수테크📱⌚️👀

***  일반 + 신유형

 

oracle에서 빈문자열은 null로 저장 / sql server에서는 빈문자열 그대로 저장되어 

4번은 null이 아니자나... 그래서 조회가 안됩니다...

 

논리 연산자 우선순위 : NOT > AND > OR

 

null 은 포함하지 않고 계산하면

 

1. (20 + 0) / 2 = 10

2. (20 + null (x)) / 1  = 20

3. (20 + null (x)) / 1  = 20

 

NVL(대상데이터 , NULL일때 데이터)

값이 null 인 경우, 2번째 지정값을 출력하고 그렇지 않으면 대상데이터를 출력한다.

 

SELECT TOP(3) WITH TIES 팀명, 승리건수   // TOP(3) 만 적는다면 그냥 3개만 출력
	FROM 팀별 성적
    ORDER BY 승리건수 DESC;

 

=> 3번째 행과 동일한 값을 가진 추가 행이 있다면 이 행들도 포함(SQL Server에서 사용)

 

SELECT 팀명. 승리건수
	FROM 팀별성적
    WHERE ROWNM <= 3
    ORDER BY 승리건수 DESC;

 

=> 3번째 행과 동일한 값을 가지 추가행이 있더라도 포함 x (Oracle에서 사용)

=> Oracle에서서 TOP(3) WITH TIES와 유사한 기능을 구현하려면 DENSE_RANK()의 윈도우 함수를 사용할 수 있다

 

 

RANK()와 DENSE_RANK()의 차이....

 

EmployeeIDNameSalary

1	Alice	5000
2	Bob	4000
3	Carol	4000
4	Dave	3000
5	Eve	2000

RANK() 사용 예시

SELECT *
FROM (
    SELECT e.*, RANK() OVER (ORDER BY Salary DESC) AS rnk
    FROM Employees e
)
WHERE rnk <= 3;

 

EmployeeIDNameSalaryrnk

EmployeeID	Name	Salary	rank
1	Alice	5000	1
2	Bob	4000	2
3	Carol	4000	2
4	Dave	3000	4

 

RANK() 함수는 Salary가 같은 Bob과 Carol에게 동일한 2순위를 부여하고, 다음 순위인 3을 건너뛰고 4를 Dave에게 부여

DENSE_RANK() 사용 예시

SELECT *
FROM (
    SELECT e.*, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY Salary DESC) AS rnk
    FROM Employees e
)
WHERE rnk <= 3;

 

EmployeeIDNameSalaryrnk

1	Alice	5000	1
2	Bob	4000	2
3	Carol	4000	2
4	Dave	3000	3

DENSE_RANK() 함수는 Salary가 같은 Bob과 Carol에게 동일한 2순위를 부여하고, 다음 순위를 3으로 부여하여 연속성을 유지합니다.

 

• RANK(): 동일한 값을 가진 행들이 있으면 순위에 공백이 생깁니다.
• DENSE_RANK(): 동일한 값을 가진 행들이 있더라도 순위에 공백이 생기지 않고 연속적으로 부여됩니다.

 

oracle은 수정후에 create하면 자동으로 저장된다

    

헷갈리기 쉬운 문제...

ROWNUM 을 정렬 전에 쓰면 아무 의미 없다....

정답은 3번

 

' \d+', 'xxx', 1, 2 => 문자를 xxx로 바꾸는데 처음부터 시작해서 2번째 위치꺼를 REPLACE 바꿔라

 

 

*** 노랭이 모르는거

 

TCL :  논리적인 작업의 단위를 묶어 DML에 의해 조작된 결과를 작업 단위(Transaction) 별로 제어하는 명령어인 Commit, Rollback, Savepoint 등이 여기에 해당하며, 일부에서는 DCL로 분류하기도 한다

 

UNIQUE는 NULL 입력이 가능하다!!! PK는 불가능함 ㅋㅋㅋ

 

 

****  노랭이 정리

 

데이터 모델링

1. 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행, 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 이용

2. 논리적 데이터 모델링 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음

3. 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계 

 

 

데이터 모델링을 하는 주요한 이유

1. 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하기 위해서

2. 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위해서

 

=> 데이터 모델링 이라는 것은 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가짐

 

데이터 모델링 유의점 : 중복, 비유연성, 비일관성

 

데이터베이스 스키마 구조 3단계

- 외부 스키마 : 사용자가 보는 데이터베이스의 부분적 뷰를 정의

- 개념 스키마 : 통합 관점의 스키마 구조를 표현한 것으로 데이터 모델링은 통합관점의 뷰를 가지고 있는 개념 스키마를 만들어가는 과정임.

- 내부 스키마 : 데이터의 물리적 저장 구조를 정의

 

ERD 작성 순서

1. 엔터티를 그린다

2. 엔터티를 적절하게 배치한다

3. 엔터티 간 관계를 설정한다

4. 관계명을 기술한다

5, 관계의 참여도를 기술한다

6. 관계의 필수여부를 기술한다

 

엔터티의 특징

1.반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다

2. 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다

3. 영속적으로 존재하는 (두개 이상의)인스턴스의 집합이어야 한다

4. 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다

5. 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다

6. 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계야 있어야 한다 

 

기본엔터티(키엔터티) 

- 원래 존재하는 정보로서 다른 엔터티와의 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성이 가능하고 자신은 타 엔터티의 부모의 역할을 하게 된다

- 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가지게 된다

- 예를 들어 사원, 부서, 고객...

-  vs) 중심엔터티(메인엔터티) : 데이터 모델에서 다른 여러 엔터티와 관계를 맺는 중심적인 역할을 하는 엔터티로 여러 엔터티와의 관계를 맺고 관계를 통해 데이터를 연결한다

 

속성(Attribute) 

: 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위

=> 업무상 관리가 가능한 최소의 의미 단위(엔터티의 한 분야)

 

속성의 특성에 따른 분류

- 기본속성 :  엔터티가 본질적으로 가지고 있는 속성('고객' 엔터티의  '이름', '주소', '전화번호')

- 설계 속성 : 데이터베이스 설계를 위해 추가된 속성('주문' 엔터티의 '주문번호', '고객ID')

- 파생 속성 : 다른 속성 값에서 계산되거나 유도되는 속성, 조회할 때 빠른 성능을 내도록 함('주문' 엔터티의 총금액)

 

 속성의 도메인

:  각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 속성의 도메인이라하며, 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 저장하는 것

 

두개의 엔터티 사이에 체크해야 할 사항

1. 두 개의  엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?

2. 두 개읜 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생하는가?

3. 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?

4. 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사가 있는가?

 

주식별자를 저장할 때 고려해야 할 사항

- 주식별자에 의해 엔터티내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다(유일성)

- 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다(최소성)

- 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다(불변성)

- 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다(존재성)                                                                                                                                                                                                                                                                              

식별자의 종류

- 엔터티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자와 보조식별자로 구분

- 엔터티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자로 구분

- 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일식별자와 복합 식별자로 구분

- 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질식별자와 인조식별자로 구분

 

성능 데이터 모델링 수행 절차에 대한 설명..

1. 데이터모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행

2. 데이터베이스 용량산정을 수행

3. 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악

4. 용량과 트랜잭션 유형에 따라 반정규화를 수행

5. 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼 타입/서브타입 조정 등을 수행

6. 성능관점에서 데이터모델을 검증                                                                                                                                         

 

 

 

2023 기출..

 

JavaScript 를 사용한 비동기 통신기술로 클라이언트와 서버 간에 XML데이터를 주고받는 기술이다. 전체 페이지를 새로 고치지 않고도 페이지의 일부만을 위한 데이터를 로드 할 수 있어, 메뉴 등 화면상의 객체를 자유롭게 움직이고 다툴 수 있다. 비슷한 기능의 액티브X 나 플래시 등에 비해 가볍고 속도가 빨라 차세대 웹 기술로 각광받고 있다.

