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정보 시스템​

필요한 데이터를 수집, 필요시에 처리하는 수단

• 자료 : 관찰이나 측정을 통해 수집, 가공되지 않은 상태
• 정보 : 자료를 가공

자료처리시스템​

정보시스템의 서브시스템

• 일괄처리시스템 : 급여, 회계, 세무 등 모아서 처리

• 온라인실시간처리시스템 : 예약, 은행처리

• 분산처리시스템

• 데이터웨어하우스 : 업무 시스템에서 추출 된 데이터 집합체

DB 시스템​

개념​

• 통합된데이터 : 중복을 배제한 데이터의 모임 (Integrated)
• 저장된데이터 : 저장매체에 저장된 자료 (Stored)
• 운영데이터 : 업무를 수행하는데 반드시 필요한 자료 (Operational), 임시불가
• 공용데이터 : 공동으로 소유, 유지 하는 자료 (Shared)

특징​

• 실시간접근성 : (Real-Time Accessibility)
• 계속적인변화 : (Continuous Evolution)
• 동시공용 : (Concurrent Sharing)
• 내용에 의한 참조 : 주소나 위치에 의해서가 아니라 사용자가 요구하는 데이터로 검색(Content Reference)

구성요소​

• 데이터베이스
• 스키마
• DBMS
• DB언어
• DB컴퓨터
• DB사용자

DBMS​

• DB 관리 소프트웨어
• 모든 응용 프로그램이 DB 공용하도록 관리
• DB 구성, 접근방법, 유지관리에 책임

DBMS의 기능​

• 정의(조직)기능 : 데이터 타입과 구조 정의, 이용방식, 제약조건 명시 (Definition)
• 조작기능 : CRUD를 위해 사용자와 DB사이의 인터페이스 수단을 제공 (Manipulation)
• 제어기능 : 데이터 무결성, 보안, 권한, 병행제어 처리 (Control)

DBMS의 장단점​

• 단점 : 전문가부족, 비용증가, Overhead, Backup과 Recovery의 어려움, 복잡

파일시스템의 문제점​

• 종속성 : 데이터의 접근방법을 변경하면 응용프로그램도 변경
• 중복성 : 일관성, 보안성, 경제성, 무결성 위반

데이터독립성​

• 논리적 독립성 : 응용프로그램과 DB를 독립, 논리적 구조를 변경해도 응용프로그램 변경하지 않음
• 물리적 독립성 : 응용프로그램과 물리적장치 독립, DB에 디스크를 추가해도 응용프로그램 변경하지 않음

DB의 구성요소​

• 개체
• 속성 : 개체의 성질
• 관계

데이터사전​

• 모든 데이터 개체들에 대한 정보를 유지 관리
• alias 시스템 카탈로그
• 데이터에 관한 데이터

스키마​

• 외부스키마
• 개념스키마
• 내부스키마

특징​

• 데이터 사전에 저장
• alias 메타데이터
• 데이터의 구조적 특성을 의미
• 인스턴스에 의해 규정

외부스키마​

• 개인이 필요로하는 DB의 논리적 구조
• VIEW
• alias 서브스키마
• 여러 개 존재 가능
• 사용자는 SQL을 사용해 접근
• 응용 프로그래머는 COBOL, C를 사용해 접근

개념스키마​

• DB의 전체적인 논리적 구조
• 하나만 존재
• DB 파일에 저장되는 데이터의 형태를 나타냄
• alias 스키마
• DBA에 의해 구성

내부스키마​

• 물리적 저장장치에서 본 DB 구조
• DB에 저장될 레코드의 물리적인 구조 정의
• 내부 레코드의 물리적 순서를 기술
• alias 저장스키마
• 시스템 프로그래머나 시스템 설계자가 봄

DB언어​

DDL​

• DB를 구축하거나 수정

DML​

• 비절차적 데이터 언어
• SQL, IMS, DBTG, TOTAL

DCL​

• 무경설, 보안, 권한, 회복

DB 사용자​

DBA​

• DDL, DML, DCL 사용

응용 프로그래머​

• DML을 사용해 일반 사용자에게 응용프로그램 제공

일반사용자​

• SQL 사용

데이터 모델​

정보를 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형

개념적 데이터 모델​

• 추상적인 개념으로 표현
• 개체와 관계를 통해 현실을 표현
• ER모델
• 현실 세계의 개체를 인간이 이해하는 구조로 기술

논리적 데이터 모델​

• 데이터 타입과 데이터 타입간의 관계를 통해 현실을 표현
• DBMS는 논리적 데이터 모델을 하나만 사용
• 관계모델, 계층모델, 네트워크모델
• 현실 세계의 개체를 컴퓨터의 데이터구조로 기술

표시요소​

표현요소, 구성요소

• 구조 : 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로 데이터 구조 및 정적 성질을 표현 (Structure)
• 연산 : DB에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로 DB를 조작하는 기본 도구 (Operation)
• 제약조건 : 실제 데이터의 논리적인 제약조건 (Constraint)

