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IT기술노트/데이터베이스69

데이터베이스 보안 3대요소 데이터베이스 보안 3대요소 I. 위협과 위험으로부터 데이터 보호, 데이터베이스 보안 3대요소 - 정보의 수집, 가공, 저장, 검색, 송신, 수신 도중에 정보의 훼손, 변조, 유출 등을 방지하기 위한 관리적 기술적 방법인 정보보안의 3대요소를 데이터베이스 보안에 적용 II. 데이터베이스 보안 3대요소 설명 가. 기밀성(Confidentialty) 정의 - 선별적인 접근 체계를 만들어 인가되지않은 개인이나 시스템에 의한 접근에 따른 정보 공개/노출 차단 침해방식 Shouler Sniffing - 사용자의 어깨 너머로 스크린에 보이는 데이터 관찰 Traffic 분석 - 데이터베이스와 사용자간 Traffic 분석으로 데이터 관찰 사회공학적 기법 - 해당 데이터에 권한 접근이 있는 사람으로 가장하여 데이터 접근 .. 2023. 10. 6.
벡터 데이터베이스 (Vector Database) I. 복합 비정형 데이터의 효율적인 저장/검색, 벡터 데이터베이스의 개요 - 문자, 이미지, 음성, 동영상과 같은 복합 비정형 데이터를 효율적으로 저장/검색하기 위해 벡터 데이터로 표현하여 저장, 관리 및 처리하도록 설계된 데이터베이스 - 특징 : 확장성, 조정 가능성, 멀티 테넌시, 데이터 격리 II. 벡터 데이터베이스의 아키텍처 및 주요기술 가. 벡터 데이터베이스의 아키텍처 - 벡터 데이터베이스 기능을 REST API 형태로 제공하여 다양한 언어에서 접근 및 활용 가능 나. 벡터 데이터베이스의 주요기술 구분 주요기술 설명 외부영역 REST API - 다른 응용 프로그램에서 벡터 데이터베이스를 사용하도록 관리 - HTTPS 호출 형태로 클라이언트 호출 수행 내부영역 단일단계 필터링 - 메타데이터를 통한.. 2023. 7. 6.
관계형 데이터베이스 조인 (Nested Loops, Sort Merge, Hash, Semi) 1.정규화되어 저장된 데이터를 액세스하는 방법, 관계형 데이터베이스 조인의 개요 - 관계형 데이터베이스에서는 정규화를 강조하기 때문에 관리하고자 하는 정보가 필연적으로 다양한 테이블에 나누어져 저장되고 테이블 간에는 관계를 갖고 있으며 이렇게 저장된 데이터를 다시 결합하여 액세스 하기 위한 방법으로 조인 기술 사용 - 아주 단순한 트랜잭션 처리가 아니라면 대부분의 데이터 처리는 하나 이상 테이블의 데이터를 필요 2. Nested Loops Join 및 Sort Merge Join 가. Nested Loops Join 설명 구분 설명 개념 - 2개 이상의 테이블에서 하나의 집합을 기준으로 순차적으로 상대방 Row를 결합하여 원하는 결과를 조합하는 조인 방식 동작원리 - 먼저 Table1의 Fld1 인덱스를.. 2022. 12. 22.
DQC (Database Quality Certification) I. 데이터 품질! 4차 산업 시대의 핵심, DQC의 개요 - 공공·민간 등에서 개발하여 활용 중인 정보시스템의 데이터 품질을 확보하기 위해 데이터, 데이터 관리, 데이터 보안등을 심사·인증하여 범국가적 데이터의 품질 제고 및 고도화를 목적으로하는 제도 II. DQC의 인증종목 가. DQC의 인증종목 - 유통, 활용, 개방 데이터의 품질 향상, 효과적인 데이터 활용을 위한 데이터 거버넌스 정책, 데이터 보안 위협의 선제적 대응과 안전한 데이터 비즈니스를 위한 인증체계 나. DQC의 심사영역 인증종목 심사영역 심사내용 인증레벨 데이터 품질인증 도메인 - 번호, 금액, 명칭, 수량, 분류, 날짜, 비율, 내용, 코드, 키(key), 데이터 표준 준수 여부 등 - Platinum Class: 99.977% 이.. 2022. 12. 8.
데이터 무결성 (Data Integrity) I. 데이터의 일관성 보장, 데이터 무결성의 개요 - 데이터의 처리과정에서 데이터의 일관성, 정확성, 유효성을 보장하기 위한 데이터베이스의 제약 조건 - 데이터 저장시 무결성을 확보하여 신뢰도 향상 II. 데이터 무결성의 유형 가. 데이터 무결성의 유형 - 무결성은 Key, Value, 사용자 정의 관점으로 분류 나. 데이터 무결성의 유형 설명 구분 유형 설명 제약조건 Key 관점 개체무결성 - 기본키는 유일성을 보장하는 최소한의 집합 Primary Key, Not null 참조무결성 - 외래키 속성은 참조할 수 없는 값 미허용 Foreign Key 키무결성 - 하나의 릴레이션에 동일한 키 값을 가진 튜플 허용 불가 Primary Key + Unique Key Value 관점 속성무결성 - 컬럼은 지정된.. 2022. 9. 1.
