원자성(Atomicity) 분해가 불가능한 작업의 최소단위 연산 전체가 성공 또는 실패(All or Nothing) 하나라도 실패할 경우 전체가 취소되어야 하는 특성 2. 일관성(Consistency) 트랜잭션이 실행 성공 후 항상 일관된 데이터베이스 상태를 보존해야 하는 특성 3. 격리성(Isolation) 트랜잭션 실행 중 생성하는 연산의 중간 결과를 다른 트랜잭션이 접근 불가능한 특성 4. 영속성(Durabillity)..

1. 인터페이스 설계 확인 인터페이스 설계서 이기종 시스템 및 컴포넌트 간 데이터 교환 및 처리를 위해 각 시스템의 교환되는 데이터, 업무, 송수신 주체 등이 정의된 문서 시스템의 인터페이스 현황 파악을 위해서 인터페이스 목록 및 각 인터페이스의 상세 데이터 명세, 각 기능의 세부 인터페이스 정보를 정의한 문서 시스템 인터페이스 설계서는 시스템 인터페이스 목록과 시스템 인터페이스 정의서(인터페이스 id별 별개 정의서)로 구성된다. 인터페이스 데이터 표준 확인 절차 1. 데이터 인터페이스 입/출력 의미 파악 식별된 데이터 인터페이스의 입력값, 출력 값이 의미하는 내용을 파악하고, 각 출력 값이 의미하는 바와 데이터의 특성 등 참고할 만한 사항을 구체적으로 작성 2. 데이터 인터페이스 입/출력 의미 파악을 ..

EAI(Enterprise Application Integration) 기업에서 운영되는 서로 다른 플랫폼 및 애플리케이션 간의 정보를 전달, 연계, 통합이 가능하도록 해주는 솔루션 각 비즈니스 간 통합 및 연계성을 증대시켜 효율성을 높여줄 수 있으며, 시스템 간 확장을 높여줄 수 있음 ESB(Enterprise Service Bus) 기업에서 운영되는 서로 다른 플랫폼 및 애플리케이션들 간을 하나의 시스템으로 관리 운영할 수 있도록 서비스 중심의 통합을 지향하는 아키텍처 미들웨어 중심으로 각각 프로토콜이 호환할 수 있도록 애플리케이션의 통합을 느슨한 결합 방식으로 지원하는 방식 EAI 구축 유형 1. 포인트 투 포인트(Point-to-Point) 가장 기초적인 애플리케이션 통합 방법으로 1:1 단순 통..

일반적인 순위 함수 사용방법과 더불어 집계 함수를 사용하는 방법에 대해서도 소개하는 시간을 가진다. 집계 함수란? 전부터 계속 말하고 있지만, 특정 컬럼의 재가공과 아주 밀접한 관련이 있는 집계 함수. 그 종류에는 sum(), max(), min(), avg(), count() 등이 있으며, 해당 집계 함수를 window를 이용하여 행 레벨로 자유자재로 집계할 수 있는 기능을 Analytic SQL에서는 제공하고 있다. 아래의 쿼리 예시는 개요에서도 보여준 바가 있는 Analytic SQL의 사용 방법을 보여준다. (인자) over( -- partition 절 -- sorting 절 -- window 절 ) 여기에서 over 구문의 마지막으로 나오는 window의 첫 번째 사용 방법으로 집계 함수를 설명..

당초에 해당 내용은 나중에 공부할 계획이었지만 SQL 구문의 여러 예시와 실습을 진행하면서 서브 쿼리가 간간히 사용되는 것을 알 수 있었다. 본인이 희망하는 분야인 데이터 분석(Analytic SQL) 파트에서는 그렇게 부각되는 내용은 아니다만, 다른 코드나 논리적인 쿼리문을 작성하고자 할 때 충분한 윤활유 역할을 해줄 수 있을 것 같아 추가적으로 서브 쿼리에 대한 공부를 시작하게 되었다. 서브 쿼리를 사용한다면 대용량 데이터를 처리하는 입장에서 성능이 저하될 우려가 있음. 이는 서브 쿼리 자체의 문제인 코드가 길어진다는 점과 결부된다. 서브 쿼리가 정확히 뭘까? 서브 쿼리는 하나의 쿼리 내에 또 다른 쿼리가 포함되는 쿼리를 의미한다. 서브 쿼리는 기본적으로 메인 쿼리(Main Query) 내에 포함되어..

