Chapter 4, 통합구현

 

1. 데이터정의어 (DDL) 은 데이터를 정의하는 언어로서 '데이터를 담는 그릇을 정의하는 언어'이다.

 

2. 기본키(Primary Key)는 테이블의 각 튜플들을 고유하게 식별하는 키이다.

 

3. 외래키(Foreign Key)는 한 릴레이션의 컬럼이 다른 릴레이션의 기본 키로 이용되는 키이다.

 

4. 반 정규화(De-Normalization)은 정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법이다.

 

5. 슈퍼타입(Super Type) 은 모든 서브타입으로 상속 (Inheritance)되는 공통 속성이다.

 

6. 서브타입(Subtype) 은 개체(Entity)의 전체 집합에서 일부만 모아 놓은 부분 속성이다.

 

7. 인덱스(Index)는 검색 연산의 최적화를 위해 데이터베이스 내 열에 대한 정보를 구성한 데이터 구조이다.

 

8. XP는 의사소통 개선과 즉각적 피드백으로 소프트웨어 품질을 높이기 위한 방법론으로 5가지 가치와 12개의 실천 항목이 존재한다.

 

9. 개체-관계 다이어그램(ERD: Entity-Relationship Diagram) 는 각 업무 분석에서 도출된 엔터티 간의 관계를 이해하기 쉽게 도식화한 다이어그램이다.

 

10. 개념적 데이터모델은 현실 서계에 대한 인식을 추상적, 개념적으로 표현하여 개념적 구조를 도출하는 데이터 모델이다.

 

11. 관계 데이터모델은 데이터를 행과 열로 구성된 2차원 테이블 형태로 구성한 모델이다.

 

12. 스키마(Schema)는 데이터베이스의 구조, 제약조건 등의 정보를 담고 있는 기본적인 구조이다.

 

13. 인스턴스(Instance)는 정의된 스키마에 따라 생성된 테이블에 실제 저장된 데이터의 집합이다.

 

14. (관계대수) 는 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는 가를 기술하는 절차적 정형언어이다.

 

15. 차집합(Difference)는 R에 존재하고 S에 미 존재하는 튜플로 결과 릴레이션을 구성하는 연산자이다.

 

16. 속성(Attribute)는 엔티티가 가지고 있는 요소 또는 성질이다.

 

17. 이상현상(Anomaly)는 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비 합리적 현상이다.

 

18. 삽입이상은 정보 저장 시 해당 정보의 불필요한 세부 정보를 입력해야 하는 경우이다.

 

19. (3차 정규화) 3NF는 이행함수 종속 제거, 속성에 종속적인 송성을 분리한다.

 

20. (4차 정규화) 4NF는 다치(다중값) 종속성제고, 특정 속성값에 따라 선택적인 속성을 분리한다.

 

21. (분포도(Selectivity)는 특정 컬럼의 데이터가 테이블에 평균적으로 분포되어 있는 정도이다.

 

22. 데이터 조작어(DML)은 데이터베이스에 저장된 자료들을 입력, 수정, 삭제 조회하는 언어이다.

 

23. 레인지 파티셔닝(Range Partitioning)은 연속적인 숫자나 날짜를 기준으로 하는 파티셔닝 기법이다.

 

24. (Host Partitioning)은 파티션으이 키의 해시 함숫값에 의한 파티셔닝 기법이다.

 

25. 컴포지트 파티셔닝(Composite partitioning)은 범위 분할에 이후 해시 함수를 적용하영 재 분할하는 파티셔닝 기법이다.

 

26. 리스트 파티셔닝(List Partitioning)은 특정 파티션에 저장될 데이터에 대한 명시적 제어가 가능한 파티셔닝 기법이다.

 

27. 데이터베이스(Data Base)은 다수의 인원, 시스템 또는 프로그램이 사용할 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합이다.

 

28. (관계형 데이터베이스 관리 시스템 RDBMS)는 관계형 모델을 기반으로 하는 가장 보편화된 데이터베이스 관리 시스템이다.

 

29. (key-value store 는 key기반 Get/Put/Delete 메서드를 제공하고, 메모리 기반에서 성능을 우선하는 시스템이며, 빅데이터 처리 가능한 DBMS이다.

 

30. Column Family Data Store DBMS 는 Key안에 Column, Value 조합으로 된 여러개의 필드를 갖는 DBMS이다.

 

31. Document Store는 Value의 데이터 타입이 Document라는 타입을 사용하는 DB이다.

 

32. Graph Store 은 시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현하는 DBMS이다.

 

33. (데이터 무결성) 은 부적절한 자료가 입력되어 동일한 내용에 대하여 서로 다른 데이터가 저장되는 것을 허용하지 않는 성질이다.

 

34. (데이터 일관성) 은 삽입, 삭제, 갱신, 생성 후에도 저장된 데이터가 변함없이 일정한 성질이다.

 

35. (데이터 회복성)은 장애가 발생하였을 시 특정 상태로 복구되어야 하는 성질이다.

 

36. 빅데이터(BigData)는 시스템, 서비스 조직(회사) 등에서 주어진 비용, 시간 내에 처리 가능한 데이터 범위를 넘어서는 수십 페타바이트(PB)크기의 비정형 데이터이다.

 

37. 맵리듀스(Map Reduce)는 구글에서 대용량 데이터처리를 분산 병렬 컴퓨팅에서 처리하기 위한 목적으로 제작하여 2004년에 발표한 소프트웨어 프레임워크이다.

 

38. NoSQL은 전통적인 RDMS와 다른 DBMS를 지칭하기 위한 용어로 데이터 저장에 고정된 테이블 스키마가 필요하지 않고 조인(Join)연산을 사용할 수 없으며, 수평적으로 확장이 가능한 DBMS이다.

 

39. 온톨로지(Ontology)는 실세계에 존재하는 모든 개념들과 개념들의 속성, 그리고 개념들 간의 관계 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 서술해 놓은 지식베이스 이다.

 

40. 시멘틱 웹(Sementic Web)은 온톨리지를 활용하여 서비스를 기술하고, 온톨로지의 의미적 상호 운용성을 이용해서 서비스 검색, 조합, 중재 기능을 자동화하는 웹이다.

 

41. 데이터마이닝(DataMining)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계쩍 규칙이나 패턴을 찾아내는 기술이다.

 

42. 텍스트마이팅(Text Mining)은 대량의 텍스트 데이터로 부터 패턴 또는 관계를 추출하여 의미있는 정보를 찾아내는 기법이다.

 

43. 데이터 군집화(Clustering)은 대상 레코드들을 유사한 특성을 지닌 몇 개의 소그룹으로 분할하여 데이터를 분류하는 기법이다.

 

44. 네트워크 DBMS 는 데이터의 구조를 네트워크 상의 망상 형태로 표현한 데이터 모델이다.

 

45. 연쇄(Cascade)는 참조되는 릴레이션에서 튜플을 삭제하고, 참조되는 릴레이션에서 이 튜플을 참조하는 튜플들도 함께 삭제하는 옵션이다.