에스알닷컴

[수정 순서]

 1. 개념 목차 만들기

 2. PPT로 목차 시각화

 3. 주요 개념들 쿼리 작성 및 결과 시각화

Part 01 데이터 모델링

Section 01 데이터모델링

 Point 1 데이터 모델링의 이해

  1. 데이터 모델링

  2. 데이터 모델링의 특징

  3. 데이터 모델링 단계

  4. 데이터 모델링을 위한 ERD

  5. 데이터 모델링 고려사항

 Point 2 3층 스키마

  1. 3층 스키마

  2. 3층 스키마 구조

 Point 3 엔티티

  1. 엔티티

  2. 엔티티 도출

  3. 엔티티 특징

  4. 엔티티 종류

   1) 유형과 무형 엔티티

   2) 발생시점에 따른 엔티티 종류

 Point 4 속성

  1. 속성

  2. 속성의 특징과 종류

   1) 속성의 특징

   2) 속성의 종류

 Point 5 관계

  1. 관계

  2. 관계의 종류

   1) 존재관계

   2) 행위관계

  3. 관계 차수

   1) 관계 차수

   2) 관계 차수의 종류

  4. 식별 관계와 비식별 관계

   1) 식별 관계

   2) 비식별 관계

 Point 6 엔티티 식별자

  1. 주식별자

  2. 식별자의 종류

   1) 식별자의 대표성

   2) 생성 여부

   3) 속성의 수

   4) 대체여부

Section 2 데이터 모델과 성능

 Point 1 정규화

  1. 정규화

  2. 함수적 종속성

   1) 제 1정규화

   2) 제 2정규화

   3) 제 3정규화

   4) BCNF

 3. 정규화 예제

 Point 2 정규화와 성능

  1. 정규화의 문제점

  2. 정규화를 사용한 성능 튜닝

 Point 3 반정규화

  1. 반정규화

  2. 반정규화를 수행하는 경우

  3. 반정규화 기법

   1) 계산된 컬럼 추가

   2) 테이블 수직분할

   3) 테이블 수평분할

   4) 테이블 병합

 Point 4 분산 데이터베이스

  1. 분산 데이터베이스

  2. 분산 데이터베이스 설계 방식

Part 02 SQL 기본과 활용

Section 1 SQL 기본

 Point 1 관계형 데이터베이스

  1. 관계형 데이터베이스

   1) 관계형 데이터베이스의 등장

   2) 데이터베이스와 데이터베이스 관리 시스템의 차이점

   3) 관계형 데이터베이스 집합 연산과 관계 연산

  2. 테이블 구조

 Point 2 SQL 종류

  1. SQL

  2. SQL 종류

  3. SQL 문의 실행 순서

 Point 3 DDL

  1. 테이블 생성

   1) 기본적인 테이블 생성

   2) 제약조건 사용

   3) 테이블 생성 시에 CASCADE 사용

   4) 테이블명 변경

  2. 테이블 변경

   1) 컬럼 추가

   2) 컬럼 변경

   3) 컬럼 삭제

   4) 컬럼명 변경

  3. 테이블 삭제

  4. 뷰 생성과 삭제

 Point 4 DML

  1. INSERT 문

   1) INSERT 문

   2) SELECT 문으로 입력

   3) Nologging 사용

  2. Update 문

  3. DELETE 문

  4. SELECT 문

   1) SELECT문 사용

   2) Order by를 사용한 정렬

   3) Index를 사용한 정렬

   4) Distinct와 Alias

 Point 5 WHERE 문 사용

  1. WHERE문이 사용하는 연산자

  2. Like문 사용

  3. Between문 사용

  4. IN문 사용

  5. NULL 값 조회

 Point 6 GROUP 연산

  1. GROUP BY 문

  2. HAVING문 사용

  3. 집계함수 종류

  4. COUNT 함수

  5. GROUP BY 사용 예제

   1) 부서별, 관리자별 급여 평균 계산

   2) 직업별 급여 합계 중에 급여 합계가 1000 이상인 직원

   3) 사원번호 1000 ~ 1003 번의 부서별 급여 합계

 Point 7 SELECT 문 실행 순서

 Point 8 명시적 형변환과 암시적 형변환

 Point 9 내장형 함수

  1. 내장형 함수

  2. DUAL 테이블

  3. 내장형 함수의 종류

   1) 문자형 함수

   2) 숫자형 함수

   3) 날짜형 함수

 Point 10 DECODE와 CASE 문

  1. DECODE

  2. CASE문

 Point 11 ROWNUM과 ROWID

  1. ROWNUM

  2. ROWID

 Point 12 WITH 구문

 Point 13 DCL

  1. GRANT

  2. REVOKE

 Point 14 TCL

  1. Commit

  2. Rollback

  3. Savepoint

Section 2 SQL 활용

 Point 1 JOIN

  1. Equi JOIN

   1) Equi JOIN

   2) Inner Join

   3) Intersect 연산

  2. Non-Equi JOIN

  3. OUTER JOIN

   1) LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN

  4. CROSS JOIN

  5. UNUON을 사용한 합집합 구현

   1) UNION

   2) UNION ALL

  6. 차집합을 만드는 MINUS 

 Point 2 계층형 조회(Connect by)