구성요소​

• 개체 : DB에 표현하려는 것, 유무형의 정보, 서로 연관된 속성, fs의 레코드 (Entity)
• 속성 : 데이터의 가장 작은 논리적 단위, fs의 데이터항목 또는 데이터 필드, 개체를 구성하는 항목 (Attribute)
• 관계 : 개체 간 또는 속성 간의 관계 (Relationship)

ER모델​

Perter Chen, 개념적 표현

ERD​

• 개체 : □
• 관계 : ◇
• 속성 : ○
• 기본키속성 : 밑줄원 또는 ●
• 연결 : 선, 링크로 개체와 속성을 연결
• DB의 논리적 구조 표현

관계형 데이터모델​

테이블 (Relation)으로 표현

계층형 데이터모델​

트리, 노드 = 개체, 부모 자식 관계

특징​

• 연쇄삭제
• 개체 간 사이클 허용 안됨
• 개체 = 세그먼트
• DBMS = IMS

장점​

• 구조 간단, 판독 용이
• 구현, 수정, 검색 용이
• 독립성 보장

단점​

• 데이터 상호 유연성 붖고
• 검색경로 한정
• 삽입 삭제 연산 매우 복잡
• 다 대 다 관계 처리 어려움

망형 데이터모델​

CODASTYL DBTG 모델, 그래프, Owner-Member, N:M 관계

DB설계​

고려사항​

• 무결성
• 일관성
• 회복
• 보안
• 효율성
• DB 확장가능

개념적 설계​

• 개념 스키마 모델링과 트랜젝션 모델링
• ERD 작성
• alias 정보 모델링
• 독립적 개념스키마

논리적 설계​

현실세계를 물리적저장장치에 저장할 수 있도록 논리적 자료구조로 변환

• 트랜잭션 인터페이스 설계
• 테이블 설계
• alias 데이터 모델링
• 종속적 논리스키마

물리적 설계​

• DB file의 저장구조 및 액세스 경로 결정
• 데이터가 컴퓨터에 저장되는 방법 묘사
• 저장 레코드 양식 설계
• 데이터타입
• 데이터 값의 분포
• 접근 빈도
• 레코드 집중의 분석 설계
• 접근 경로 설계
• 기본 단위는 저장레코드

고려사항​

• 인덱스 구조
• 반응시간 : (Response Time)
• 공간활용도 : (Space Utilization)
• 트랜잭션 처리량 : (Transaction Throughput)

DB 구현​

• DDL 이용해 스키마 기술
• 응용 프로그램을 위한 트랜잭션 작성
• DB 접근을 위한 응용 프로그램 작성

설계 순서​

요구 분석 > 개념적 설계 > 논리적 설계 > 물리적 설계 > 구현

관계형 DB 구조​

테이블로 표현

• 릴레이션 스키마 : 속성명
• 릴레이션 인스턴스 : 데이터

튜플​

• row
• 튜플은 릴레이션을 구성하는 각각의 행
• 속성의 모임
• fs의 레코드
• 튜플의 수 = 카디널리티 (Cardinality) = 기수 = 대응수

속성​

• column
• DB를 구성하는 가장 작은 논리적 단위, 열
• fs의 데이터 또는 데이터 필드
• 개체의 특성
• 속성의 수 = 디그리 (Degree) = 차수

도메인​

• 하나의 속성 값들의 집합

관계형 DB 제약조건​

후보키​

모든 튜플에 대해 유일성과 최소성 만족

• 유일성 : 하나의 키값으로 하나의 튜플만 식별 가능
• 최소성 : 모든 레코드를 유일하게 식별하는데 필요한 속성

기본키​

특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성으로 후보키 중 선택한 Main key

• Null 값 불가

대체키​

• 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키
• alias 보조키

슈퍼키​

• 속성들의 집합으로 구성된 키
• 유일성은 만족, 최소성은 불만족

외래키​

• 기본키를 포함하면 참조 릴레이션
• 외래키를 포함하면 참조하는 릴레이션

무결성​

• 개체무결성 : 기본키를 구성하는 속성은 NULL이나 중복 불가
• 참조무결성 : 외래키 값은 NULL이거나 참조 릴레이션의 기본키와 동일, 도메인과 속성 갯수가 같아야함

관계대수​

관계형 DB에서 원하는 정보를 얻기 위해 사용하는 절차적인 언어로 연산자와 연산규칙을 제공한다.

• 순수 관계 연산자 : Select, Project, Join, Division
• 일반 집합 연산자 : Union, Intersection, Difference, Cartesian Product

순수 관계 연산자​

Select​

• 수평연산
• 시그마(σ)

Project​

• 속성만 추출하는 연산
• 수직연산
• 파이(π)

Join​

• 두 개의 릴레이션을 합쳐서 새로운 릴레이션으로 반환
• 나비넥타이 (▷◁)
• 자연조인 : 중복된 속성을 제거하여 같은 속성을 한 번만 표기하는 방법

Division​

• 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산
• 나누기 (÷)

일반 집합 연산자​

• 합집합, 교집합, 차집합은 합병 조건이 가능해야함.
• 합병조건 : 합병하려는 두 릴레이션 간에 속성 수가 같고 도메인의 범위가 같음

합집합​

• Union
• A ∪ B ≤ A ＋ B
• 합집합의 카디널리티는 두 릴레이션의 카디널리티의 합보다 크지 않다.