:AJAX(Asynchronmous JavaScript and XML, 비동기식 자바스크립트 XML)

 

 

 

시스코의 L2F와 PPTP 을 조합하여 만든 VPN이다. 자체적으로 암호화 기능이 없기 때문에 보통 IPsec과 같은 보안용 프로토콜과 같이 사용한다. 기본적으로 PPTP 방식을 따르기 때문에, 서버-클라이언트 통신 방식은 유사하나 UDP 500번 포트를 사용해 통신을 한다는 점이 PPTP와 조금 다르다. 따라서 NAT 방식을 사용한 방화벽에 쉽게 차단될 수 있지만, 높은 보안성과 설치 밒 설정이 간단하고 빠른 속도를 가지고 있는 장점이 있다,

- 데이터링크 계층에서 구현되는 터널링(두 노드 또는 네트워크 간 가상의 링크를 형성하는 기법) 기술

: L2TP

 

 

 

네트워크를 통한 원격 호스트 연결 과정을 보호하기 위한 프로토콜

: SSH(Secure Shell, 시큐어 쉘)

 

 

 

포트 : 컴퓨터 간 상호 통신을 위해 프로토콜에서 이용하는 가상의 연결단

- 컴퓨터는 동시에 하나 이상의 프로그램을 실행하기  떄문에  IP주소만으로는 특징 서비스에 접근할 수 없으므로

포트 사용하여 특정 서비스에 할당될 수 있고, 원하는 서비스에 접근할 수 있다.

- 잘 알려진 포트

포트	설명	포트	설명
20	FTP - 데이터 포트	21	FTP - 제어 포트
22	SSH - 원격 접속 보안	23	TELNET - 원격 접속
25	SMTP - 이메일 전송	80	HTTP - 웹 페이지 전송
110	POP3 - 이메일 수신	443	HTTPS - 암호화 전송

 

 

 

악성 루틴이 숨어 있는 프로그램으로, 겉보기에는 정상적인 프로그램으로 보이지만 실행하면 악성 코드를 실행하는 프로그램

- 컴퓨터 바이러스나 웜과는 달리, 트로이 목마는 보통 다른 파일에 삽입되거나 스스로 전파되지 않는다.

: 트로이 목마

 

 

 

스스로를 복제하여 파일을 손상시키는 악성 프로그램

- 다른 실행 프로그램에 기생하여 실행

- CD,. USB 드라이버 등을 통해 전파 => 스스로 전파 불가능

: 바이러스

 

 

 

스스로를 복제하여 네트워크를 손상시키는 악성 프로그램

- 독자적으로 실행되어 다른 프로그램이 필요하지 않음

- 네트워크를 사용하여 복제본을 스스로 전파

: 웜

 

 

 

TCP/IP에서 신뢰성 없는 IP를 대신하여 송신 측으로 네트워크의 IP 상태 및 에러 메시지를 전달해주는 프로토콜

- 서버와 게이트웨이 사이에서 메시지를 제어하고 알려주는 프로토콜

: ICMP 

 

 

 

특정 객체에 대한 접근을 제어하거나 기능을 추가할 수 있는 디자인 패턴으로, 객체의 대리자를 이용하여 원래 객체의 작업을 대신 처리하는 방식이다. 즉, 어떤 객체를 사용하려고 할 때, 객체를 직접 참조하는 것이 아니라 해당 객체에 대응하는 일종의 대리자 역할을 하는 객체를 통해서 대상에 접근하는 방식으로 직접 참조하려던 객체가 메모리에 존재하지 않아도 기본적인 정보 참조나 실제 사용 시점까지 생성 시점을 미루는 등 행위가 가능해진다

: Proxy

 

 

생성 단계를 캡슐화하여 구축 공점을 동일하게 이용하도록 하는 패턴

: Builder(빌더)

 

 

 

구현부에서 추상층을 분리하여  각자 독립적으로 확장할 수 있게하여 결합도를 낮춘 패턴

:Bridge(브릿지)

 

 

한 객체의 상태 변화가 일어났을 때 그 객체에 의존(상속)하는 다른 객체들에게 알리고, 자동으로 내용이 갱신되는 방식으로 일대다(One-To-Many)의존성을 가지는 패턴

:Observer(옵저버)

 

 

*** db 요소들

릴레이션 인스턴스 :  튜플들의 집합(릴레이션 실제값)

도메인 : 한 속성에 나타날 수 있는 값들의 범위

튜플 :  행(Row)

차수 : 속성들의 수

릴레이션 스키마 : 속성 이름들(릴레이션 틀, 구조)

카디널리티 : 튜플들의 수

 

 

 

*** 데이터베이스 스키마

외부 스키마 : 개념 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의

개념 스키마 : 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조로, 개체간의 관계와 제약조건을 나타냄

내부 스키마 : 데이터베이스의 물리적 구조로, 데이터의 실제 저장 방법을 기술

 

 

 

데이터베이스 설계 순서(요괴눈물)

요구사항 분석 -> 개념적 설계 -> 논리적 설계 -> 물리적 설계 -> 구현

 

 

 

DROP VIEW 고객 CASCADE

: [고객] 뷰를 삭제하고, [고객] 뷰와 의존성 관계가 있는 객체들을 모두 삭제\

 

 

 

대칭키(=개인키, Private) 알고리즘 : 암호화 키 = 복호화 키

- 종류 : LFSR, RC4, SEED. AES, DES. ARIA,

 

 

 

비대칭키(=공개키, Public) 알고리즘 : 암호화 키 <> 복호화 키

- 종휴 : RSA, ECC 

 

 

 

**코드 커버리지

구문 커버리지 : 모든 구문이 한 번 이상 수행되도록 테스트 케이스 설계

다중 조건 커버리지 : 결정 포인트 내에 있는 모든 개별 조건식의 모든 가능한 논리적인 조합을 고려하여 100%커버리지 보장

변형 조건/결정 커버리지 : 조건과 결정을 복합적으로 고려한 측정 방법이며, 결정 포인트 내의 다른 개별적인 조건식 결과에 상관없이 독립적으로 전체 조건식의 결과에 영향을 주는 테스트 커버리지

결정 커버리지 : 결정 포인트 내의 모든 분기문(조건문)이 적어도 한 번 이상 수행되도록 테스트 케이스 설계

조건/결정 커버리지 : 모든 조건문과 각 개별 조건식이 적어도 한 번 이상 수행되도록 테스트 케이스 설계

경로 커버리지 : 모든 논리적인 경로가 한 번 이상 수행되도록 테스트 케이스 설계

조건 커버리지 : 결정 포인트 내의 모든 개별 조건식이 적어도 한 번 이상 수행되도록 테스트 케이스 설계

 

 

 

 

 

 

 

Tampering(부정 조작)검출 시스템을 통하여 소프트웨어에 적용된 위,변조를 감지하고 프로그램이 오작동 하도록 만드는 기술

: 템퍼 프루핑(Tamper Proofing)

 

 

 

인터넷 애플리케이션에서 사용자 인증에 사용되는 공개 API(OpenAPI)로 구현된 표준 인증 방법

- 다른 애플리케이션에서 네이버, 카카오톡, 구글 등의 저장된 사용자 정보에 접근할 때 사용할 수 있다

- ex) 다른 애플리케이션에 Google로 로그인하면 연동된 계정의 Google Calendar  정보를 가져올 수 있다

: OAuth(Open Authorization, 공개 인증)

 

 

 

#include <stdio.h>
int main() {
	char*p = "KOREA";
    printf("%s\n", p);				// KOREA
    printf("%s\n", p+1);			// OREA
    printf("%c\n", *p);				// K
    printf("%c\n", *(p+3));			// E
    printf("%c\n", *p+4);			// O (아스키 코드 규칙에 따라 *p(K = 75) + 4 = 79로 계산)
}

 

 

 

 

구조체 포인터 변수가 구조체 멤버에 접근할 때 사용하는 연산자

: 화살표 연산자(->)

 

 

 

 

** .super

: 상위 클래스를 호출하는 예약어

** this 

: 객체 자기자신을 의미하는 예약어

 

 

A b = new B();
A : 상위 클래스
B : 하위 클래스

** 오버라이딩(Overriding)
:하위(자식) 클래스에서 상위(부모) 클래스의 메소드를 재정의 하는 과정
- 하위 클래스의 오버라이딩 메소드는 상위 클래스 메소드보다 우선순위가 높다

 