다중버전 동시성 제어(MVCC, Multi-Version Concurrency Control) I. 데이터 무결성과 트랜잭션 직렬성 보장, 다중버전 동시성 제어의 정의 - 하나의 트랜잭션에서 데이터에 접근하는 경우 데이터의 다중버전 상태 중 보장되는 버전에 맞는 값을 반환하여 처리하는 동시성제어 기법 II. 데이터의 다중버전 상태 트랜잭션 1 트랜잭션 2 a = 100 start transaction update a = 500 select a a = 100 select a a = 500 commit select a a = 500 - 트랜잭션 1에서 a를 500으로 업데이터 했으나, 트랜잭션 2에서는 여전히 원래 값인 100을 조회, 이는 데이터를 다중버전으로 유지하여 commit전까지 undo 영역에 이전 값을 유지하기 때문에 가능 III. 다중버전 동시성 제어의 동작절차 가. 다중버전 동시성 제.. 2021. 9. 20.
데이터베이스 샤드(Database Shard) I. 대용량 데이터베이스 처리를 위한 파티셔닝 단위, 데이터베이스 샤드의 개요 가. 데이터베이스 샤드(Database Shard)의 정의 - 대용량 데이터베이스의 가용성, 확장성, 성능향상 처리를 위해 데이터베이스를 분할하는(파티셔닝) 분할 단위 또는 개개의 파티션 나. 데이터베이스 샤드의 특징 Replication - 클러스터 내의 노드 복제 통한 높은 가용성과 안정성 제공 Scale-Out - 스케일 업 한계 해결, 노드 중심 확장, 확장의 유연성, 수평 확장 Efficiency - 효율적 자원 활용 및 샤드 구조 독립적 단위 APP 운영 II. 데이터베이스 샤드의 개념도 및 샤드 유형 가. 데이터베이스 샤드의 개념도 - 샤드 키를 어떻게 정의하느냐에 따라 데이터 분산 결정, 샤드(파티션) 결정 나... 2021. 3. 7.
In-Memory Database I. In-Memory Database의 개요 가. In-Memory Database의 정의 - 데이터의 저장, 연산을 디스크를 거치지 않고 모두 메인 메모리에서 처리하는 데이터베이스 나. In-Memory Database의 특징 특징 설명 속도 - 매체 접근 속도가 우수하고 단순한 알고리즘으로 적은 CPU 인스트럭션 수행 - 디스크 검색보다 자료 접근이 훨씬 빠름 성능예측 - 메인 메모리에 저장된 데이터를 접근하는 것은 성능 예측이 가능하여 즉각적인 응답 시간과 높은 처리량을 요구하는 실시간 환경 응용에 사용 비용절감 - 메모리 데이터의 접근이라는 전체를 가지고 만들어진 인덱싱 기법을 이용하여 인덱스 크기를 줄이며 관리비용 절감 II. In-Memory Database의 구성 기술요소 설명 개념도 T-.. 2021. 3. 7.
DB Smell I. DB Smell 유형 설명 Multi-Purpose Column - 단일 컬럼의 의미론적으로 다양한 목적으로 사용하고 있을 경우 다목적 컬럼은 해당 컬럼만으로는 사용자에게 올바른 정보를 주기가 어렵고 부가적인 컬럼 확인 Multi-Purpose Table - 단일 테이블이 여러 유형의 엔티티를 저장하는데 사용하고 있다면 설계 결함 오류 존재 Redundant Data - 중복 데이터는 DB Smell의 가장 대표적인 사례로 여러 테이블, 여러 컬럼에 중복된 데이터는 데이터의 동기화, 데이터 품질에 심각한 영향을 주며 DB의 일관성을 저해하며, 사용자에게 잘못된 정보를 줄 수 있음 Tables with Many Columns - 너무 많은 컬럼을 가지고 있는 테이블은 검색, 삽입, 삭제 속도에 심각한.. 2021. 3. 7.
DB Refactoring I. DB Refactoring의 개요 가. DB Refactoring의 정의 - DB Refactoring은 데이터베이스의 의미에 대한 아무런 변환 없이 디자인을 개선하는 작업 나. DB Refactoring의 특징 - 데이터베이스 리팩토링은 코드 리팩토링보다 구현이 어렵기 때문에 신중함 필요 - 스키마 자체의 변경 뿐만 아니라, 해당 스키마에 종속된 어플리케이션까지 재 작성 필요 다. DB Refactoring의 목적 II. DB Refactoring의 유형 및 절차 가. DB Refactoring의 유형 유형 설명 구조 리팩토링 - 데이터베이스 스키마의 테이블 구조 변경 데이터품질 리팩토링 - 데이터베이스에 저장되어 있는 값의 일관성 및 사용성 개선 참조무결성 리팩토링 - 참조된 컬럼에 대한 무결성.. 2021. 3. 7.
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