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Stored-program computer I. Stored-program computer의 개요 가. Stored-program computer의 정의 - 프로그램 수정을 회로의 연결상태를 변경하는 방식을 개선하여 프로그램을 데이터와 동일하게 숫자로 표현하여 데이터와 동일한 형태로 저장장치에 저장하여 관리하는 컴퓨터 나. Stored-program computer의 등장배경 - 재 프로그램의 어려움, S/W 프로그래밍의 시대 도래 다. Stored-program computer의 특징 - 연산의 유연성, 프로그램의 독립성, CPU Memory의 병목 II. Stored-program computer의 수행 절차 및 단계별 활동 가. Stored-program computer의 수행 절차 나. Stored-program computer의 단계별 .. 2021. 3. 10.
하버드 아키텍처(Harvard Architecture) 명령어 메모리, 데이터 메모리 분할, 주소버스, 제어버스, 데이터버스 I. 명령 처리와 데이터 처리의 물리적 분할, 하버드 아키텍처의 개요 가. 하버드 아키텍처(Harvard Architecture)의 정의 - 폰노이만 아키텍처의 병목현상을 개선하기 위해 명령용 메모리/버스와 데이터용 메모리/버스를 물리적으로 분할한 컴퓨터 아키텍처 나. 하버드 아키텍처의 특징 - 복잡성, 우수한 성능, 프로그램 메모리 소자, 데이터 메모리 소자 II. 하버드 아키텍처의 구성도 및 구성요소 가. 하버드 아키텍처의 구성도 - 프로그램 메모리와 데이터 메모리가 별도로 구성 나. 하버드 아키텍처의 구성요소 구분 구성요소 설명 프로그램 메모리 ROM - Read Only Memory, 읽기 전용 메모리 - ROM, P-ROM, .. 2021. 3. 8.
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.
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