tomato, tomahto

개발환경 구축 1. 개발 환경 구축 - 응용 개발을 위해 개발 프로젝트를 이해하고 하드웨어 및 소프트웨어 장비를 구축하는 것 - 하드웨어와 소프트웨어의 성능, 편의성, 라이선스 등의 비즈니스 환경에 적합한 제품들을 최종적으로 결정하여 구축함 1.1. 하드웨어 환경 - 클라이언트(Client): 사용자와의 인터페이스 역할 e.g. PC, 스마트폰 등 - 서버(Server): 클라이언트와 통신하여 서비스를 제공 e.g. 웹 서버, 웹 애플리케이션 서버(WAS), 데이터베이스 서버, 파일 서버 등 (1) 웹 서버(Web Server) - 클라이언트로부터 직접 요청을 받아 처리하는 서버 - 저용량의 정적 파일들을 제공 # Apache HTTP Server, Microsoft Internet Service, Go..

데이터베이스 회복(Database Recovery) 1. 데이터 베이스 회복 트랜잭션들을 수행하는 도중 장애가 발생하여 데이터베이스가 손상되었을 때 손상되기 이전의 정상 상태로 복구하는 작업 1.1 장애의 유형 -트랜잭션 장애: 트랜잭션 내부의 비정상적인 상황으로 인해 프로그램 실행이 중지되는 현상 -시스템 장애: 데이터베이스에 손상을 입히지는 않으나 하드웨어 오동작, 소프트웨어의 손상, 교착상태 등에 의해 모든 트랜잭션의 연속적인 수행에 장애를 주는 현상 -미디어 장애: 저장장치인 디스크 블록의 손상이나 디스크 헤드의 충돌 등에 의해 데이터베이스의 일부 또는 전부가 물리적으로 손상된 상태 → 회복 관리기(Recovery Management) DMBS의 구성 요소, 트랜잭션 실행이 성공적으로 완료되지 못..

데이터 전환 1. 1 데이터 전환 운영 중인 기존 정보 시스템(As-is)에 축적되어 있는 데이터를 추출(Extraction)하여 새로 개발할 정보 시스템(To-be)에서 운영 가능하도록 변환(Transformation) 후, 적재(Loading)하는 일련의 과정 -> ETL(Extraction, Transformation, Loading): 추출, 변환, 적재 과정 -> 데이터 이행/이관(Data Migration) 1.2 데이터 전환 계획서 데이터 전환이 필요한 대상 분석해 작업에 필요한 모든 계획을 기록 데이터 전환 개요 목표, 주요 성공 요인, 전제조건 및 제약 조건 데이터 전환 대상 및 범위 데이터 전환 환경 구성 원천 시스템 구성도(As-Is 시스템), 목적 시스템 구성도(To-Be 시스템),..

제4회 빅데이터 분석기사 실기 후기 2022년의 첫 빅데이터 분석기사 실기로 시험 치고 나서 카페 가답안과 제 답안 확인하고 정리해서 올립니다! 그리고 문제 복원은 한국 데이터 진흥원의 빅데이터 분석기사 시험들이 문제은행식으로 되어 있어 저작권 문제가 있어서 제 답안과 풀이로만 작성했습니다. 0. 실기 시험 당일 응시 팁 1. 9:30까지 입실해야 하지만 10시 되기 10분 전에 입실한 사람도 있었다. 2. 컴퓨터 내 메모장은 시험이 시작하고 사용이 가능하다. 시험 전에 열심히 적어두시는 분들 계셨는데 고사장 감독관의 지시로 시험 시작하면 메모장 사용 가능하니 시작 전까지 복습하는 게 더 이득. 3. 시험 중 문의를 채팅을 통해 할 수 있는데 거의 실시간으로 응답을 받을 수 있다. 응답이 매우 빨라서 좋..

빅데이터 분석기사 체험환경 작업형 예시문제 체험 환경에서 제공했던 각 유형별 예시 문제와 작업형 1,2에서 사용한 데이터셋 2개를 제공하고 있어 다운로드해서 연습하실 수 있습니다. 시험 체험환경 관련 궁금하시다면 이전 포스트 확인해주세요 빅데이터분석기사 실기 시험 응시환경 팁 빅데이터분석기사 실기 응시환경 데이터 분석기사 실기 시험은 단답형과 작업형 1,2 로 이루어 진다. 시험 시간: 10:00~13:00 (3시간) 언어: R, Python 중 선택 Python 주요 라이브러리 Pandas(판다스), scikit- potato-potahto.tistory.com 단답형 여러 명의 사용자들이 컴퓨터에 저장된 많은 자료들을 쉽고 빠르게 조회, 추가, 수정, 삭제할 수 있도록 해주는 소프트웨어는 무엇인가? ..