교집합​

• Intersection
• A ∩ B ≤ MIN(A, B)
• 교집합의 카디널리티는 두 릴레이션 중 작은 릴레이션보다 크지 않다.

차집합​

• Difference
• A－B ≤ A
• 차집합의 카디널리티는 A의 카디널리티보다 크지 않다.

교차곱​

• Cartesian Product
• (A×B) = (A)×(B)
• 교차곱은 두 릴레이션의 카디널리티를 곱한 것과 같다.
• 디그리(차수)는 더하고, 카디널리티(튜플 수)는 곱하면 된다.

관계해석​

• E.F.Codd가 Predicate Calculus에 기반
• 연산을 표현하는 방법, 원하는 정보를 정의시 계산 수식 사용
• 비절차적 특성
• 튜플 관계해석과 도메인 관계해석
• 질의어로 표현

정규화​

잘못 설계된 관계형 스키마를 작은 스키마로 쪼개서 바람직하게 만드는 과정으로 DB의 논리적 설계 단계에서 수행

목적​

• 안정성 최대화
• 어떠한 릴레이션이라도 DB에서 표현이 가능
• 효과적인 검색 알고리즘
• 중복 배제하여 CRUD 이상의 발생 방지
• 데이터 삽입시 릴레이션 재구성 필요성 제거

Anomaly​

속성 간 종속 또는 튜플의 중복으로 발생

• 삽입이상 : 원하지 않는 값도 같이 삽입
• 삭제이상 : 연쇄 삭제
• 갱신이상 : 일부만 갱신

과정​

1NF​

원자값으로만 되어있는 릴레이션

2NF​

키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 완전 함수적 종속

• 함수적 종속관계 : A에 따라 B가 항상 같은 값이 나올 때 (키->값)
• 완전 함수적 종속관계 : A,B에 따라 C가 항상 같은 값이 나오지만 A-C, B-C에서는 종속이 사라질 때 (여러 키->값)

3NF​

키가아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 종속관계를 제거

• 이행적 종속관계 : A->B, B->C일 때 A->C 인 관계

BCNF​

릴레이션에서 결정자가 모두 후보키인 관계 (Boyce-Codd Normal Form)

• 결정자 : A->B 일 때 A를 결정자, B를 종속자
• 모든 BCNF가 종속성을 보존하는 것은 아니다.

4NF​

릴레이션에서 A->->B가 성립할 때 모든 속성이 A에 함수적 종속인 관계

• 다치종속 : A,C에 대응하는 B값들이 A에만 종속되고 C에는 무관할 때 A->->B

5NF​

조인 종속성이 후보키를 통해서만 만족될 때

• 조인종속 : 어떤 릴레이션이 자신의 pROJECTION에 대한 조인의 결과가 자신과 같을 때

SQL​

• IBM에서 개발한 SEQUEL에서 진화

• 관계대수와 관계해석을 기초로한 혼합 데이터 언어

• 정의, 조작, 제어 기능

• DDL : Create, Alter, Drop

• DML : Select, Insert, Delete, Update

• DCL : Commit, Rollback, Grank, Revoke

DDL​

• CREATE SCHEMA|DOMAIN
• CREATE TABLE 테이블명 PRIMARY UNIQUE FOREIGN KEY REFERENCES CONSTRAINT CHECK
• CREATE INDEX ON [CLUSTER]
• ALTER TABLE ADD|ALTER|DROP [CASCADE]
• DROP SCHEMA|DOMAIN|TABLE|VIEW|INDEX [CASCADE|RESTRICTED]

DML​

• SELECT FROM [WHERE][group by] [HAVING][order by]

DML​

• INSERT INTO VALUES
• DELETE FROM WHERE
• UPDATE SET

내장 SQL​

컴퓨터 프로그램에 SQL 명령을 삽입한 것

• 일반 SQL은 여러 개의 튜플을 반환하지만, 내장 SQL은 단 하나의 튜플을 반환
• 반환되는 튜플은 일반 변수를 사용하여 저장 가능
• 호스트 변수와 DB 필드명은 같아도 된다.
• 내장 SQL 앞에 EXEC SQL 사용
• 호스트 변수는 변수앞에 콜론(:)을 붙임

커서​

• 내장 SQL문의 수행 결과로 복수의 튜플이 반환될 시 액세스 할 수 있게 해준다.
• 질의 수행 결과로 반환되는 첫 튜플에 대한 포인터

커서 명령어​

• DECLARE : 선언
• OPEN : 첫번째 튜플 포인트
• FETCH : 다음 튜플로 포인터 이동
• CLOSE : 종료

뷰​

• 본 테이블로 유도된 가상 테이블
• 조인 사용 최소화로 사용상의 편의성을 최대화
• 외부 스키마
• 물리적으로 구현되어 있지 않음
• 뷰가 정의된 테이블이나 뷰를 삭제하면 그걸 참조한 다른 뷰도 삭제됨.

