데이터 모델링(data modeling) - 현실에서 쓰는 자료, 문서, 정보 들을 DBMS 나 DB에서
처리할수 있게 바꾸는 과정
릴레이션 = 테이블
레코드 = 로우 = 튜플, 레코드 또는 로우 또는 튜플 수는 카디널리티
B-Tree 알고리즘 : 여러 자료에서 하나의 숫자가 있는지 없는지 확인하고자 할때 비교되는
숫자들 모두가 피라미드 형태로 작성되있으며 입력된 숫자가 큰지 작은지만
보고 찾아가는 방식 인덱스를 구성하는 기본적인 방식이며
10단계면 1024개 20번 검사하면 1024 *1024 개를 이론상 정렬할수 있어서
생각보다 빠르게 검색이 가능한 방식이다.
아우트라인 : 실행계획(SQL을 해석하여 최적화한 길을 정해놓은) 을 저장해놓고 같은 질의가 올 경우
미리 만들어놓은 실행계획이 적용되는 방식 적당하게 사용하면 속도가 빨라진다.
에트리뷰트 = 컬럼 , 컬럼이나 에트리뷰트가 모인거는(컬럼 수) 디그리
옵티마이저(Optimizer 최적기) : SQL질의를 입력할때 이를 가지고 가장 빠르고 효율적으로 수행할
최적의 처리경로를 생성해주는 DB엔진의 부분, db마다 틀리고 기능도 다르다.
인덱스(index) : 하나 또는 여러 테이블에서 어떠한 정보를 찾는 속도를 높여주는 일종의 자료구조
정규화 : 데이터 모델링 작업중 좀더 DB에서 작업하기 용이하게 자료 관계를 나누는 과정
클러스터링 : 두가지 의미로 쓰인다.
1. 2개의 DB서버에 같은 자료를 넣어두고 처리를 더 빠르게 하는 방법
2. 테이블중 자주 쓰이는걸 물리적인 공간을 정해주고 (os에서 폴더별로 물리적인 공간을 배정하
듯이 ) 그 안에서만 자료를 쓰게 하는방법 블로그의 테이터 모델링 이론에서는 2번째 의미로
쓰임
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