 Point 3 서브쿼리(Subquery)

  1. Main query와 Subquery

  2. 단일 행 Subquery와 다중 행 Subquery

  3. 다중 행(Multi row) Subquery

   1) IN

   2) ALL

   3) EXISTS

  4. 스칼라(scala) Subquery

  5. 연관(Correlated) Subquery

 Point 4 그룹 함수(Group Function)

  1. Rollup

  2. Grouping 함수

  3. Grouping Sets 함수

  4. Cube 함수

 Point 5 윈도우 함수

  1. 윈도우 함수

  2. 순위 함수

  3. 집계 함수(Rank Function)

  4. 행 순서관련 함수

  5. 비율 관련 함수

 Point 6 테이블 파티션

  1. Partition 기능

  2. Range Partition

  3. List Partition

  4. Hash Partition

  5. 파티션 인덱스

Section 3 SQL 최적화의 원리

 Point 1 옵티마이저와 실행계획

  1. 옵티마이저

  2. 옵티마이저 특징

  3. 옵티마이저의 필요성

  4. 옵티마이저 실행계획 확인

 Point 2 옵티마이저 종류

  1. 옵티마이저의 실행 방법

  2. 옵티마이저 엔진

  3. 비용 기반 옵티마이저

 Point 3 인덱스

  1. 인덱스

  2. 인덱스 생성

  3. 인덱스 스캔

   1) 인덱스 유일 스캔

   2) 인덱스 범위 스캔

   3) 인덱스 전체 스캔

 Point 4 실행계획

 Point 5 옵티마이저 조인

  1. Nested Loop 조인

  2. Sort Merge 조인

  3. Hash 조인

[SQL Developer] 제31회 SQLD 시험 후기

 - 일시: 2018-12-01 (토요일) 13:00 ~ 14:30

 - 장소: 건국대학교 공학관

 > 이전 글 (1/2) [SQL Developer] 제31회 SQL 개발자 자격검정시험 후기 및 출제 문제 정리 (1)

 - 추가

 - 데이터베이스(DB) 전문가 포럼에 많은 분들께서 정리한 내용

문제 그대로를 복구하기에는 한계가 있어 기출 문제의 개념사항만을 작성했습니다.

빨간 글씨의 개념을 이해해야 풀 수 있었습니다.

많은 고민을 줬던 문제

과목2 SQL 기본 및 활용

제 1장 SQL 기본

제1절 관계형 데이터베이스 개요

제2절 DDL

1. 데이터 유형

1) CHAR 비교

- CHAR에서는 문자열을 비교할 때 공백(BLANK)을 채워서 비교하는 방법을 사용

- 공백 채우기 비교에서는 우선 짧은 쪽의 공백을 추가하여 2개의 데이터가 같은 길이가 되도록 한다.

- 앞에서부터 한 문자씩 비교, 그렇기 때문에 끝의 공백만 다른 문자열은 같다고 판단

2) VARCHAR 비교

- 맨 처음부터 한 문자씩 비교, 공백도 하나의 문자로 취급하므로 끝의 공백이 다르면 다른 문자로 판단

2. CREATE TABLE

1) CTAS(Create Table ~ As Select ~)

- 기존 테이블의 조건 중에 NOT NULL만 새로운 복제 테이블에 적용

- 기본키, 고유키, 외래키, Check등의 다른 제약 조건은 없어짐

- 제약 조건 추가 시 ALTER TABLE 기능 사용

3.ALTER TABLE

1) 컬럼 변경 시 몇 가지 고려사항

① 해당 컬럼의 크기를 늘릴 수는 있지만 줄이지 못함 (기존 데이터의 훼손)

② 해당 컬럼이 NULL 값만 가지고 있거나 테이블에 아무 행도 없으면 컬럼의 폭을 줄일 수 있다.

③ 해당 컬럼이 NULL 갑만을 가지고 있으면 데이터 유형을 변경할 수 있다.