장점​

• 논리적 데이터 독립성 제공
• 보안

단점​

• 독립적인 인덱스 사용 불가
• 정의 변경 불가
• CRUD 제한

시스템 카탈로그​

• 시스템에 관련된 다양한 객체가 담긴 시스템 DB
• alias 자료사전 = data dictionary = 카탈로그 = 데이터사전
• 메타데이터 : 카탈로그에 저장된 정보
• SQL을 이용해 내용 검색 가능
• 수정 및 삽입 불가
• DB에 따라 다른 구조
• DBMS가 스스로 생성하고 유지
• 시스템, 사용자 접근가능

Data Directory​

• 데이터 사전에 있는 데이터를 실제로 접근하는데 필요한 정보를 관리하는 시스템
• 시스템만 접근가능

트랜잭션​

• DB 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능의 단위
• 한꺼번에 모두 수행되어야할 연산들
• 병행 제어 및 회복 작업시 처리되는 작업의 논리적 단위
• 시스템이 응답하기 위한 상태 변환 과정의 작업 단위

특성​

무결성을 보장

원자성​

• Atomicity
• 트랜잭션 내의 명령은 반드시 완벽히 수행
• 모두가 수행되거나 오류시 전부가 취소되어야함

일관성​

• Consistency
• DB의 전체 요소는 트랜잭션 수행 전과 트랜잭션 수행 완료 후의 상태가 같아야함 (질량 보존 법칙처럼)

독립성​

• Isolation = 격리성 = 순차성
• 둘 이상의 트랜잭션이 병행 실행되는 경우 다른 트랜잭션 연산이 끼어들 수 없음
• 수행 중인 트랜잭션은 완료될 때 까지 다른 트랜잭션에서 참조 불가.

영속성​

• Durability = 지속성
• 시스템이 고장나도 영구적으로 반영

Commit​

Rollback​

• Active : 트랜잭션 실행 중
• Failed : 트랜잭션 오류 발생으로 중단
• Aborted : 트랜잭션 비정상적 종료로 Rollback 연산 실행한 상태
• Partially Committed : 트랜잭션 마지막 연산까지 실행됬으나 Commit은 안 한 상태
• Committed : 트랜잭션이 성공적으로 종료되어 Commit 연산 실행한 상태

회복​

장애 발생으로 DB가 손상되었을 때 복구하는 작업, Recovery

• 트랜잭션 장애 : 실행 또는 로직 오류
• 시스템 장애 : 하드웨어 오동작, 소프트웨어 손상, 교착상태
• 미디어 장애 : 물리적 데미지

회복기법​

연기 갱신 기법​

• Deferred Update
• 트랜잭션동안 갱신된 내용이 Log에 보관됨
• Partially Committed 상태에서 Log에 보관한 내용을 실제 DB에 기록
• Redo 작업만 가능

즉시 갱신 기법​

• Immediate Update
• 트랜잭션 중이라도 DB에 반영
• 장애 대비로 갱신 내용을 Log에 보관
• Redo, Undo 모두 사용 가능

그림자 페이지 대체 기법​

• Shadow Paging
• 트랜잭션을 Rollback할 때, 갱신된 이후의 실제 페이지 부분에 그림자 페이지를 대체하여 회복
• 로그, Undo, Redo 필요 없음

검사점 기법​

• Check Point
• 복구 시점을 로그에 보관하고 그 시점부터 회복작업을 수행

병행제어​

다중 실행되는 트랜잭션들이 DB의 일관성을 파괴하지 않도록 트랜잭션 상호작용을 제어하는 것

목적​

• DB 공유 최대화
• 시스템 활용도 최대화
• DB 일관성 유지
• 응답시간 최소화

직렬화 가능성​

병행수행된 각각의 트랜잭션 결과는 각 트랜잭션을 독자적으로 실행했을 때의 결과와 같아야한다.

문제점​

• 갱신 분실 : 갱신 결과의 일부가 없어짐 (Lost Update)
• 비완료 의존성 : 하나의 트랜잭션이 실패 후 회복되기 전에 다른 트랜잭션이 실패한 갱신결과를 참조하는 현상 (Uncommitted Dependency)
• 모순성 : 두 개의 트랜잭션이 병행될 때 원치 않는 자료를 이용 (Inconsistency)
• 연쇄 복귀 : 하나를 Rollback시 다른 것도 Rollback 되는 경우 (Cascading Rollback)