 

 

                                                 

ATM(Asynchronous Transger Mode, 비동기 전송 모드)

- 기존 패킷교환방식과 유사하나, 패킷 크기를 일정(샐Cell)하게 하고 에러 복구 등을 간략화시킴

- ATM 샐들을 모아서 -> 비동기 시분할 다중화( ATDM)전송할 데이터를 버퍼에 우선 저장  -> 우선순위에 따라 다중화 슬롯(ATM 샐들의 전달에만 관여) 에 삽입

 

 

 

 

*** 접근 통제(Access Control, 접근 제어)

- 임의 접근 통제(DAC; Discretionary Access Control, 신분 기반 정책)

: 자원에 접근하는 사용자의 신원에 따라 접근 권한을 부여하는 방식

 

- 강제 접근 통제(MAC; Mandatory Access Control, 규칙 기반 정책)

: 사용자나 자원(객체) 모두 보안 레벨(등급)을 부여 받아 서로의 레벨을 비교하여 접근 권한을 부여하는 방식

 

- 역할기반 접근 통제(RBAC; Role-Based Access Control)

: 사용자에게 할당된 역할에 기반하여 접근권한을 부여하는 방식 -> 직책에 권한을 부여

 

 

 

*** RIP(Routing Information Protocol, 경로 선택 정보 프로토콜)

- 거리 백터 기반 라우팅 프로토콜

- 경유하는 라우터의 대수(홉수)에 따라 최단 경로를 동적으로 결정 -> 최적의 경로가 아닌 경우 발생(왜? 속도나 지연 등을 고려하지 않아)

- 30초 주기로 전체 라우팅 정보 갱신 -> 변화 업데이트 시 많은 시간 소요 -> 소규모 동종 네트워크에 적합

 

 

 

**** 관계대수(순수관계 연산자)

- SELECT( σ ) : 릴레이션에서 주어진 조건을 만족하는 튜플들을 검색하는 것

- PROJECT( Π ) : 릴레이션에서 주어진 조건을 만족하는 속성들을 검색하는 것

- JOIN( ⋈ ) : 두개의 릴레이션 A와 B에 공통된 속성을 연결하는 것

- DIVISION(%)  : X > Y인 두 개의 릴레이션 R(X)와 S(Y)갸 있을 때,  R의 속성이 S의 속성 값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 것

 

 

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2022 기출...

 

*** RAID(.Redundant Array of Inexpensive Disk)

: 디스크의 고장에 대비해 데이터의 안정성을 높인 컴퓨터의 저장 장치로서, 하나의 대형 저장 장치 대신 다수의 일반 하드를 배열로 구성하고, 데이터를 분할해서 분산 저장하거나 다중화한 저장 장치

- 여러 개의 하드 디스크에 일부 중복된 데이터를 나눠서 저장하는 기술

- 값싼 디스크를 여러 개 묶어 대용량의 저장 공간을 만들고자 함

- 여러 개의 디스크를 하나로 묶어 하나의 논리적 디스크로 작동하게 하여 사용자에게 하나의 디스크처럼 보이게 한다

- 디스크 어레이(Disk Array)라고도 한다.

- RAID에 사용되는 기술

스트라이핑(Striping)	데이터를 여러 개의 디스크에 분산 저장할 수 있게 해주는 기술
미러링(Mirroring)	데이터를 복제하는 기술
패리티(Parity)	데이터의 오류 검출 확인에 사용되는 기술

 

- RAID 종류

RAID 0	여러 개의 디스크에 데이터를 똑같이 분할하여 저장하는 방식 - 스트하이핑(Striping)이라고도 부른다. - 여러 개의 디스크를 하나의 디스크처럼 인식하여 사용하므로, 하나의 디스크에 문제가 발생하면 전체에 문제가 생기게 된다
RAID 1	여러 개의 디스크에 데이터를 똑같이 복제(Mirroring)하는 방식 - 미러링(Mirroring)이라고도 부른다. - 디스크마다 데이터가 복제되어 있으므로 안정성이 높다
RAID 2	기록용 디스크와 복구용(패리티용, 해밍 코드)디스크를 별도로 분리하여 구성하는 방식

 

 

*** TKIP(Temporal Key Integrity Protocol, 임시 키 무결성 프로토콜)

: IEEE 802.11 무선랜 보안에 사용된 WEP 방식의 취약성을 보완한 데이터 보안 프로토콜

 

 

** UI 종류

- CLI : 텍스트 또는 키보드 기반으로 기기를 조작하는 인터페이스

- GUI : 그래픽 또는 마우스 기반으로 기기를 조작하는 인터페이스

- NUI : 인간의 자연스러운 신체 움직임으로 기기를 조작하는 인터페이스

- VUI : 사람의 음성 기반으로 기기를 조작하는 인터페이스

- OUI : 모든 자연 상태가 입력과 출력이 동시에 이뤄지는 인터페이스

 

 

*** ISMS(Information Security Management System, 정보 보호 관리 체계)

: 정보 자산의 비밀을 유지하고 결함이 없게 하며, 언제든 사용할 수 있게 한 보호 절차와 과정

- 기업의 정보 보호 수준을 끌어올리라는 것

- 방송통신위원회는 정보통신 서비스를 시작하기 전에 보안 위험을 분석해 미리 조치하고, 사이버 공격에 대응할 최소 보호 조치 기준을 마련하였다.

 

 

*** Watering Hole(워터링 홀)

: 표적으로 삼은 특정 집단이 주로 방문하는 웹 사이트(물웅덩이)를 감염시키고 피해 대상이 그 웹사이트를 방문할 떄까지 기다리는 공격

- 감염된 웹 사이트의 방문자는 모두 악성 코드에 감염되어, 전염성이 높아지는 것이 특징이다

 

 

1. 단위 테스트

2. 통합 테스트

3. 시스템 테스트

4. 인수 테스트

 

 

*** 관계 데이터 연산

관계 대수	- 절차적 언어(절차 중심) : 원하는 정보를 '어떻게' 유도하는가를 연산자와 연산 규칙 이용하여 기술 - 분류 : 순수 관계 연산자, 일반 집합 연산자
관계 해석	- 비절차적 언어(결과 중심) : 원하는 정보가 '무엇'이라는 것만 정의 - 분류 : 튜플 관계 해석, 도메인 관계 해석

 

 

 

*** ALL : 검색된 조건을 모두 만족해야 한다

SELECT 이름, 과목, 점수 FROM 수강생

WHERE 점수 > ALL (

SELECT 점수 FROM 수강생 WHERE 이름 = '김길현');

 

이름	과목	점수
남기욱	정보	100

: '김길현' 수강생의 점수인 90 그리고 70ㅂ보다 높은 튜플을 출력한다.

 

***  ANY : 검색된 조건을 하나 이상 만족해야 한다.

SELECT 이름, 과목, 점수 FROM 수강생

WHERE 점수 > ANY (

SELECT 점수 FROM 수강생 WHERE 이름 = '김길현');

 

이름	과목	점수
김길현	정보	90
남기욱	정보	100
김상현	컴활	80

: '김길현' 수강생의 점수인 90 또는 70보다 높은 튜플을 출력한다.

 

 

*** COUNT() : .그룹별 튜플 수

COUNT(*)	NULL 값을 포함한 튜플 수 반환
COUNT(속성명)	NULL 값을 포함하지 않는 튜플 수 반환

 

 

*** VPN(Virtual Private Network; 가상 사설망)

: 인터넷망과 같은 공중망을 사설망처럼 이용해서 회선 비용을 크게 절감할 수 있는 기업통신 서비스

- 인터넷망을 전용선처럼 사용할 수 있도록 특수통신체계의 암호화기법을 제공하는 서비스로 기업 본사와 지사 또는 지사간에 전용망을 설치한 것과 같은 효과를 거둘 수 있으며, 전용선에 비해 20 ~ 80% 이상의 비용을 줄일 수 있다.