④ 해당 컬럼의 Default 값을 바꾸면 변경 작업 이후 발생하는 행 삽입에만 영향을 미치게 된다.

⑤ 해당 컬럼의 NULL 값이 없을 경우에만 NOT NULL 제약조건을 추가할 수 있다.

제3절 DML

1. SELECT

SELECT [ALL/DISTINCT] 컬럼명 ...

FROM 해당 컬럼들이 있는 테이블명;

1) DISTINCT 옵션

제4절 TCL

1. 트랜잭션의 내용

1) 원자성: 트랜잭션에서 정의된 연산들은 모두 성공적으로 실행되던지 아니면 전혀 실행되지않은 상태로 남아 있어야 한다.(All or Nothing)

2) 일관성: 트랜잭션이 실행되기 전의 데이터베이스 내용이 잘못되어 있지 않다면 트랜잭션이 실행된 이후에도 데이터베이스의 내용에 잘못이 있으면 안된다.

3) 고립성: 트랜잭션이 실행되는 도중에 다른 트랜잭션의 영향을 받아 잘못된 결과를 만들어서는 안된다.

4) 지속성: 트랜잭션이 성공적으로 수행되면 그 트랜잭션이 갱신한 데이터베이스의 내용은 영구적으로 저장된다.

제5절 WHERE 절

1. 비교연산자

1) 문자 유형 비교

① CHAR 유형타입

- 길이가 서로 다른 CHAR형 타입이면 작은쪽에 SPACE를 추가하여 길이를 같게 한 후에 비교

- 서로 다른 문자가 나올 때까지 비교

- 달라진 첫 번째 문자의 값에 따라 크기를 결정

- BLANK의 수만 다르다면 서로 같은 값으로 결정

② VARCHAR 

- 서로 다른 문자가 나올 때까지 비교

- 길이가 다르다면 짧은 것이 끝날 때까지만 비교 후에 길이가 긴 것이 크다고 판단

- 길이가 같고 다른 것이 없다면 같다고 판단

- VARCHAR는 NOT NULL까지 길이를 말한다.

③ 상수값

- 상수 쪽을 변수 타입과 동일하게 바꾸고 비교

- 변수 쪽이 CHAR 유형 타입이면 위의 CHAR 유형 타입의 경우를 적용

- 변수 쪽이 VACHAR 유형 타입이면 위의 VARCHAR 유형 타입의 경우를 적용

2) NULL

- NULL 값의 비교는 비교 연산자인 =, >, >=, <, <= 를 통해서 비교할 수 없다.

- 만일 비교 연산을 하게 되면 결과는 거짓(FALSE)을 리턴

- 수치 연산자(+, -, *, /)등을 통해서 NULL 값과 연산을 할 때 NULL 값을 리턴

- NULL 값의 비교 연산은 IS NULL, IS NOT NULL이라는 정해진 문구를 사용

2. ROWNUM

 - Oracle의 ROWNM은 컬럼과 비슷한 성경의 Pseudo Column으로 SQL 처리 결과 집합의 각 행에 대해 임시로 부여되는 일련번호

 - 테이블이나 집합에서 원하는 만큼의 행만 가져오고 싶을 때 WHERE 절에서 행의 개수를 제한하는 목적으로 사용

제6절 함수

1. 문자형 함수

2. NULL관련 함수

1) NULL 포함 연산의 결과

2) 단일행 NULL 관련 함수의 종류

제7절 Group By, Having 절

1. 집계함수

2. Group by 절과 HAVING 절의 특성

- Group by 절을 통해 소그룹별 기준을 정한 후, SELECT 절에 집계 함수를 사용

- 집계 함수의 통계 정보는 NULL값을 가진 행을 제외하고 수행한다.

- GROUP BY 절에서는 SELECT 절과는 달리 ALIAS 명을 사용할 수 없다.

- 집계 함수는 WHERE 절에는 올 수 없다.

 (집계 함수를 사용할 수 있는 GROUP BY 절보다 WHERE 절이 먼저 수행된다.)

- WHERE 절은 전체 데이터를 GROUP으로 나누기 전에 행들을 미리 제거시킨다.

- HAVING 절은 GROUP BY 절의 기준 항목이나 소그룹의 집계 함수를 이용한 조건을 표시할 수 있다.