요구사항 분석 기법 인터뷰 사용자 면담을 통해 연계 요구사항을 분석하는 기법 체크리스트 시스템 운영 환경, 성능, 보안, 데이터 발생 주기 등의 기준에 대한 점검을 통한 분석기법 브레인스토밍 소속된 인원들이 자발적으로 자연스럽게 제시된 아이디어 목록을 통해 연계 요구사항을 분석하는 기법 연계 시스템의 구성 송신 시스템 연계할 데이터를 데이터베이스와 애플리케이션으로부터 연계 테이블 또는 파일 형태로 생성하여 송신하는 시스템 수신 시스템 수신한 연계 테이블 또는 파일의 데이터를 수신 시스템에서 관리하는 데이터 형식에 맞게 변환하여 데이터베이스에 저장하거나 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 제공하는 시스템 중계 서버(중계 시스템) 송신 시스템과 수신 시스템 사이에서 데이터를 송수신하고 연계 데이터의 송수신 현..

Analytic 함수에서 순위로 작동되는 함수에 대해서 알아보자. 일반적인 함수와 더불어 어떠한 방식으로 사용되는지도 아래의 표를 통해 간단히 살펴본다. 설명 종류 일반적인 순위 rank, dense_rank, row_number 0~1 사이의 정규화 순위 cume_dist(누적 분포), percent_dist 분위 ntile 등 제공하는 여러 함수가 있지만 가장 보편적으로 사용되는 일반적인 순위(rank, dense_rank, row_number)에 대해서 먼저 살펴보도록 하자. 세 가지의 일반적인 순위 함수의 로직은 기본적으로 동일하게 작동하나 공동 순위를 정함에 있어서 다른 차이를 보인다는 특징이 있음 rank 우리가 생각하는 일반적인 등수를 반환. 이때, 공동 순위가 존재할 경우 다음 순위는 공동..

DBMS 데이터 관리의 복잡성을 해결하는 동시에 데이터 추가, 검색, 변경 등의 기능을 지원하는 소프트웨어 데이터 마이닝 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 기술 계층형 데이터베이스(HDBMS) 데이터를 상하 종속적인 관계로 계층화하여 관리하는 데이터베이스 데이터에 대한 접근 속도가 빠르지만, 종속적인 구조로 변화하는 데이터 구조에 유연한 대처가 어려움 IMS, System2000 등이 존재 DBMS 특징 1. 데이터 무결성 부적절한 자료가 입력되어 동일한 내용에 대하여 서로 다른 데이터가 저장되는 것을 허용하지 않는 성질 2. 데이터 일관성 삽입, 삭제, 갱신, 생성 후에도 저장된 데이터가 변함없이 일정 3. 데이터 회복성 장애가 발생하였을 때 특정 상태..

그래서 이게 뭔데? SQL을 이용한 분석. 예전부터 존재는 했으나(OLAP 등) Analytic SQL이 나오면서 데이터 분석을 더욱 용이하게 함 RDBMS(Realtional DataBase Management System, 관계형 데이터베이스 시스템)에서 Analytic SQL을 제공한 이후 다시 데이터 분석의 중심에 설 수 있는 계기가 되었음 기존 집계 함수 : Group by를 사용할 때 원본 데이터 집합의 레벨을 변경하여 적용한다. 💡 Group by만을 이용해서 데이터 분석을 하기에는 너무 귀찮고 어렵고 레벨 변경에 한계가 있어! Analytic SQL : 원본 데이터 집합의 레벨을 그대로 유지하면서 적용한다는 차이를 가짐. 💡 Window function(=Analytic Function)을..

관계 대수의 종류 1. 셀렉트(Select) 연산자 : σ 릴레이션 R에서 조건을 만족하는 튜플 반환 2. 프로젝트(Project) 연산자 : π 릴레이션 R에서 주어진 속성들의 값으로만 구성된 튜플 반환 3. 조인(Join) 연산자 : ⋈ 공통 속성을 이용해 R과 S의 튜플들을 연결해 만들어진 튜플 반환 4. 디비전(Division) 연산자 : ÷ 릴레이션 S의 모든 튜플과 관련 있는 R의 튜플 반환 데이터베이스 이상 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적 현상 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상이 존재함 정규화(Normalization) 관계형 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거하여 이상 현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해하는 과정 함수..