 

 

** 보안 솔루션

- 방화벽(Firewall) : 네트워크 간에 전송되는 정보를 선별하는 기능을 가진 침입 차단 시스템

- 웹방화벽(Web Firewall) : 웹 기반 공격을 방어할 목적으로 만들어진 웹 서버 특화 방화벽

- 침입탐지 시스템(IDS; Intrusion Detection System) : 컴퓨터 시스템의 비정상적인 사용, 오용 등을 실시간으로 탐지하는 시스템, 이상탐지, 오용탐지

- 침입 방지 시스템(IPS; Intrusion Prevention System) :  방화벽과 침입탐지 시스템을 결합한 것

- 데이터유출방지(DLP; Data Leakage/Loss Prevention) : 내부 정보의 유출을 방지하기 위한 보안 솔루션

- NAC(Network Access Control) : 네트워크에 접속하는 내부 PC의 MAC주소(고유랜카드주소)를 IP관리 시스템에 등록한 후 일관된 보안관리 기능을 제공하는 보안솔루션

- ESM(Enterprise Security Management) : 다양한 장비에서 발생하는 로그 및 보안 이벤트를 통합관리하는 보안 솔루션

 

 

 

*** 태스트 종류

- 안전 테스트(Security Test) : 불법적인 소프트웨어가 접근하여 시스템을 파괴하지 못하도록 소스코드 내의 보안적인 결함을 미리 점검하는 테스트

- 성능 테스트(Performance Test) : 시용자의 이벤트에 시스템이 응답하는 시간, 특정 시간 내에 처리하는 업무량, 사용자 요구에 시스템이 반응하는 속도 등을 테스트

- 병행 테스트(Parallel Test) : 변경된 시스템과 기존 시스템에 동일한 데이터를 입력 후 결과를 비교하는 테스트

- 회복 테스트(Recovery Test) : 시스템에 고의로 실패를 유도하고 시스템이 정상적으로 복귀하는지 테스트

- 회귀 테스트(Regression Test) : 변경 또는 수정된 코드에 대하여 새로운 결함 발견 여부를 평가하는 테스트

- 구조 테스트(Strategy Test) : 시스템의 내부 논리 경로, 소스코드의 복잡도록 평가하는 테스트

 

 

*** 라우팅 방식

- 내/외부 라우팅

1) IGP(Interior Gateway Protocol)

- 자율 시스템 내부에서만 이루어지는 라우팅 프로토콜

- 프로토콜 종류 : RIP, IGRP, OSPF

 

* 자율 시스템(AS; Autonomous System)

: 하나의 도메인(회사)에 속하는 라우터들의 집합

 

2) EGP(Exterior Gateway Protocol)

- 자율 시스템 간 라우팅 프로토콜

- 프로토콜 종류 : BGP

 

** RIP(Routing Information Protocol, 경로 선택 정보 프로토콜)

- 거리 백터 기반 라우팅 프로토콜

- 경유하는 라우터의 대수(홉수)에 따라 최단 경로를 동적으로 결정 -> 최적의 경로가 아닌 경우 발생(왜? 속도나 지연 등을 고려하지 않아)

- 30초 주기로 전체 라우팅 정보 갱신 -> 변화 업데이트 시 많은 시간 소요 -> 소규모 동종 네트워크에 적합

- 최대 홉수를 15 이하로 한정 -> 대규모 네트워크에 사용할 수 없음

 

** IGRP(Interior Gateway Routing Protocol, 내부 경로 제어 프로토콜)

: RIP의 문제점 개선을 위해 시스코에서 개발

- 네트워크 상태를 고려하여 라우팅(대역폭, 속도 등) -> 중규모 네트워크에 적합

 

** OSPF(Open Shortest Path First, 최단 경로 우선 프로토콜)

: RIP(경로 선택 정보 프로토콜)의 난점을 해결 -> 발생한 변경 정보에 대해 RIP보다 빠른 업데이트

- 인터넷망에서 이용자가 최단 경로를 선정할 수 있도록 라우팅 정보에 노드 간의 거리 정보, 링크 상태 정보를 실시간으로 조합하여 최단 경로로 라우팅을 지원하는 프로토콜

- 경로수에 제한이 없으므로 대규모 네트워크에 사용

- Link State 방식(링크 상태 알고리즘) : 라우팅 정보에 변화가 생길 경우, 변화된 정보만 네트워크 내의 모든 라우터에게 알리는 방식(OSPF가 대표적)

 

 

** BGP(Border Gateway Protocol, 경계 게이트웨이 프로토콜)

: EGP의 단점(다른 도메인 사이에 라우팅시 속도 문제점, 보안과 제어가 본래 목적)을 보완

- 여러 자율 시스템(Autonomous System) 간에 라우팅 정보를 교환 -> 규모갸 큰 네트워크의 상호 연결 -> 인터넷 서비스 업체(ISP; Internet Service Provider) 간의 상호 라우팅

- 발전된 형태의 거리 백터 라우팅 프로토콜

 

 

*** 응집도의 유형(모듈에 포함된 내부 요소들이 하나의 책임 / 목적을 위해 연결되어 있는 연관된 정도)

- 우연적 응집도(Coincidental Cohesion) : 모듈 내부의 각 구성요소가 연관이 없을 경우의 응집도

- 논리적 응집도(Logical Cohesion) : 유사한 성격을 갖거나 특정 형태로 분류되는 처리 요소들이 한 모듈에서 처리되는 경우의 응집도

- 시간적 응딥도(Temporal Cohesion) : 연관된 기능이라기보다는 특정 시간에 처리되어야 하는 활동들을 한 모듈에서 처리할 경우의 응집도

- 절차적 응집도(Procedural Cohesion) : 모듈 다수의 관련 기능을 가질 때 모듈 안의 구성요소들이 그 기능을 순차적으로 수행할 경우의 응집도

- 통신적 응집도(Communication Cohesion) : 동일한 입력과 출력을 사용하여 다른 기능을 수행

- 순차적 응집도(Sequential Cohesion) : 모듈 내에서 한 활동으로부터 나온 출력값을 다른 활동이 사용할 경우의 응집도

- 기능적 응집도(Functional Cohesion) : 모듈 내부의 모든 기능이 단일한 목적을 위해 수행되는 경우의 응집도

(우논시절통순기)

 

 

*** 결합도의 유형(다른 모듈과의 의존성의 정도)

- 내용 결합도(Content Coupling) : 다른 모듈 내부에 있는 변수나 기능을 다른 모듈에서 사용하는 경우의 결합도

- 공통 결합도(Common Coupling) : 파라미터가 아닌 모듈 밖에 선언되어 있는 전역 변수를 참조하고, 전역 변수를 갱신하는 식으로 상호작용하는 경우의 결합도

- 외부 결합도(External Coupling) : 모듈에서 외부로 선언한 변수를 다른 모듈에서 참조

- 제어 결합도(Control Coupling) : 단순 처리할 대상인 값만 전달되는 게 아니라 어떻게 처리를 해야 한다는 제어 요소가 전달되는 경우의 결합도

- 스탬프 결합도(Stamp Coupling) : 모듈 간의 언터페이스로 배열이나 객체, 구조 등이 전달되는 경우의 결합도

- 자료 결합도(Data Coupling) :모듈간의 인터페이스로 자료(값)를 통해서만 모듈간의 상호작용이 일어나는 경우의 결합도

(내공외제스자)

 

 

*** 객체지향 설계원칙(SOLID)

- 단일 책임 원칙(SRP, Single responsibility principle) : 한 클래스는 하나의 책임만을 가져야한다

- 개방 폐쇄 원칙(OCP, Open-closed principle) : 확장에는 열려 있고, 수정에는 닫혀 있어야 한다

- 리스코프 치환 원칙(LSP, Liskov substitution priciple) : 자식 클래스는 언제나 자신의 부모 클래스를 대체할 수 있어야 한다.