- GROUP BY 절에 의한 소그룹별로 만들어진 집계 데이터 중, HAVING 절에서 제한 조건을 두어 조건을

 만족하는 내용만 출력

- HAVING 절은 일반적으로 GROUP BY 절 뒤에 위치

제8절 Order By 절

1. ORDER BY 정렬 방식

- 기본적인 정렬 순서는 오름차순(ASC)

- 숫자형 데이터 타입은 오름차순으로 정렬했을 경우에 가장 작은 값부터 출력

- 날짜형 데이터 타입은 오름차순으로 정렬했을 경우 날짜 값이 가장 빠른 값이 먼저 출력

- Oracle에서는 NULL값을 가장 큰 값으로 간주하여 오름차순으로 정렬했을 경우에는 가장 마지막에, 내림차순으로 정렬했을 경우에는 가장 먼저 위치한다.

- 반면, SQL Server에서는 NULL 값을 가장 작은 값으로 간주하여 오름차순으로 정렬했을 경우에는 가장먼저, 내림차순으로 정렬했을 경우에는 가장 마지막에 위치한다.

2. ORDER BY  {column} DESC nulls last

- 처음보는 ORDER BY 옵션

- 반환되는 결과 값 중 NULL 값은 나중에 출력하게끔 하는 옵션

제9절 조인(Join)

1. EQUI JOIN

제 2장 SQL 활용

제1절 표준 조인

1. 일반 집합 연산자

2. 순수 관계 연산자

2. ANSI/ISO SQL에서 표시하는 FROM 절의 JOIN 형태

1) INNER JOIN

- 내부 JOIN

- 동일한 값이 있는 행만 반환

- USING 조건절, ON 조건절을 필수적으로 사용

- JOIN에 사용된 같은 이름의 컬럼이라도 별개의 컬럼으로 표시

2) NATURAL JOIN

- 두 테이블 간의 동일한 이름을 갖는 모든 컬럼들에 대해 EQUI(=) JOIN을 수행

- USING, ON의 조건을 정의할 수 없음

- SELECT에 컬럼 순서를 지정하지 않으면 NATURAL JOIN 기준이 되는 컬럼들이 다른 컬럼보다 먼저 출력

- JOIN에 사용된 같은 이름의 컬럼을 하나로 처리

3) USING 조건절

4) ON 조건절

5) CROSS JOIN (PRODUCT)

6) OUTER JOIN

① LEFT OUTER JOIN

- 좌측 테이블에 해당하는 데이터를 먼저 읽은 후, 나중에 표기된 우측 테이블에서 JOIN 대상 데이터를 읽어온다.

- TABLE A와 B가 있을때 A와 B를 비교해서 B의 JOIN 컬럼에서 같은 값이 있을 때 그 해당 데이터를 가져오고,
 B의 JOIN 컬럼에서 같은 값이 없는 경우에는 B 테이블에서 가져오는 컬럼들은 NULL 값으로 채운다.

② RIGHT OUTER JOIN

- 조인 수행 시 LEFT JOIN과 반대로 우측 테이블이 기준이 되어 결과를 생성

- 즉, TABLE A와 B가 있을 때(TABLE 'B'가 기준)

- A와 B를 비교해서 A의 JOIN 컬럼에서 같은 값이 있을 때 그 해당 데이터를 가져오고, A의 JOIN 컬럼에서 같은 값이 없는 경우에는 A 테이블에서 가져오는 컬럼들은 NULL 값으로 채운다.

- 그리고 OUTER 키워드를 생략해서 RIGHT JOIN으로 사용할 수 있다.

③ FULL OUTER JOIN

- RIGHT OUTER JOIN과 LEFT OUTER JOIN결과를 합집합으로 처리한 결과와 동일

- UNION 기능과 같고 UNION ALL과는 다르다.

- FULL JOIN으로 OUTER 키워드를 생략이 가능

제2절 집합 연산자

1. 집합 연산자의 종류

제3절 계층형질의와 셀프 조인

1. 계층형 질의 ** (제 31회 SQLD 3문제 정도 나옴)

1) Oracle 계층형 질의

제4절 서브쿼리

1. 서브쿼리 종류

1) 동작하는 방식에 따른 서브쿼리 분류

2) 반환되는 데이터의 형태에 따른 서브쿼리 분류

제5절 그룹 함수 *** (문제가 많이 나옴)

1. 집계함수

1) Aggregate function

- Group Aggregate Function이라고 부르며 Group Function의 한 부분으로 분류할 수 있다.

- Count, Sum, Avg, Max, Min외 각종 집계 함수

2) Group Function *** (문제가 많이 나옴)

- Rollup: Group by의 확장된 형태로 사용하기가 쉬우며 병렬로 수행이 가능하기 때문에 매우 효과적일 뿐 아니라 시간 및 지역처럼 계층적 분류를 포함하고 있는 데이터의 집계에 적합하도록 되어 있다.