병행제어 기법​

로킹​

• Lock이 허락되어야만 액세스할 수 있도록 하는 기법

2단계 로킹 규약​

• Tow-Phase Locking
• 직렬성을 보장하지만 교착상태 예방 불가

타임 스탬프 순서​

• 트랜잭션을 실행 하기 전에 Time Stamp를 부여하여 부여된 시간에 따라 처리
• 교착상태 발생 안함

최적 병행수행​

• 검증 = 확인 = 낙관적 기법
• Read Only 트랝개션일 경우 충돌률이 낮으므로 병행제어를 안하고 실행

다중 버전 기법​

• 갱신될 때마다 버전을 부여하여 관리

무결성​

• DB 데이터의 정확성, 일관성을 보장하기 위해 부정확한 자료가 DB내에 저장되는 것을 방지하기 위한 제약조건
• 사용자로부터 DB를 보호
• 사용자가 정확하게 DB를 사용할 수 있도록 보장
• 대표적인 방법은 중앙 통제에 의한 데이터 갱신
• Null 무결성 : 특정 속성이 Null이 될 수 없음
• 고유 무결성 : 각 튜플의 값이 서로 달라야함
• 참조 무결성 : 외래키 값은 Null이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 같아야함.
• 도메인 무결성 : 특정 속성이 그 도메인에 속해야함.
• 키 무결성 : 하나의 테이블에는 적어도 하나의 키가 존재해야함.
• 관계 무결성 : 릴레이션에 한 튜플의 삽입 가능 여부 또는 다른 릴레이션 튜플 사이의 관계에 대한 적절성 여부를 지정.
• 개체 무결성 : 기본 키를 구성하는 어떤 속성도 Null이나 중복값을 가질 수 없음

DB 보안​

• 권한이 없는 사용자로부터 DB를 보호
• 사용자들이 DB를 사용하고자 할 때 언제든지 사용할 수 있도록 보장

암호화​

개인키 암호방식​

• alias 비밀키 암호방식 = 대칭 암호방식 = 단일키 암호화 기법
• 동일한 키로 데이터를 암복호화
• 전위, 대체, 대수, 합성기법
• 암복호화 속도가 빠름
• 알고리즘 단순
• 파일 크기가 작음
• 사용자가 증가하면 키 파일이 많아짐
• DES : 64Bit의 평문 블록을 56Bit의 16개의 키를 이용해 암호 계산

공개키 암호방식​

• 서로 다른키로 데이터를 암복호화
• 암호화키는 공개키로 복호화키는 관리자가 관리
• alias 비대칭 암호 방식
• 키 분배가 용이
• 관리할 키 개수가 적음
• 암복호화 속도가 느림
• 알고리즘 복잡
• 파일 크기가 큼
• RSA

권한 부여​

• GRANT 사용자 등급 TO
• REVOKE 사용자 등급 FROM
• CASCADE 사용시 권한을 부여받았던 사용자가 다른 사용자에게 부여한 권한도 연쇄적으로 삭제됨

사용자 등급​

• DBA : DB 관리 책임자
• RESOURCE : DB 및 테이블 생성 가능자
• CONNECT : 단순 사용자

분산 DB​

보안, 보호가 어렵다.

구성​

• 분산처리기
• 분산db
• 통신네트워크

목표​

• 위치 투명성 : DB의 논리적인 명칭으로 액세스 가능 (Location Transparency)
• 중복 투명성 : 사용자는 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용 (Replication Transparency)
• 병행 투명성 : 다수의 트랜잭션이 실행 가능 (Concurrency Transparency)
• 장애 투명성 : 장애가 나도 트랜잭션 처리 가능 (Failure Transparency)

미들웨어​

• 분산 환경에서 구성원을 연결하고 구성원 간의 차이를 극복하도록 범용으로 개발된 소프트웨어
• 클라이언트와 서버 사이에 존재하면서 다중통신, 데이터 액세스 프로토콜과 인터페이스를 지원
• 통신 미들웨어 : NOS
• DB 미들웨어 : ODBC
• 분산 객체 미들웨어 : CORBA, DCOM

자료구조​

어떠한 자료구조에서도 필요한 모든 연산을 처리하는 것이 가능하다.

분류​

{
   "선형":{
        "리스트":["선형", "연결"],
        "스택",
        "큐",
        "덱"
    },
   "비선형":["트리","그래프"]
}

리스트​

선형 리스트​

• 연접 리스트 = Dense List = 축차 구조 = Sequential Structure
• 배 열
• 간단한 자료 구조
• 접근 속도 빠름
• 중간 자료 삽입시 연속된 빈공간이 있어야함
• 기억장소 효율 가장 좋음
• 이동횟수 : 삽입시 $\frac{n+1}{2}$ 삭제시 $\frac{n-1}{2}$
• 삽입 삭제 시 자료의 이동이 필요하기 때문에 번거로움

연결 리스트​

• 노드의 삽입 삭제 작업 용이
• 기억공간이 연속적이지 않아도 저장 가능
• 연결을 위한 포인터가 필요하기 때문에 기억공간 효율이 좋지 않음
• 트리를 표현할 때 가장 적합
• 희소행렬을 표현하면 기억장소가 절약됨
• 희소행렬 : 행렬의 요소 중 많은 항이 0으로 되어 있는 형태

종류​

• 단순 연결 리스트
• 단순 환상 연결 리스트
• 이중 연결 리스트
• 이중 환상 연결 리스트

스택​

• 한 쪽에서만 삽입 삭제 가능

• 후입선출 (LIFO)

• Top : 마지막으로 삽입된 자료의 위치 = 스택 포인터

• Bottom : 스택 바닥

• Overflow

• Underflow

• 부 프로그램 호출시 복귀주소 저장

• 함수 호출의 순서 제어

• 인터럽트 복귀주소 저장

• 후위 표기법 연산

• 0 주소 지정방식 명령어의 자료 저장소

• 재귀 프로그램

• 컴파일러를 사용한 언어 번역

큐​

• 선형 리스트의 한쪽에서는 삽입, 다른쪽에서는 삭제만 이루어짐

• 선입선출 (FIFO)