- 인터페이스 분리 원칙(ISP, Interface Segregation principle) : 자신이 사용하지 않는 인터페이스는 구현하지 말아야 한다

- 의존성 역전 원칙(DIP, Dependency Inversion principle) : 의존 관계를 맺을 때 자주 변화하는 것보다, 변화가 거의 없는 것에 의존해야 한다

 

 

*** 함수적 종속

- 부분 함수 종속(Partial Functional Dependency) : 릴레이션에서 기본 키가 복합 키일 경우 기본 키를 구성하는 속성 중 일부에게 종속된 경우

ex) { 학번, 과목번호 } -> 성적

 

- 완전 함수 종속(Full Functional Dependency) : 릴레이션에서 X -> Y 관계가 있을 때, Y는 X의 전체 속성에 대해 종속하고, 부분 집합 속성에 종속하지 않는 경우

ex) 학번 -> 학년

 

- 이행 함수 종속(Transtive Functional Dependency) : 릴레이션에서 X -> Y, Y -> Z 종속 관계가 있을 때, X -> Z가 성립되는 경우 

 

 

*** 형상관리 절차(형상관리 : 소프트웨어의 변경사항을 체계적으로 추적하고 통제하는 것)

: 형상 식별 -> 형상 통제 -> 형상 감사 -> 형상 기록

통제 => 소프트ㅜ에어 형상 변경 요청을 검토하고 승인하여 현재의 베이스라인에 반영될 수 있도록 통제

 

 

*** 관계

- 일반화 관계(Generalization) : 한 클래스가 다른 클래스를 포함하는 상위 개념일 때의 관계

- 연관 관계(Accociation) : 한 클래스가 다른 클래스에서 제공하는 기능을 사용할 때 표시

- 의존 관계(Dependency) : 클래스의 관계가 한 메서드를 실행하는 동안과 같이 매우 짧은 시간만 유지

- 실체화 관계(Realization) : 인터페이스를  구현받아 추상 메서드를 오버라이딩하는 것을 의미

- 집약 관계(Aggregation) : 전체 객체의 라이프타입과 부분 객체의 라이프타입은 독립적

- 합성 관계(Composition) : 부분 객체가 전체 객체에 속하는 관계로 긴밀한 필수적 관계

 

 

*** 블랙박스 테스트

- 동등 분할 기법(Equivalence Partitioning) : 입력 자료에 초점을 맞춰 테스트 케이스를 만들어 검사하는 방법

- 경계값 분석(Boundary Value Analysis) : 입력 조건의 경계값을 테스트 케이스로 선정하는 방법

- 원인-효과 그래프 검사(Cause Effect Graph) : 입력 데이터 간의 관계와 출력에 영향을 미치는 상황을 체계적으로 분석한 다음 효용성이 높은 테스트 케이스를 선정하여 검사하는 기법

- 오류 예측 검사(Error Guessing) : 과거의 경험이나 테스터의 감각으로 테스트하는 기법

- 비교 검사(Comparison Testing) : 여러 버전의 프로그램에 동일한 테스트 자료를 제공하여 동일한 결과가 출력되는지 테스트하는 기법

 

 

*** 선점형 기법 -> 프로세스를 강제로 뺏을 수 있는것

- Round Robin(RR)

- SRT(Shortest Remaining Time) : 실행시간 짧은것 먼저

- 다단계 큐(MLQ, Multi-Level Queue)

- 다단계 피드백 큐(MLFQ, Multi-Level Feedback Queue)

 

*** 비선점형 기법 => 프로세스를 강제로 못뺏음

- FCFS(First Come First Serve)

- SJF(Shortest Job First)

- HRN(Highest Response ratio Next)

- 우선순위(Priority)

- 기한부(Deadline)

 

 

2021 가출...

 

물리주소(MAC Address)를 IP 주소로 변화하는 프로토콜

: RARP

 

IP 주소를 물리주소로 변화하는 프로토콜

: ARP

 

설계3종류(개-논-물)

개념적 설계 : 현실 세계에 있는 그대로 사람이 이해할 수 있는 형태의 정보구조로 만들어가는 과정을 의미하기 때문에 정보 모델이라고 한다.(산출물 : ERD)

논리적 설계 : 추출된 엔터티와 속성들의 관계를 구조적으로 정의하는 단계로, 개념적 설계에서 만들어진 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 과정

물리적 설계 : 실제 저장장치에 어떻게 저장할지 설계하는 단계

 

카디널리티(튜플의 수) : 세로 / 차수(어트리뷰트: 속성의 수) : 가로

 

 

 

EAI

: 기업 내부에서 운영되는 각종 플랫폼 및 애플리케이션 간의 정보전달, 연계, 통합을 가능하게 하는 솔루션 / Point to Point, Hub&Spoke, Message Bus, Hybrid 형태로 구성

- Point to Point : 가장 기초적인 애플리케이션 통합 방법( 1:1 단순 통합 방법 ) / 개발자간 대화를 통해 통합 가능

- 허브 앤 스포크 : 단일한 접점의 허브 시스템을 통하여 데이터를 전송하는 중앙 집중적 방식

- 메시지 버스 : 애플리케이션 사이 미들웨어를 두어 연계하는 통합 방식 / 뛰어난 확장성과 대용량 데이터 처리 가능

- 하이브리드 : 그룹 내는 허브 앤 스포크 방식 / 그룹 간에는 메세지 버스 방식 사용하는 통합 방식

 

 

데이터 모델 구성 3요소

- 연산 : 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로 데이터베이스를 조작하는 도구

- 구조 : 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성찰을 표현한다.

- 제약조건 : 데이터베이스에 저장될 수 잇는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

 

 

요구사항 종류

- 기능적 요구사항은 제품을 구현하기 위해 소프트웨어가 가져야 할 기능적 속성

- 비기능적 요구사항은 제품 품질 기준 등의 만족을 위해 소프트웨어가 가져야 할 특성(성능, 보안, 품질...)

웹 서비스의 구체적 내용이 기술되어 있어 서비스 제공 장소, 서비스 메시지 포맷, 프로토콜 등이 기술되어 있는 언어는?

: WSDL

SQL(SELECT)

SELECT * FROM 테이블 이름

WHERE 조건 AND, OR

GROUP BY 컬럼명

HAVING SUM()

ORDER BY ASC, DESC....

 

 

IPC(Inter-Process Communication)

: 컴퓨터 프로세스가 통신을 의미하는 용어로 운영체제 상에서 실행 중인 프로세스 산에 통신을 가능하게 하는 기술, 주요 기법에는 공유 메모리 기법, 메시지 전달 기법이 있으며 메시지 전달 기법에 기반을 둔 기법들에는 소켓, 파이프, 세마포어, 시그널 등이 있다

 

네트워크의 구성 및 유지를 위해 기지국이나 액세스 포인트와 같은 기반 네트워크 장치를 필요로 하지 않고, 멀티 홉 라우팅 기능에 의해 무선 인터페이스가 가지는 통신 거리상의 제약을 극복하며, 노드들의 이동이 자유롭기 때문에 네트워크 토폴로지가 동적으로 변화되는 특징이 있다. 응용 분야로는 긴급 구조, 긴급 회의, 전쟁터에서의 군사 네트워크 등이 있다

: AD-hoc Network

 

 

*** 병행 제어 기법의 종류

- 로킹(Locking) : 하나의 트랜잭션을 실행하는 동안 특정 데이터 항목에 대해서 다른 트랜잭션이 동시에 접근하지 못하도록 상호배제(Mutual Exclusion) 기능을 제공하는 기법

 * 로킹의 특징!!