- Cube: 결합 가능한 모든 값에 대하여 다차원적인 집계를 생성하게 되므로 Rollup에 비해 다양한 데이터를 얻는 장점이 있는 반면에, 시스템에 부하를 많이 주는 단점이 있다.

- Grouping Sets: 원하는 부분의 소계만 손쉽게 추출할 수 있는 장점이 있다.

3) Window Function

- 행과 행간의 관계를 쉽게 정의하기 위해 만든 함수

- 분석 함수(Analytic Function), 순위 함수(Rank Function)

① 그룹 내 순위(RANK) 관련 함수: RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER함수

② 그룹 내 집계(AGGREGATE) 관련 함수: SUM, MAX, MIN, AVG, COUNT 함수

③ 그룹 내 행 순서 관련 함수: FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LAG, LEAD 함수

④ 그룹 내 비율 관련 함수: CUME_DIST, PERCENT_RANK, NTILE, RATIO_TO_REPORT 함수

⑤ 선형 분석을 포함한 통계 분석 관련 함수

제6절 윈도우 함수

 - Partition By 절

  : 전체 집합을 기준에 의해 소그룹으로 나눌 수 있다.

 - WINDOWING 절

  : WINDOWING 절은 함수의 대상이 되는 행 기준의 범위를 강력하게 지정할 수 있다.

   ROWS는 물리적인 결과 행의 수를, RANGE는 논리적인 값에 의한 범위를 나타내는데, 둘 중의 하나를 선택해서 사용

1. 그룹 내 순위 함수

1) RANK

- RANK 함수는 ORDER BY를 포함한 QUERY문에서 특정 항목(컬럼)에 대한 순위를 구하는 함수

- 이때 특정 범위(PARTITION) 내에서 순위를 구할 수도 있고 전체 데이터에 대한 순위를 구할 수도 있다.

- 또한 동일한 값에 대해서는 동일한 순위를 부여하게 된다.

2) DENSE_RANK

- 동일한 순위를 하나의 건수로 취급

3) ROW_NUMBER 함수

- RANK, DENSE_RANK 함수가 동일한 값에 대해서는 동일한 순위를 부여

- 동일한 값이라도 고유한 순위를 부여

2. 그룹 내 행 순서 함수

1) FIRST_VALUE

- 파티션별 윈도우에서 가장 먼저 나온 값을 구한다.

- MIN 함수 활용하여 같은 결과를 얻을 수도 있다.

- RANGE UNBOUNDED PRECEDING: 현재 행을 기준으로 파티션 내의 첫 번째 행까지의 범위를 지정

2) LAST_VALUE

- 파티션별 윈도우에서 가장 나중에 나온 값을 구한다.

- MAX 함수를 활용하여 같은 결과를 얻을 수도 있다.

- ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING: 현재 행을 포함하여 파티션 내의 마지막 행까지의 범위를 지정

3) LAG 함수

- 파티션별 윈도우에서 이전 몇 번째 행의 값을 가져올 수 있다.

- LAG 함수는 3개의 Arguments까지 사용할 수 있다.

- 두 번째 인자는 몇 번째 앞의 행을 가져올지 결정 (default, 1)

- 세 번째 인자는 첫 번째 행의 경우 가져올 데이터가 없어 NULL 값이 들어올 경우 다른 값으로 바꾼다.

4) LEAD 함수

- 파티션별 윈도우에서 이후 몇 번째 행의 값을 가져올 수 있다.

- LEAD 함수는 3개의 Arguments 까지 사용할 수 있다.

- 두 번째 인자는 몇 번째 후의 행을 가져올 지 결정 (Default, 1)

- 세 번째 인자는 파티션의 마지막 행의 경우 가져올 데이터가 없어 NULL 값이 들어오는 경우 다른 값으로 바꾸어줌

제7절 DCL

제8절 절차형 SQL

1. PL(Procedural Language)/SQL

제 3장 SQL 최적화 기본 원리

제1절 옵티마이저와 실행계획

1. 규칙기반 옵티마이저

2. 비용기반 옵티마이저

제2절 인덱스 기본

1. 인덱스 종류

(B-트리, 클러스터형/IOT)

2. 전체 테이블 스캔과 인덱스 스캔

1) 전체 테이블 스캔

① SQL문에 조건이 존재하지 않는 경우

② SQL문의 주어진 조건에 사용 가능한 인덱스가 존재하지 않는 경우

③ 옵티마이저의 취사 선택

④ 그 밖의 경우(병렬처리 방식으로 처리, 전체 테이블 스캔 방식의 힌트 사용)

2) 인덱스 스캔

① 인덱스 유일 스캔(Index Unique Scan): 

