SQLD 1과목 데이터 모델링의 이해 / 데이터 모델과 SQL 기출 문제 오답풀이

SQLD 하필 제가 시험 보는 올해 부터 개정이 됐다고 하더라구요 아래와 같이 ..

반정규화 개빡치는데 빠지는 것인지? ㅡㅡ;;;;;

 

내일이 시험인데 하나도 모르겠네염 .. 

기출 풀고 오답정리 염 ..

 

1. 엔티티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것은 ? : 도메인 

 

2. 반정규화란?

1) 데이터를 조회할 때 디스크 I/O 량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상될 때 수행한다.
2) 컬럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 수행한다.
3) 반정규화를 적용할 때는 기본적으로 데이터 무결성이 깨질 가능성이 많이 있으므로 반드시 데이터 무결성을 보장할 수 있는 방법을 고려해야한다.

 

3. 발생시점에 따른 엔티티 분류에 의한 중심 엔티티가 아닌 것은? : 사원(기본 엔티티)

* 엔티티 분류 

https://anodos.tistory.com/entry/4-엔터티의-분류

4. 엔터티의 분류

 

4. 발생시점에 따른 엔티티 분류에 대해서 아래의 내용 중 잘 못 짝지워진 것은? : 3, 상품은 기본 엔티티 

A : 기본/키 엔터티 : 조직, 사원 B : 기본/키 엔터티 : 부서 C : 중심 엔터티 : 상품, 주문상품 D : 행위 엔터티 : 주문내역, 계약진행

 

5. 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태라고 정의할 수 있는, 즉 물리적인 스키마 설계를 하기 전 단계를 가리키는 말을 무엇인가? : 논리적 모델링 

* 데이터 모델링의 단계 : https://anodos.tistory.com/entry/4-데이터-모델링의-3단계-진행

1) 개념적 데이터 모델 : 조직, 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작

2) 논리적 데이터 모델 : 정규화

3) 물리적 데이터 모델 

 

6. 반정규화 대상인 것은?

1) 자주 사용되는 테이블에 접근하는 프로세스의 수가 많고 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우
2) 테이블의 대량의 데이터가 있고 대량의 데이터 범위를 자주 처리하는 경우에 처리범위를 일정하게 줄이지 않으면 성능을 보장할 수 없을 경우

3) 통계성 프로세스에 의해 통계 정보를 필요로 할 때 별도의 통계 테이블을 생성해야 하는 경우

 

7. Row migration 과 Row Chaining 에 대한 아래의 설명 중 바른 것은?

: 로우 길이가 너무 길어서 데이터 블록 하나에 데이터가 모두 저장되지 않고 두 개 이상의 블록에 걸쳐 하나의 로우가 저장되는 현상을

Row Chaining 이라고 한다.

* Row migration 이란?

: https://blog.naver.com/itperson/220881585033

[Oracle] Row Chaining, Row Migration 이해하기

 

8. 관계 표기법은?

1) 관계명

2) 관계차수

3) 관계선택사양 

 

9. 도메인의 특징?

1) 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기를 지정한다

2) 엔터티 내에서 속성에 대한 NOT NULL 을 지정한다

3) 엔터티 내에서 속성에 대한 Check 조건을 지정한다

 

10. 주식별자를 도출하기 위한 기준?

1) 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다

2) 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정하지 않는다

3) 복합으로 주식별자로 구성할 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 한다

11. 속성의 특징으로 가장 올바른 것은? : 엔티티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다.

 

12. 데이터 모델링에 대한 특징? 

1) 추상화 (Abstraction) : 현실세계를 간략하게 표현한다.

2) 단순화 (Simple) : 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 표현한다.

3) 명확화 (Clarity) : 명확하게 의미가 해석되어야 하고 한가지 의미를 가져야 한다.

 

13. 데이터베이스 모델링 단계는?

1. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행
2. 데이터베이스 용량산정 수행
3. 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션 유형 파악
4. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화 수행
5. 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 수행
6. 성능관점에서 데이터 모델 검증