·         데이터베이스 파일, 레코드 등은 로킹 단위가 될 수 있음

·         로킹 단위가 작아지면 데이터베이스 공유도가 증가

·         로킹 단위가 작아지면 로킹 오버헤드가 증가

·         한꺼번에 로킹할 수 있는 객체의 크기를 로킹 단위라고 함

- 낙관적 검증(Optimistic Validation) :  트랜잭션이 어떠한 검증도 수행하지 않고 일단 트랜잭션을 수행하고, 트랜잭션 종료 시 검증을 수행하여 데이터베이스에 반영하는 기법

- 타임 스탬프 순서(Time Stamp Orderring) : 트랜잭션과 트랜잭션이 읽거나 갱신한 데이터에 대해 트랜잭션이 실행을 시작하기 전에 타임 스탬프를 부여하여 부여된 시간에 따라 트랜잭션 작업을 수행하는 기법

 

 

 

*** 보안의 세 가지 용어

- 인증(Authentication) : 보안 기능에서, 사람이나 프로세스의 신분을 확인하는 것

- 인가(Authorization) : 검증된 사용자에게 어떤 수준의 권한과 서비스를 허용하는 것

- 계정 관리(Accounting) : 사용자의 자원에 대한 사용 정보를 모아서 과금, 감사, 용량증설, 리포팅 등을 실시하는 것

 

 

*** 스푸핑(Spoofing)

- IP 스푸핑

• IP 자체의 보안 취약성을 악용한 것으로 자신의 IP 주소를 속여서 접속하는 공격
• IP 스푸핑을 통해 서비스 거부 공격(DoS)도 수행 가능하며 공격 대상 컴퓨터와 서버 사이의 연결된 세션을 끊을 수도 있다
• 종단 인증(end point authentication) 같은 방법으로 해결한다

- DNS 스푸핑

• 공격대상에게 전달되는 DNS IP 주소를 조작하여 의도치 않는 주소로 접속하는 공격
• 공격대상은 정상적인 URL을 통해서 접속하지만, 실제로 가짜 사이트로 접속된다

 

 

*** 파일의 구조

- 순차 파일(Sequential File, 순서 파일) : 순차 파일은 레코드를 논리적인 처리 순서에 따라 연속된 물리적 공간으로 기록하는 것

- 직접 파일(Direct File) : 파일을 구성하는 레코드를 임의의 물리적 저장공간에 기록하는 것

- 색인 순차 파일(Indexed Sequential File) : 순차 파일과 직접 파일에서 지원하는 편성 방법이 결합된 형태

 

 

*** 구조적 다이어그램(Sturcture Diagram)

- 클래스 다이어그램 : 시스템을 구성하는 클래스들 사이의 관계를 표현한다

- 패키지 다이어그램 : 클래스나 유스 케이스 등을 포함한 여러 모델 요소들을 그룹화하여 패키지를 구성하고 패키지 들 사이의 관계를 표현한다

- 복합체 구조 다이어그램 : 복합 구조의 클래스와 컴포넌트 내부 구조를 표현한다

- 객체 다이어그램 : 객체 정보를 보여준다 

- 컴포넌트 다이어그램 : 컴포넌트 구조 사이의 관계를 표현한다

- 배치 다이어그램 : 소프트웨어, 하드웨어, 네트워크를 포함한 실행 시스템의 물리 구조를 표현한다

 

 

*** 행위 다이어그램(Behavior Diagram)

- 유스 케이스 다이어그램 : 사용자 관점에서 시스템 행위를 표현한다

- 활동 다이어그램 : 업무 처리 과정에서 연산이 수행되는 과정을 표현한다.

- 콜라보레이션 다이어그램 : 순차 다이어그램과 같으며 모델링 공간에 제약이 없어 구조적인 면을 중시한다.

- 상태 머신 다이어그램 : 객체의 생명주기를 표현한다.

- 순차 다이어그램 : 시간 흐름에 따라 객체 사이의 상호작용을 표현한다

- 통신 다이어그램 : 객체 사이의 관계를 중심으로 상호작용을 표현한다

- 상호작용 다이어그램 : 여러 상호작용 다이어그램 사이의 제어 흐름을 표현한다.

- 타이밍 다이어그램 : 객체 상태 변화와 시간 제약을 명시적으로 표현한다.

 

 

*** UML 관계

- 일반화 관계(Generalization) : 한 클래스가 다른 클래스를 포함하는 상위 관졈일 때의 관계

- 연관관계(Accociation) : 2개 이상 사물이 서로 관련된 관계

- 의존관계(Dependency) : 연관관계와 같이 한 클래스가 다른 클래스에서 제공하는 기능을 사용할 때 표시, 일시적으로

- 실체화 관계(Realizatrion) : 한 객체가 다른 객체에게 오퍼레이션을 수행하도록 지정

- 집합 관계 - 집약관계(Aggregation) : 한 객체가 다른 객체를 소유하는 'has a'관계

- 집합 관계 - 합성관계(Composition) : 부분 객체가 전체 객체에 속하는 관계로 긴밀한 필수적 관계

 

 

 

 

---

 

 

 

 

***** 디자인 패턴 중 행위 패턴

- Mediator : 객체지향 설계에서 객체 수가 많아지면 서로 간 통신을 위해 복잡해져서 객체지향에서 가장 중요한 느슨한 결합의 특성을 해칠 수 있기에 중간에서 이를 통제하고 지시할 수 있는 역할의 중재자를 두고, 중재자에게 모든 것을 요구하여 통신의 빈도를 줄여 객체지향의 목표를 달성하게 해줌

- Interpreter : 언어의 다양한 해석, 구체적으로 구문을 나누고, 그 분리된 구문의 해석을 맡는 클래스를 각각 작성하여 여러 형태의 언어 구문을 해석할 수 있게 만듬

- .Iterator : 컬렉션 구현 방법을 노출시키지 않으면서도 그 집합체 안에 들어가있는 모든 항목에 접근할 방법을 제공

- Template Method : 어떤 작업을 처리하는 일부분을 서브 클래스로 캡슐화해 전체 일을 수행하는 구조는 바꾸지 않으면서 특정 단계에서 수행하는 내역을 바꿈

- Observer : 한 객체의 상태가 바뀌면 그 객체에 의존하는 다른 객체들에 연락이 가고 자동으로 내용이 갱신되는 방법

- State : 객체 상태를 캡슐화하여 클래스화함으로써 그것을 참조하게 하는 방식

- Visitor : 각 클래스 데이터 구조로부터 처리 기능을 분리하여 별도의 클래스를 만들어 놓고 해당 클래스의 메서드가 각 클래스를 돌아다니며 특정 작업을 수행하도록 만듦

- Command : 실행될 기능을 캡슐화함으로써 주어진 여러 기능을 실행할 수 있는 재사용이 높은 클래스를 설계

- Strategy : 알고리즘 군을 정의하고(추상 클래스)같은 알고리즘을 각각 하나의 클래스로 캡슐화한 다음, 필요할 때 서로 교환해서 사용할 수 있게 하는 패턴

- Memento : 클래스 설계 관점에서 객체의 정보를 저장할 필요가 있을 때 적용하는 디자인 패턴

- Chain of Responsibility : 정적으로 어떤 기능에 대한 처리의 연결이 하드 코딩이 있을 때 기능처러의 연결 변경이 불가능한데, 이를 동적으로 연결된 경우에 따라 처리될 수 있도록 연결한 디자인 패턴

 

 

 

 

입력 데이터 검증 및 표현에 대한 취약점

- XSS(Cross Site Script) : 검증되지 않은 외부 입력 데이터가 포함된 웹 페이지가 전송되는 경우, 사용자가 해당 웹 페이지를 열람함으로써 웹 페이지에 포함된 부적절한 스크립트가 실행되는 공격

- 사이트 간 요청 위조(CSRF) :사용자가 자신의 의지와는 무관하게 공격자가 의도한 행위를 특징 웹 사이트에 요청하게 하는 공격

- SQL 삽입(Injection) : 응용 프로그램의 보안 취약점을 이용해서 악의적인 sql 구문을 삽입, 실행시켜서 데이터베이스의 접근을 통해 정보를 탕취하거나 조작 등을 행위하는 공격 기법

 

 

 

 

공격기법 , uml, 다자인 패턴 더 정리...

1. 서브넷 마스크 구하기

 

1번
IPv4 주소 A클래스에 대한 표준 네트워크 서브넷 마스크로 옳은 것은?

=> 답 :  255.0.0.0

=> 풀이 :  192. 168. 0. 1
                  A      B   C  D
A 클래스의 표준 서브넷 마스크 : 255.0.0.0
B 클래스의 표준 서브넷 마스크 : 255.255.0.0
C 클래스의 표준 서브넷 마스크 : 255.255.255.0

 

2번
다음 중 192.168.0.1/25가 의미하는 서브넷 마스크 값으로 알맞은 것은?