- 유일 인덱스(Unique Index)를 사용하여 단 하나의 데이터를 추출하는 방식

- Unique 인덱스는 중복값이 없으므로 수직적 탐색만을 수행

② 인덱스 범위 스캔(Index Range Scan): 

- 루트 블록에서 리프 블록까지 수직적으로 탐색 후 리프 블록을 범위 스캔

③ 인덱스 역순 범위 스캔: 

- Index Range Scan과 동일하지만 뒤에서 앞으로 스캔하므로 내림차순으로 정렬

④ 인덱스 전체 스캔(Index Full Scan): 

- 수직 탐색 없이 리프 블록을 처음부터 끝까지 탐색

⑤ 인덱스 고속 전체 스캔(Fast Full Index Scan): 

- 인덱스 트리 구조를 무시하고 인덱스 세그먼트 전체를 Multiblock Read 방식으로 스캔(결과 정렬 보장X)

⑥ 인덱스 스킵 스캔(Index Skip Scan):

- 조건절에 인덱스 절이 없어도 레코드를 포함할 "가능성이 있는" 하위 블록만 골라서 스캔

제3절 조인 수행 원리

[SQL Developer] 제31회 SQLD 시험 후기

 - 일시: 2018-12-01 (토요일) 13:00 ~ 14:30

 - 장소: 건국대학교 공학관

 > 다음 글 (2/2) [SQL Developer] 제31회 SQL 개발자 자격검정시험 후기 및 출제 문제 정리 (2)

2018년 12월 올해의 마지막 SQLD 시험을 보고왔다.

시험 보고 온 느낌은 "하.. 정리를 좀 해둘껄 헷갈리는 내용이 너무 많네.." 

역시 대충하면 생각이 잘 나지 않는다.

평소에 그래도 개발하면서 쿼리 작성을 웬만큼 했으니 그냥 보면 되겠지 싶었는데 

생각보다 꼼꼼하게 공부했어야 했던것 같다.

[건국대학교 SQLD 시험장]

 시험 장소가 조금 헷갈려서 많이들 헤메는 듯한 모습들이 보였다.

B동이라고 되어 있어서 들어갔더니 별관이라고 A4용지를 적어놔서 다들 헷갈려서 물어보면서 올라갔다.

시험시간이 다가와 OMR 카드 나눠주시면서 컴퓨터용사인펜이 필요한 사람들에게 나눠주셨다. (다행)

시험 시간은 총 90분(13:00 ~ 14:30), 시험 문제는총 50문제(객관식 42개, 주관식8개)

이후 내용은 시험에 나왔던 문제와 관련된 내용을 작성하였습니다.

문제 그대로를 외우긴 힘드니까요 ㅎㅎ..

빨간 글씨는 정답이거나 정답에 관련된 내용입니다. 해당 개념을 이해하고 외우시면 될 것 같습니다.

과목1 데이터 모델링의 이해

제 1장 데이터 모델링의 이해

제1절 데이터 모델의 이해

1. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념

제2절 엔터티

제3절 속성

제4절 관계

1. 관계의 표기법

1) 관계명: 관계의 이름

2) 관계차수: 1:1, 1:M, M:N

3) 관계선택사양: 필수관계, 선택관계

제5절 식별자

1. 식별자의 분류체계

2. 식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점

- 식별자 관계만으로 연결된 데이터 모델의 특징을 주식별자 속성이 지속적으로 증가할 수 밖에 없는 구조로서 새발자 복잡성과 오류가능성을 유발시킬 수 있는 요인이 될 수 있다.

3. 비식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점

- 비식별자 관계로만 데이터 모델링을 전개하다보면 SQL구문에 많은 조인이 걸리게 되고 그에 따라 복잡성이 증가하고 성능이 저하되게 되는 것이다.

제 2장 데이터 모델과 성능

제1절 성능 데이터 모델링의 개요

1. 성능 데이터모델링 - 정독 한 번 하기

2. 성능 데이터모델링 수행 절차

제2절 정규화와 성능

1. 정규화 단계

(제 1정규화, 제 2정규화, 제 3정규화)

제3절 반정규화와 성능

1. 반정규화를 통한 성능향상 전략

- 데이터를 조회할 때 디스크I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 컬럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행

