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폰노이만 아키텍처 최초의 범용 컴퓨터 구조 확립, 폰노이만 병목현상 발생 I. 범용 컴퓨터 구조의 확립, 폰노이만 아키텍처의 개요 가. 폰노이만 아키텍처(Von Neumann Architecture)의 정의 - CPU, 메모리, 프로그램의 구조를 갖는 현재 범용 컴퓨터의 구조를 확립한 최초의 아키텍처 - 특징) 나열된 명령을 순차적으로 수행하는 특성상 병목현상 발생 나. 폰노이만 아키텍처의 연산수행 절차 - Fetch > Decode > Execute > Store II. 폰노이만 아키텍처의 구조 - 메모리와 CPU 사이에 명령어와 데이터를 주고 받는 단일 버스로 구성 2021. 3. 8.
컴퓨터구조 입/출력장치, 제어장치, 연산장치, 기억장치, ENIAC, EDVAC, EDSAC I. 컴퓨터의 구조의 개요 가. 컴퓨터 구성도 정의 나. 컴퓨터의 주요 구성요소 구분 장치 설명 H/W (5대 장치) 입력장치 - 컴퓨터가 이해하도록 전기적 신호로 변화 출력장치 - 중앙처리장치가 결과를 출력 제어장치 - 제어장치, 연산장치, 레지스터로 구성 연산장치 - 컴퓨터의 4칙 연산과 논리연산을 주관하는 장치 기억장치 - 명령어와 데이터를 기억하는 저장장치, 주기억장치를 보조 S/W 시스템 S/W - 운영체제, 언어번역, 유틸리티로 구성 디바이스 드라이버 - H/W와 운영체제 중간에서 장치를 동적 처리 펌웨어 - ROM에 들어가 있는 프로그램으로 비 휘발성, 변경 불가의 특징으로 특수 영역에서 사용 II. 컴퓨터의 .. 2021. 3. 8.
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.
Streaming DBMS I. Streaming DBMS의 개요 가. Streaming DBMS의 정의 - 초당 수백만 건 이상 발생하는 데이터를 일정의 정보의 흐름(Stream)으로 보고 미리 정의된 규칙에 맞는 데이터만 걸러내는 DBMS II. Streaming DBMS의 개념도 및 기술요소 가. Streaming DBMS의 개념도 나. Streaming DBMS의 기술요소 기술요소 설명 CQL (Continuous Query) - 일정 기간 동안 지속적으로 사용될 수 있는 질의 - 실시간 전달되는 스트림 데이터에 대한 즉각적인 처리 CEP (Complex Event Processing) - 다양한 이벤트 중에서 복잡한 패턴 등을 분석하여 의미 있는 이벤트를 구분할 수 있도록 하여 특정 행위나 조치 등을 할 수 있도록 한다... 2021. 3. 7.
분산 데이터베이스 I. 분산 데이터베이스의 개요 가. 분산 데이터베이스의 정의 - 논리적으로 하나의 시스템으로 구현되어 있으나, 물리적으로는 네트워크를 통하여 분산화된 형태로 관리되는 데이터베이스 나. 분산 데이터베이스의 목적 - 데이터처리 지역화, 운영 및 관리의 지역화, 처리/부하분산 및 병렬처리, 데이터 가용성 신뢰성 향상 다. 분산 데이터베이스의 특징 (투명성) 특징 설명 위치 투명성 - 사용자는 접근할 데이터의 물리적 위치를 알 필요가 없는 성질 복제 투명성 - 사용자는 접근할 데이터가 물리적으로 여러 곳에 복제되어 있는지 알 필요 없는 성질 병행 투명성 - 여러 사용자가 동시에 분산 데이터베이스에 대한 트랜잭션을 수행하는 경우에도 결과에 이상이 발생하지 않는 성질 분할 투명성 - 사용자가 하나의 논리적 릴레이션.. 2021. 3. 7.
XML DB I. XML DB의 개요 가. XML DB의 정의 - XML 문서를 효율적으로 저장, 교환, 표현하고 검색할 수 있는 데이터베이스 구축 기술 나. XML DB의 기술분류 - XML 저장기술: 관계형 테이블을 이용한 저장기법(DOM-Tree) , XML 전용 저장기법 - 질의기술: 기존 SQL 확장, XML 질의 인덱스 최적화 II. XML DB의 개념도 및 구성유형 가. XML DB의 개념도 나. XML DB의 구성유형 구성유형 설명 객체 관계형 DB 확장형 - 기존 일반 DB 구조를 보존, Wrapper 이용 XML 저장 - 장점: 기존 인프라 활용, 인덱싱, 대용량 처리 - 단점: 비정형 XML 문서 절의처리 복잡, 성능저하 XML 전용 DB 형 - DTD, XML Schema 자동생성, XML 문서.. 2021. 3. 7.
공간DB I. 공간DB의 개요 가. 공간DB의 정의 - 문자나 숫자 등으로 표현되는 비 공간 데이터와 공간 객체의 좌표 값으로 표현되는 공간 데이터의 집합(지도, 도면) 나. 공간DB의 특징 - 대량의 데이터, 매우 복잡한 구조, 다양한 종류의 응용분야를 위한 데이터 베이스 II. 공간DB의 구성도 및 구성요소 가. 공간DB의 구성도 나. 공간DB의 구성요소 구성요소 설명 공간연산자 - 공간 데이터베이스에서 원하는 데이터를 추출하는 기본 연산 공간질의처리 및 통합질의처리 - 최소 비용으로 공간 질의 처리를 수행하기 위한 질의 수행 계획의 수립 - 공간질의 수행: 공간 연산자를 이용한 질의 수행 - 통합질의 처리: 공간 질의와 속성 질의로 분리 - 공간질의 처리 경과와 속성에 관한 질의 처리 결과를 통합 공간파일시.. 2021. 3. 7.
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