=> 답 : 255.255.255.128

=> 풀이 : /25(사이다 표기법으로 25라는 의미)  
255.255.255. ~~~
  8     8     8
C클래스의 경우 앞에 있는 24bit를 네트워크 ID로 사용한다
나머지 뒷부분을 호스트 ID로 사용한다
나머지 1bit를 뒤에 호스트ID에서 사용하여 10000000 => 128
... 조합하면 255.255.255.128

 

++) 아래 내용에 해당하는 서브넷 마스크 값은?
203.76.25.1/26
=> 255.255.255.192

 

3번
IPv4의 C클래스 네트워크를 26개의 서브넷으로 나누고, 각 서브넷에는 4~5개의 호스트를 연결하려고 한다.
이러한 서브넷을 구성하기 위한 서브넷 마스크 값은?

=> 답 :  255.255.255.248

=> 풀이 :  1bit를 가지고는 2개의 회사에, 2bit는 4개, 3은 8개, 4는 16개...5bit를 가지고는 32개로 나눌수 있어서
                26개의 서브넷을 모두 나눌 수 있다
          
11111000 => 128 + 64 + 32 + 16 + 8 = 248이므로 답은 255.255.255.248

 

4번
클래스 B주소를 가지고 서브넷 마스크 255.255.255.240으로 서브넷을 만들었을 때 나오는 서브넷의 수와 호스트의 수가 맞게 짝지어진 것은?

=> 답 : 서브넷 수 : 4094 / 호스트 수 : 14

=> 풀이 :서브넷 : 몇개로 나눌건지 / 호스트 : 몇개의 ip를 할당받을 수 있는지

255.255.255.240 => 1*8. 1*8. 1*8.11110000

서브넷 : 2의 12승 : 4094
호스트 : 2의 4승 -2 : 14

 

 

데이터 모델링의 이해

• 데이터 모델링 개요
• 엔터티
• 속성
• 관계 with ERD
• 식별자
• 성능 데이터 모델링
• 정규화
• 반정규화
• 기타 말문제 개념 정리

 

1) 데이터 모델링의 특징

• 추상화 : 현실 세계를 일정한 형식에 맞춰 표현하기 위함
• 정확화 : 누구나 이해할 수 있도록 현상을 기술
• 단순화 : 복잡한 현실을 이해하기 쉽게 제한된 언어와 표기법으로 단순하게 표현하기 위함
  >>> 현실세계를 단순하게 추상화하여 정확하게 공유하는 작업이 데이터 모델링!!
• 정보시스템을 구축하기 위한 업무 분석 기법
• 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법으로 표현
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석과 설계를 위한 과정

 

데이터 모델링의 유의사항

• 중복성 :  중복을 최소화해야 함(같은 정보를 여러번 저장하는 것은 지양)
• 비유연성 : 데이터의 정의 <=> 데이터 사용 프로세스, 프로그램 <=> 테이블 간의 연계성을 줄여서, 
           데이터 혹은 프로세스의 변화가 데이터베이스에 중대한 변화를 초래하지 않도록 유연하게 관리해야 함
• 비일관성 : '약속된 표기법'을 준용하는 등 업무를 명확하게 정의해서 정보 관리의 일관성을 최대화 해야함

 

데이터 모델링의 단계

• 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높음, 전사적 모델링 시 많이 함, 포괄적 수준의 모델링
• 논리적 데이터 모델링 : Key, 속성, 관계 등을 정확히 기술하는 모델링
• 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터 베이스에 이식 가능하도록 저장, 성능 등 물리적인 특성을 고려한 모델링

 

데이터베이스 스키마 구조 3단계

• 외부스키마 : [사용자 관점] 응용프로그램을 사용하는 개별 사용자 관점으로 데이터베이스를 정의하는 구조
• 개념스키마 : [통합 관점] 모든 사용자의 관점을 통합한 조직 전체의 관점의 통합적 데이터 베이스 구조
• 내부스키마 : [개발자 관점] 어떤 데이터를 어떻게 저장할 것인지 데이터베이스의 물리적 저장 구조

 

데이터의 구성

 

엔터티(Entity) 중요!!!

• 해당 업무에서 필요하고 관리해야하는 정보여야 함
• 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 함 (ex 회원 테이블 상 고객번호)
• 하나의 엔터티는 반드시 2개 이상의 인스턴스를 가져야 함
• 하나의 엔터티는 반드시 속성이 있어야 함 (2개 이상)
• 하나의 엔터티는 반드시 1개 이상의 관계가 있어야 함 (통계성, 코드성 엔터티 제외)

 

- 발생 시점에 따른 엔터티 분류

• 기본엔터티 : 독립적 생성되는 엔터티
• 중심엔터티 : 기본 엔터티로부터 발생하고 행위 엔터티를 생성함
• 행위엔터티 : 기본, 중심 엔터티 등 2개 이상의 엔터티로부터 발생함

 

- 물리적 형태에 따른 엔터티 분류

• 유형엔터티 : 물리적 형태가 있는 엔터티
• 개념엔터티 : 물리적 형태는 없지만 관리해야하는 개념적 정보
• 사전엔터티 : 비즈니스 프로세스 중 생기는 엔터티

 

 

속성(Column)

• 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미가 더 이상 부리되지 않는 최소의 데이터 단위
• 1개의 속성은 1개의 속성값을 가진다
• 기본속성 / 설계속성 / 파생속성
  - 설계 속성 : 코드성 컬럼, 일련번호 등 규칙화를 위한 속성
  - 파생 속성 : 계산된 값 (테이블 내에 적을수록 좋음)
  - 기본 속성 : 업무상 바로 정의가 가능한 속성(이름, 계좌번호, 주문일자..)

 

EX) 은행은 고객에게 지급되는 월단위 '이자'를 관리하고자 한다. 이때 이자는 어떤 속성일까? 파생속성

ex) 그렇다면, 예금 분류에 따라 관리되는 '이자율'은 어떤 속상일까? 기본속성

 

• 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위를 속성의 '도메일'이라고 함 (데이터 타입, 크기, 제약사항 등 지정)
  ex) 은행계좌 라는 엔터티가 있을 때, 계좌명이라는 속성은 길이가 20자리 이내의 문자열로 정의

 

관계 with ERD(Entity-Relationship Model)

• 하나의 엔터티는 1개 이상의 관계를 가져야 함(통계성, 코드성 엔터티 제외)
• 관계의 구분 : 행위에 의한 관계, 존재에 의한 관계
  >> ERD 에서는 두 관계를 구분없이 동일한 표기법으로 표현함
  (단, 클래스다이어그램에서는 구분하여 연관관계와 의존관계로 실선과 점선의 표기법으로 다르게 표현함)

 

* 두 개의 엔터티 사이에서 관계를 도출할 때 체크해야 하는 사항

• 관심있는 연관규칙 여부
• 정보의 조합 여부
• 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사 여부
• 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙 서술 여부

 

* ERD 작성순서

1) 엔터티 도출 & 그리기

2) 엔터티 배치(가장 중요한 엔터티를 좌측 상단에 배치, 추가 발생하는 엔터티는 우측과 하단에 배치)

 

3) 엔터티 간의 관계를 설정

4) 엔터티 간의 관계명 기술

 

 

5) 관계의 참여도 기술(1:1, 1:N, M:N)

6) 관계의 필수여부 기술(필수적 관계 : I, 선택적 관계 : O)

 

 

식별자 구분

 

대표성 여부

• 주식별자 : 유일성, 최소성, 대표성을 만족하는 식별자이며 타 엔터티와 참조 관계로 연결될 수 있다.(Primary Key)
• 보조식별자 : 유일성, 최소성은 만족하지만 대표성을 갖지 못하는 식별자이다.