• 시작과 끝을 표시하는 두개의 포인터 존재

• 프런트 포인터

  • 가장 먼저 삽입된 자료의 포인터
  • 삭제 작업시 사용

• 리어 포인터

  • 가장 마지막에 삽입된 자료의 포인터
  • 삽입 작업시 사용

• 운영체제 작업 스케줄링

• spool

덱​

• 삽입과 삭제가 리스트 양쪽에서 일어남
• Double Ended Queue
• Stack과 Queue를 합쳐서 만듦
• Scroll : 입력 제한 데크
• Shelf : 출력 제한 데크

트리​

• 족보, 연산수식, 구조도, 힙(heap)에 사용
• 근노드 : Root node
• 단말노드 : Terminal Node = Leaf Node
• 차수 : Degree = 가지 수
• 레벨 : 노드의 레벨
• 깊이 : 최대 레벨
• 숲 : Forest 여러 트리의 집합
• tree의 degree : MAX(degree)

이진트리​

• 차수가 2이하인 노드로 구성된 트리
• 레벨 i에서의 최대 노드의 수는 $2^{n-1}$
• 전체의 최대 노드의 수는 $2^n-1$
• 단말 노드 수가 $N_0$, 차수(가지 수)가 2인 노드의 수가 $N_2$라고 할 때 $N_0=N_2+1$ 성립

정이진 트리​

꽉찬 트리

전이진 트리​

왼쪽부터 오른쪽으로 하나씩 빠짐없이 채워진 트리

사향트리​

한 쪽 자식 노드가 없는 치우친 트리

• 왼쪽 사향 이진 트리
• 오른쪽 사향 이진 트리

이진트리 운행법​

• Preorder : Root > Left > Right
• Inorder : Left > Root > Right
• Postorder : Left > Right > Root

수식의 표기​

• Prefix : 연산자 > Left > Right

• Infix : Left > 연산자 > Right

• Postfix : Left > Right > 연산자

• Infix to Prefix or Postfix : 연산에 따라 괄호로 묶고 연산자를 괄호 앞뒤로 옮김

• Prefix or Postfix to Infix : 운행 순서에 따라 괄호로 묶어 연산자를 피연산자 사이로 이동

스레드 이진트리​

• 이진트리에서 발생하는 Null 링크를 트리 운행에 필요한 다른 노드의 포인터로 사용하도록 된 트리
• Nil로 Null pointer 기록
• 왼쪽이 Nil이면 운행상 전 노드를 가리킴
• 오른쪽이 Nil이면 운행상 후 노드를 가리킴
• Nil이 아닐경우 다음 노드를 가리킴

그래프​

• 정점 (Vertex)와 간선 (Edge)로 이루어짐
• 차수
  • 무방향 그래프 : 한 정점에 연결된 간선 수
  • 방향 그래프 : 진입(Indegree), 진출(Outdegree)
• 완전 그래프의 간선 수
  • 무방향 그래프 : $\frac{n(n-1)}{2}$
  • 방향 그래프 : $n(n-1)$
• 사이클 : 같은 정점으로 시작과 끝이 이루어짐
• 최대 사이클 : 사이클을 이루는 경로 중 최대 경로의 길이

인접행렬​

• Adjacency Matrix
• 선이 있으면 1, 없으면 0으로 표기

최소 비용 신장 트리​

• MST = Minimum-Cost Spanning Tree
• 가중치가 작은 간선들을 사이클을 이루지 않게 연결한 그래프

정렬​

{
  "내부정렬": {
    "선택": ["힙"],
    "삽입": ["삽입", "쉘"],
    "교환": ["버블", "선택", "퀵"],
    "병합": ["2-Way Merge Sort"],
    "분배": ["기수"]
  },
  "외부정렬": [
    "밸런스 병합",
    "케스케이드 병합",
    "폴리파즈 병합",
    "오실레이팅 병합"
  ]
}

고려사항​

• 데이터의 양
• 초기 데이터의 배열 상태
• 키 값들의 분포 상태
• 소요공간 및 작업시간
• 시스템의 특성

내부정렬​

삽입정렬​

• 이미 순서화된 파일에 $N$번째 키를 앞의 $N-1$개의 키와 비교
• 뒤에서 앞으로 비교

쉘정렬​

• 매개변수
• 입력파일이 부분적으로 정렬되어 있는 경우

선택정렬​

• $N$개의 레코드에서 최소값을 찾아 첫 번째 레코드에 놓고 나머지 $N-1$개 중에서 다시 최소값을 찾아 두번째... 를 반복
• 앞에서 뒤로 비교