병행 제어(Concurrency Control) 1. 병행제어(Concurrency Control) - 다중 프로그램의 이점을 활용하여 동시에 여러 개의 트랜잭션을 병행 수행할 때, 동시에 실행되는 트랜잭션들이 데이터베이스의 일관성을 파괴하지 않도록 트랜잭션 간의 상호 작용을 제어 1.1 병행제어 목적 - 데이터베이스의 공유 최대화 - 데이터베이스의 일관성 유지 -시스템 활용도 최대화 -사용자에 대한 응답 시간 최소화 1.2 병행수행의 문제점 갱신 분실(Lost Update) 두 개 이상의 트랜잭션이 같은 자료를 공유하여 갱신할 때 갱신 결과의 일부가 없어지는 현상 →덮어쓸 때 비 완료 의존성(Uncommitted Dependency) 하나의 트랜잭션 수행이 실패한 후 회복되기 전에 다른 트랜잭션이 실패..

쿼리성능 최적화 - 데이터 입, 출력 애플리케이션의 성능 향상을 위해 SQL 코드를 최적화하는 것 - 쿼리 성능 최적화하기 전, 성능 측정 도구인 APM(Application Performance Management)을 사용해 최적화 할 쿼리를 선정해야 함 - 최적화 할 쿼리에 대해 옵티마이저가 수립한 실행 계획(Execution Plan)을 EXPLAIN 명령어를 통해 검토하고, SQL 코드와 인덱스 재구성 1. 옵티마이저(Optimizer): 작성된 SQL이 가장 효율적으로 수행되도록 최적의 실행방법을 찾아 결정하는 모듈 1.1 실행 계획(Execution Plan) 사용자가 질의한 SQL문에 대해 ‘최적의 실행 방법’ EXPLAIN 명령어로 그래픽, 텍스트로 확인 1.1.1 최적의 실행 방법 결정하..

ORM(Object-Relational Mapping, 객체-관계 매핑) - 객체(Object)와 관계형데이터베이스(RDB)의 데이터를 연결(Mapping)하는 기술 - ORM으로 생성된 가상의 객체지향 데이터베이스는 프로그래밍 코드 또는 데이터베이스와 독립적이므로 재사용 및 유지보수 용이 - 직관적이고 간단하게 데이터 조작 가능 1. ORM 프레임워크 ORM 구현을 위해 구조, 여러 기능들을 제한하는 프레임워크 프로그래밍 언어 ORM 프레임워크 JAVA JPA, Hibernate, Eclipse Link, Data Nucleus, Ebean C++ ODB, QxOrm Python Django, SQL Alchemy, Storm iOS Core Date, Database Objects NET NHiber..

DMBS 접속 기술 1. DBMS 접속 기술 응용프로그램에서 데이터베이스에 접근하기 위해서 SQL의 대화형 인터페이스의 한계로 데이터 베이스 프로그래밍을 통해 해결 1.1 종류 1.1.1 내장 SQL(embedded SQL) - SQL을 내장한 프로그래밍 언어(Host Language) - Cursor(반복자) 이용해서 여러 튜플을 처리, 튜플에 대한 포인터 기능함 - 주언어 변수(호스트 변수), DB 필드의 이름은 같아도 됨 - 데이터 타입은 DB 필드의 SQL 데이터 타입과 일치 - Host Program의 컴파일 시 선행 처리기에 의해 분리되어 컴파일 -에. EXCE SQL ; 1.1.2 라이브러리 함수 호출 방식 데이터베이스 호출을 지원하는 API 또는 API를 편리하게 사용하도록 하는 프레임워크..

절차형 SQL: 프로시저, 트리거, 사용자 정의 함수 1. 절차형 SQL(procedural SQL) - 선언형 프로그래밍 기능 - 클라이언트/서버 데이터베이스 환경에서 저장 프로시저(stored procedure)를 작성 - C, JAVA 등의 프로그래밍 언어와 같이 연속적인 실행/ 분기, 반복 등의 제어가 가능 - 일반적인 프로그래밍 언어에 비해 효율이 떨어지지만, 연속적인 작업 처리 적합 - BEGIN ~ END 형식으로 작성되는 블록(Block) 구조로 기능별 모듈화 가능 1.1 PL/SQL 선언부(Declare) 실행부에서 참조할 모든 변수, 상수, CURSOR, EXCEPTION 선언 실행부(Begin/End) BEGIN과 END 사이에 기술되는 영역, 데이터를 처리할 SQL문과 PL/SQL ..