1) 반정규화 대상조사

① 범위처리빈도수 조사

② 대량의 범위 처리 조사

③ 통계성 프로세스 조사

④ 테이블 조인 개수

2) 다른 방법유도 검토

① 뷰(View) 테이블

② 클러스터링 적용

③ 인덱스의 조정

④ 응용 애플리케이션

3) 반정규화 적용

① 테이블 반정규화

② 속성의 반정규화

③ 관계의 반정규화

제4절 대량 데이터에 따른 성능

1. 대량 데이터 발생에 따른 테이블 분할 개요

1) 수평 분할: 컬럼단위로 분할하여 I/O경감

2) 수직 분할: 로우단위로 분할하여 I/O경감

제5절 데이터베이스 구조와 성능

1. 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 성능고려 방법

1) 슈퍼/서브타입 데이터 모델의 변환

① 개별로 발생되는 트랜잭션에 대해서는 개별 테이블로 구성 (One to One)

② 슈퍼타입 + 서브타입에 대해 발생되는 트랜잭션에 대해서는 슈퍼타입 + 서브타입 테이블로 구성 (Plus)

③ 전체를 하나로 묶어 트랜잭션이 발생할 때는 하나의 테이블로 구성 (Single)

제6절 분산 데이터베이스와 성능

1. 데이터베이스 분산 설계시 효과

- 성능이 중요한 사이트에 적용

- 공통코드, 기준정보, 마스터 데이터 등에 대해 분산환경을 구성

- 실시간 동기화가 요구되지 않을 떄, 실시간의 업무적인 특징을 가지고 있을 때 분산 환경 구성

- 특정 서버에 부하가 집중이 될 때 부하를 분산할 때

- 백업 사이트를 구성할 때 간단하게 분산기능을 적용하여 구성

[SQL Developer] SQLD

 - 일주일 남은 시험 날까지 문제집 및 기출문제 개념 추리기

과목1 데이터 모델링의 이해

제 1장 데이터 모델링의 이해

제1절 데이터 모델의 이해

1. 모델링의 특징 

2. 데이터모델링의 유의점

3. 데이터모델링의 3단계 진행 (개념 -> 논리 -> 물리)

4. 데이터베이스 스키마 구조 3단계

(데이터독립성 요소, 논리적·물리적 데이터독립성)

5. ERD

제2절 엔터티

1. 엔터티의 특징

2. 엔터티의 분류

- 유무형(유형엔터티, 개념엔터티, 사건엔터티)

- 발생시점(기본/키엔터티, 중심엔터티, 행위엔터티)

제3절 속성

1. 속성의 특성

2. 속성의 분류

3. 도메인

제4절 관계

1. 관계의 표기법

제5절 식별자

1. 식별자의 종류

2. 주식별자(PK)의 특징

3. 식별자관계, 비식별자관계

제 2장 데이터 모델과 성능

제1절 성능 데이터 모델링의 개요

1. 성능 데이터모델링 - 정독 한 번 하기

2. 성능 데이터모델링 수행 절차

제2절 정규화와 성능

1. 정규화 단계

(제 1정규화, 제 2정규화, 제 3정규화)

제3절 반정규화와 성능

1. 반정규화 기법

2. 반정규화 절차

제4절 대량 데이터에 따른 성능

1. 파티셔닝

제5절 데이터베이스 구조와 성능

1. 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 변환기술

제6절 분산 데이터베이스와 성능

1. 분산 데이터베이스의 특징

(분할 투명성, 위치 투명성, 지역사상 투명성, 병행 투명성)

과목2 SQL 기본 및 활용

제 1장 SQL 기본

제1절 관계형 데이터베이스 개요

1. DDL, DML, DCL, TCL 명령어 구분

제2절 DDL

1. 제약조건(PK, FK) 쿼리문 (테이블 생성 시, 테이블 생성 후)

2. 스키마 수정 쿼리문(alter table)

3. cascade

제3절 DML

1. insert

2. truncate, drop, delete 차이

3. distinct

제4절 TCL

1. 트랜잭션의 내용

(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)

2. 트랜잭션에 대한 오라클 명령어

제5절 WHERE 절

1. 연산자

2. 비교연산자

제6절 함수

1. 날짜데이터 함수

2. null 처리 함수

(NVL,NULLIF, COALESCE) + CASE, DECODE

제7절 Group By, Having 절

1. group by 집계 함수

제8절 Order By 절

제9절 조인(Join)

제 2장 SQL 활용

제1절 표준 조인

1. 순수 관계 연산자

2. ANSI/ISO SQL에서 표시하는 FROM 절의 JOIN 형태

3. JOIN 

제2절 집합 연산자

1. 관계 대수 - 일반 집합 연산

제3절 계층형질의와 셀프 조인

1. 계층형 질의

제4절 서브쿼리

1. 서브쿼리 종류

2. 다중 행 비교 연산자

제5절 그룹 함수

1. Grouping

2. Rollup

3. cube

4. grouping sets

제6절 윈도우 함수

1. partition

2. 윈도우 함수

(DENSE_RANK, PERCENT_RANK)