버블정렬​

• 주어진 파일에서 인접한 두 개의 레코드를 비교하여 그 크기에 따라 레코드 위치를 서로 교환
• 계속 정렬 여부를 플래그 비트로 결정

퀵정렬​

• 작은 값은 왼쪽에 큰 값은 오른 쪽에 모이도록해서 분할해서 정렬
• 가장 바름
• 스택 필요

힙 정렬​

• 전이진 트리를 이용한 정렬 방식

2-Way 합병 정렬​

• Merge Sort
• 두 개의 키를 한 쌍으로 하여 각 쌍에 대해 순서를 정함
• 이미 정렬되어 있는 두 개의 파일을 한 개의 파일로 병합

기수 정렬​

• 큐를 이용하여 자릿수 별로 정렬
• 레코드의 키를 분석하여 같은 수 또는 문자끼리 그 순사에 맞는 버킷에 분배했다가 버킷 순으로 레코드를 꺼내어 정렬
• 키워드를 나타내는 레이블 내의 주소로 키워드를 변경

검색​

선형 검색​

• 첫 번쨰 레코드 키 값부터 차례로 비교하여 검색
• 순차 검색

제어 검색​

• 반드시 순서화된 파일이여야 검색 가능
• 한 번의 비교가 끝난 후 비교 대상이 된 레코드를 다음에 비교할 대상을 선택하는 기준으로 사용
• 이분 검색 : M = $\frac{F+L}{2}$
• 피보나치 검색
• 보간 검색 : 있음직한 부분의 키를 택하여 검색, 프로그래밍 불가
• 블록 검색 : 블록으로 분할해 인덱싱 후 어느 인덱스에 있는지 검색 후 블록 내를 다시 선형 검색

이진 트리 검색​

• 파일을 이진 검색 트리로 구성하여 검색
• 이진 검색 트리 : 왼쪽 자식노드는 부모보다 작고, 오른쪽 자식노드는 부모보다 크게 구성

해싱​

• 해싱은 DAM 파일을 구성할 때 사용, 접근 속도는 빠르나 기억공간 요구
• 다른 방식에 비해 검색속도가 가장 빠름
• 삽입 삭제 작업이 많을 때 유리
• 키-주소 변환방법

해시테이블​

• 버킷 : 하나의 주소를 갖는 파일의 한 구역
• 슬롯 : 한 개의 레코드를 저장할 수 있는 공간, N개의 슬롯이 모여 하나의 버킷
• Collision : 서로 다른 두 개 이상의 레코드가 같은 주소를 갖는 현상
• Synonym : 충돌로 인해 같은 주소를 같는 레코드들의 집합
• Overflow : 버킷에 저장할 공간이 없는 상태, Collision은 발생해도 Overflow는 발생하지 않을 수 있음

해싱함수​

• 제산법 : 소수를 사용함 (Division)
• 제곱법 : 키를 제곱해 중간부분을 추출 (Mid-Square)
• 폴딩법 : 키를 여러부분으로 나눠 각 부분을 더하거나 XOR한 값을 추출 (Folding)
• 기수 변환법 : 키 숫자의 진수를 다른 진수로 변환시켜 초과한 자릿수를 절삭
• 대수적 코딩법 : 키 값의 비트 수를 다항식의 계수로 간주
• 계수 분석법 : 숫자 분포를 분석하여 비교적 고른자리
• 무작위법 : 랜덤

Overflow 해결​

개방 주소법​

• 선형 방법
• 순차적으로 그 다음 빈 버킷을 찾아 저장
• Open Addressing

폐쇄 주소법​

• Overflow된 레코드를 별도의 Overflow영역에 저장하고 체인(Pointer)로 홈버킷과 연결
• Direct Chaining : Cylinder Overflow Area에 보관 (해시테이블 내)
• Indirect Chaining : Independent Overflow Area에 보관 (해시테이블 밖)

재해싱​

새로운 해싱함수로 새로운 홈 주소

인덱스​

• 데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 구성하는 것
• 데이터가 저장된 물리적 구조와 밀접한 관계
• 레코드가 저장된 물리적 구조에 접근하는 방법을 제공
• 삽입과 삭제가 빈번하면 인덱스의 갯수를 최소화

m-원 검색 트리​

• m-Way Search Tree
• 키 값의 일부분이 동일한 문자열이나 숫자로 구성된 자료를 표현하는데 효과적
• 삽입, 삭제시 트리 균형을 유지하기 위해 복잡한 연산이 필요

B트리​

• 균형된 m원 검색트리
• 모든 Leaf는 같은 레벨이 있다.
• 한 노드 안에 있는 키 값들은 오름차순을 유지

B+트리​

• B트리의 변형, 인덱스 세트와 리프 노드로만 구성된 순차 데이터 세트로 구성
• B트리의 연산과정을 줄일 수 있는 트리구조

트라이 색인​

• Trie
• 탐색을 위한 키 값을 직접 표현하지 않고 키를 구성하는 문자나 숫자 자체의 순서로 키 값을 구성하는 구조
• 키 값이 문자 또는 숫자일 경우, 키 값들에 대해 일부분이 같은 문자나 숫자로 구성되어있을 때 적합
• 삽입, 삭제시 노드의 분열과 병합이 없음
• 키 값의 분포를 예측할 수 있다면 기억장소를 절약 가능

파일 편성​

순차 파일​

• Sequential File = 순서파일
• 물리적 연속 공간에 순차적으로 기록
• 급여관리 등 기간별로 일괄처리를 주로 하는 경우에 적합
• 자기테이프

장점​

• 기록 밀도가 높아 기억공간 효율적 사용
• 어떠한 매체에도 적용
• 키 순서대로 편성되어 취급 용이
• 키 순서대로 레코드 처리시 빠름

단점​

• 새로운 레코드 삽입, 삭제시 재구성을 위해 전체를 복사해야함
• 검색시 처음부터 순차적으로 하기에 효율이 낮고 응답시간이 느림

색인 순차 파일​

• Indexed Sequential File
• 순차 처리와 랜덤처리가 모두 가능하도록 레코드를 키 값순으로 정렬시켜 기록
• 레코드의 키 항목만을 모은 색인 파일을 구성하여 편성
• 색인을 이용한 순차적인 접근방법을 제공하여 ISAM
• 레코드를 참조시 색인 탐색 후 색인이 가리키는 포인터를 사용해 직접 참조
• 자기디스크
• 자기테이프 불가능

구성​

• 기본 구역 : 실제 레코드를 기록하는 부분, 키 값 순으로 저장
• 색인 구역
  • 마스터 색인 구역 : 실린더 색인 구역의 정보가 많을 경우, 해당 레코드가 어느 실린더 색인 구역에 기록되어 있는지를 기록
  • 실린더 색인 구역 : 트랙 색인의 최대키 값과 해당 레코드가 기록된 실린더의 정보가 기록, 한 파일당 하나씩 만들어짐
  • 트랙 색인 구역 : 트랙상 기록되어 있는 데이터 레코드 중의 최대 키 값과 주소가 기록, 한 실린더당 하나씩, 처리할 레코드가 실제로 어느 트랙에 기록되어있는지를 판별
• 오버플로 구역 : 기본구역에 빈공간이 없어서 예비적으로 확보해둔 구역
  • 실린더 오버플로 구역 : 해당 실린더의 기본구역에서 오버플로된 데이터 기록
  • 독립 오버플로 구역 : 실린더 오버플로에 더 이상 기록할 수 없을 때 사용할 수 있는 예비 공간

장점​

• 삽입, 삭제, 갱신 용이
• 파일 전체를 복사할 필요 없음

단점​

• 색인 및 오버플로 구역을 구성하기 위한 추가 기억공간 필요
• 오버플로 레코드가 많아지면 파일을 재편성
• 파일이 정렬되어 있어야함
• 삽입, 삭제가 많으면 효율이 떨어짐
• 액세스 시간이 랜덤 편성파일보다 느림

정적 인덱스​

• 인덱스의 구조가 변경되지 않고 내용만 변하는 구조
• ISAM

동적 인덱스​

• 추가로 삽입될 레코드를 감안하여 빈 공간을 미리 예비해 두는 인덱스
• VSAM
• 블록에 레코드가 가득차면 동적으로 분열
• 일정 수의 레코드가 유지되지 않는 블록은 병합

VSAM​

동적 인덱스 방법을 이용한 색인 순차 파일

• 기본 구역과 오버플로 구역을 구분하지 않음
• 레코드를 삭제하면 그 공간을 재사용
• 제어 구간에 가변 길이 레코드를 쉽게 수용

직접 파일​

• Direct File = Random File = DAM (Direct Access Method)
• 레코드에 특정 기준으로 키가 할당, 해시 함수를 이용해 이 키에 대한 물리적 상대 레코드 주소를 계산 후 레코드 저장
• 자기 디스크, 자기 드럼

장점​

• 물리적 주소를 통해 각 레코드에 직접 접근
• 접근시간이 빠름
• 삽입, 삭제, 갱신 용이
• 어떤 레코드라도 평균 접근 시간에 검색 가능

단점​

• 레코드 주소 변환 과정 필요
• 기억 공간 효율 저하
• 물리적 구조에 대한 지식 필요
• 프로그래밍 복잡
• 충돌 발생 염려로 기억공간 확보

역파일​

• Inverted File
• 여러 개의 색인을 만들어 항목별 특성에 맞게 분배한 파일로 다중 키 파일에 속함
• 다중 키 파일 : 하나의 데이터에 여러개의 접근 방법을 지원하는 구조
  • 순차 처리와 임의 처리가 모두 가능하도록 편성
  • 검색 속도가 빨라 빠른 시간 내에 정보를 얻고자하는 시스템에 적합
• 색인 값을 결합하여 레코드 주소를 결정
• 레코드를 파일 중간에 삽입하기 쉬움
• 검색 속도 빠름
• 데이터 파일에 접근하지 않아 응답시간이 줄어듦
• 처리가 쉬움
• 색인 항목이 가변적

다중 리스트 파일​

• Multi-List File
• 다중 키파일의 한 종류
• 각 키에 대해 색인을 만든 후 각 데이터 레코들 간에 다중 리스트를 구축하여 구성
• 색인의 각 항목들의 길이가 고정적으로 관리가 용이
• 수정, 삭제 검색이 효율적

다중 링 파일​

• Multi-Ring File
• 같은 특성을 가진 레코드들을 포인터로 연결하여 구성
• 같은 항목값을 가진 레코드를 한꺼번에 처리하는 효과적
• 기억장소 절약
• 자료 중복성 배제
• 레코드 형식이 달라도 처리 가능