제7절 DCL

1. DCL 명령어

(GRANT, REVOKE)

제8절 절차형 SQL

1. PL/SQL

2. 저장 모듈

제 3장 SQL 최적화 기본 원리

제1절 옵티마이저와 실행계획

1. 실행계획

(조인순서, 조인기법, 엑세스 기법, 최적화 정보, 연산)

2. SQL 처리 흐름도

3. 옵티마이저

제2절 인덱스 기본

1. 인덱스 종류

(B-트리, 클러스터형/IOT)

제3절 조인 수행 원리

1. NL Join, Sort Merge Join, Hash Join

[SQL Developer] 기출정리

 - 일시: 2018-11-18

 - 31회차 문제 정리

20181118 SQLD 기출문제 모음(21, 24, 25, 26, 30).pdf

 - 추후일정 SQLD 시험범위 요약

 - 추후일정 SQL 자격검정 실전문제 정리

[SQLD 시험범위 목차]

과목 1 데이터 모델링의 이해

제 1장 데이터 모델링의 이해

제1절 데이터 모델의 이해

제2절 엔터티

제3절 속성

제4절 관계

제5절 식별자

제 2장 데이터 모델과 성능

제1절 성능 데이터 모델링의 개요

제2절 정규화와 성능

제3절 반정규화와 성능

제4절 대량 데이터에 따른 성능

제5절 데이터베이스 구조와 성능

제6절 분산 데이터베이스와 성능

과목 2 SQL 기본 및 활용

제 1장 SQL 기본

제 1절 관계형 데이터베이스 개요

제 2절 DDL

제 3절 DML

제 4절 TCL

제 5절 WHERE 절

제 6절 함수(Function)

제 7절 GROUP BY, Having 절

제 8절 Order by 절

제 9절 조인(Join)

제 2장 SQL 활용

제 1절 표준 조인

제 2절 집합 연산자

제 3절 계층형 질의와 셀프 조인

제 4절 서브쿼리

제 5절 그룹 함수

제 6절 윈도우 함수

제 7절 DCL

제 8절 절차형 SQL

제 3장 SQL 최적화 기본 원리

제 1절 옵티마이저와 실행계획

제 2절 인덱스 기본

제 3절 조인 수행 원리

[SQL Developer] 8회차 기출 정리

 - 일시: 2018-11-17

 - 위치: 강남역 CMAX

 - 주제: 기출 문제 정리

SQLD 시험 21, 24, 25, 26, 30회차 기출문제

https://cafe.naver.com/sqlpd 카페에 복원된 자료를 정리

 - 1차 과목별 문제 분류 (현재)

과목 1 데이터 모델링의 이해

제 1장 데이터 모델링의 이해

제1절 데이터 모델의 이해

제2절 엔터티

제3절 속성

제4절 관계

제5절 식별자

제 2장 데이터 모델과 성능

제1절 성능 데이터 모델링의 개요

제2절 정규화와 성능

제3절 반정규화와 성능

제4절 대량 데이터에 따른 성능

제5절 데이터베이스 구조와 성능

제6절 분산 데이터베이스와 성능

과목 2 SQL 기본 및 활용

제 1장 SQL 기본

제 1절 관계형 데이터베이스 개요

제 2절 DDL

제 3절 DML

제 4절 TCL

제 5절 WHERE 절

제 6절 함수(Function)

제 7절 GROUP BY, Having 절

제 8절 Order by 절

제 9절 조인(Join)

제 2장 SQL 활용

제 1절 표준 조인

제 2절 집합 연산자

제 3절 계층형 질의와 셀프 조인

제 4절 서브쿼리

제 5절 그룹 함수

제 6절 윈도우 함수

제 7절 DCL

제 8절 절차형 SQL

제 3장 SQL 최적화 기본 원리

제 1절 옵티마이저와 실행계획

제 2절 인덱스 기본

제 3절 조인 수행 원리

SQLD 기출문제 과목1 데이터 모델링의 이해.txt

SQLD 기출문제 과목2 SQL 기본 및 활용.txt

앞으로 ...

[SQL Developer] 7회차 Study

 - 일시: 

 - 위치: 

 - 주제:

 1. 키워드 정리

 2. 핵심 내용

[SQL Developer] 6회차 Study

 - 일시: 1103 10:00 ~ 12:00

 - 위치: 강남역 CMAX Study

 - 주제:

1. 키워드 정리 (중)

2. 핵심 내용