속성의 수

• 단일 식별자
• 복합 식별자 : 2갸 이상의 속성을 구성된 식별자

 

 

스스로 생성 여부

• 내부 식별자 : 엔터티 내에서 생성된 식별자
• 외부 식별자 : 타 엔터티와의 관계를 통해 받아오는 식별자(Foreign Key)

대체 여부

• 본질 식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자
• 인조 식별자 : 복잡한 원조 식별자 대신에 인위적으로 만들어진 식별자(ex. 일련번호)

 

주식별자

• 유일성 : 주식별자에 의해 엔터티 속 모든 인스턴스들이 유일하게 구분될 수 있어야 함
• 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
• 불변성 : 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 함
• 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 값이 있어야 함(NULL)

 

2) 데이터 모델과 성능

 

성능 데이터 모델링

• 데이터베이스의 성능 향상을 위해 분석/설계 단계부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델리에 반영되도록 하는 것
• 데이터의 증가가 빠를수록 성능 개선 비용이 증가함
• 설계단계부터 고려할 셩우 비용 최소화가 가능함

 

성능 데이터 모델링 순서

1. 데이터 모델링 시 정규화를 정확히 수행함
2. 데이터베이스 용량을 산정함
3. 데이터베이스에 발생하는 트랜잭션 유형을 파악함
4. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행함
5. 이력모델, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정을 수행함

 

정규화란?

• 데이터를 분해하는 과정
• 목적 : 데이터의 중복을 최소화하고, 유연성을 가지며, 변경을 최소화하고, 데이터가 일관될 수 있도록 하는 방법
• 제 1~5 정규화가 있지만, 주로 1~3 정규화까지 수행함

 

* 제1정규화

• 기본키를 설정하는 과정
• 속성의 원자성과 엔터티의 유일성을 확보함
• 모든 속성이 식별자에 종속되어야 함
  X가 변하면 Y가 변한다(T는 X에 함수적으로 종속됨)
  식별자가 변하면 속성이 변함
• 속성값의 중복 여부 체크! (단일 -> 복합 순)

 

* 제2정규화

• 기본키가 2개 이상으로 구성될 경우 수행함
• 모든 속성(지역명, 점주명, 메뉴명, 출시일, 가격)이 식별자에 종속해야하며, 아니면 분해해야 함
• 부분함수 종속성을 분해함
• 주식별자 중 일부로부터 독립하여 1:M 의 관계로 재설계

 

* 제 3정규화

• 기본키 외에 컬럼간 종속성을 제거함
• 이행 함수 종속성 제거

 

반정규화

• 정규화를 했을 때 성능이 더욱 악화될 경우, 데이터의 중복을 허용하고 조인을 줄여서 성능을 향상시키는 방법

 

반정규화 기법(컬럼 & 테이블)

* 컬럼 추가 - 중복 컬럼 추가, 파생컬럼 추가(ex. 계산된 컬럼), 이력테이블 컬럼 추가, PK에 의한 칼럼 추가 등

ex) 중복 컬럼 추가
      A 테이블에 있는 a, b 정보를 조회할 때, C 테이블의 c 정보와 D 테이블의 d정보를 늘 함께 조회한다면?

     >>> 과도한 조인을 줄이기 위해 A 테이블에 c, d 컬럼을 추가하여 조회 성능을 향상시킨다.

 

ex) 파생컬럼 추가

      여러 테이블을 JOIN해서 얻을 수 있는 정보 값이 자주 사용된다면?

      >>> 미리 계산된 컬럼을 추가해둔다. ex) SUM(단기)

 

 

* 테이블 병밥 / 테이블 분할 / 테이블 추가

• 테이블 병합 : 1:1관계 테이블 병합, 1:M 관계 테이블 병합, 슈퍼/서브타입 테이블 병합
  * 슈퍼 타입(회웜) <=> 서브 타입(개인회원, 법인회원)
• 테이블 분할
  * 수직분할 : [a, b, c, d] 컬럼 -> [a,b] [c,d] 로 분리하여 보관
  * 수평분할 : 하나의 테이블에 있는 값을 기준으로 테이블 분할(Partition 기법)
  ex. 메일 쌒이는 고객별 위치 정보를 한 테이블에 넣어두면 엑세스 범위가 넓음 -> 연도별로 쪼개서 저장
• 테이블 추가 : 중복테이블, 통계테이블, 이력테이블, 부분테이블

 

기타 성능관련 말문제 개념 정리

 

1. 한 테이블에 너무 많은 칼럼이 존재하며 로우체이님이 발생하는 등 조회성능 저하가 발생한다면
=> 트랜잭션이 접근하는 컬럼 유형을 분석해 테이블을 분리하면, 디스크 I/O가 줄어서 성능이 향상될 수 있다.

2. WHERE문을 통해 조회를 할 때 자주 사용되는 PK 순으로 순서를 변경하고 인덱스를 생성하는 것이 성능에 유리할 수 있다
ex) WHERE 지역명 = '서울' AND 출시일 BETWEEN '20220101' AND '20220331'
-> (1) 상수값으로 조회하는 PK(2) 범위로 조회하는 PK 순
-> 앞쪽에 위치한 속성의 값이 가급적 '=', 최소한 범위를 나타내는 'BETWEEN', '<' '>'가 들어와야 인덱스를 사용할 수 있다

3. 트랜잭션의 통합 / 개별 처리 케이스
- 데이터 전체를 대상으로 일괄 처리하는데 테이블이 분리되어 개별로 관리하면 오히려 연산량을 늘릴 수 있고
- 데이터를 개별로 처리하는데 테이블은 하나로 통합되어 관리하면 불필요하게 많은 데이터의 집적으로 성능이 저하될 수 있음
-> 트랜잭션을 통합하여 처리하면 통합해두는 것이 성능에 좋고, 개별로 처리하면 개별로 유지하는 것이 좋다

 

 

 

1) JOIN : 테이블 간의 결합 / 집합과 유사함!

*교집합 & 합집합 

• INNER JOIN
• LEFT (OUTER) JOIN
• RIGHT (OUTER) JOIN
• (FULL) OUTER JOIN

 

* 합집합

- UNION (ALL)

 

* 차집합

- MINUS (#orable) = EXCEPT (#SQL Server)

 

* 결합되는 대상간의 일치 정도

- EQUI 조인 <> non-EQUI 조인

 

* 조건구 없는 CROSS JOIN(상호 결합)

 

INNER JOIN

 

INNER JOIN 표현 방식 2가지

1번
SELECT A.*, B.연령
FROM GENDER A INNER JOIN AGE B
         ON A.회원코드 = B.회원코드
WHERE A.성별 = 'F';

2번.
SELECT A.*, B.연령
FROM GENDER A, AGE B
WHERE A.회원코드 = B.회원코드
           AND A.성별 = 'F';

 

 

LEFT (OUTER) JOIN

 

 

LEFT (OUTER) JOIN 표현방식 2가지

1번
SELECT A.*, B.연령
FROM GENDER A LEFT JOIN AGE B
        ON A.회원코드 = B.회원코드;

2번
SELECT A.*, B.연령
FROM GENDER A, AGE B
WHERE A.회원코드 = B.회원코드(+);

 

 

RIGHT (OUTER) JOIN

 

 

RIGHT (OUTER) JOIN 표현방식 2가지

1번
SELECT B.회원코드, 성별, 연령
FROM GENDER A RIGHT JOIN AGE B
          ON A.회원코드 = B.회원코드;

2번
SELECT B.회원코드, 성별, 연령
FROM GENDER A, AGE B
WHERE A.회원코드(+) = B.회원코드;

 

 

(FULL) OUTER JOIN

 

(FULL) OUTTER JOIN  표현방식 2가지

1번.
SELECT A.*, B.연령
FROM GENDER A FULL OUTER JOIN AGE B
         ON A.회원코드 = B.회원코드;

2번.
SELECT A.*, B.연령
FROM GENDER A , AGE B
WHERE A.회원코드(+) = B.회원코드(+);
# Oracle9 버전 이후부터는 양쪽의 (+) 가능

 

 

예제1)

 

 => 정답!!

 

SELECT *

FROM T1 [ LEFT OUTER JOIN ] T2

ON T1.c2 = T2.c2;

 

 

UNION, UNION ALL - 두 플랫폼 기업이 합병할 떄!

 

예제2)

=> 정답!!

A. JOIN

B. UNION

 

 

예제3)

 

예제4)

 

MINUS - A 회사에만 있는 고객 정보를 추리려고 한다!!!

EQUI JOIN, non-EQUI JOIN

 

CROSS JOIN - A 테이블의 모든 행과 B 테이블의 모든 행을 조인(A 레코드 수 * B 레코드 수)

 

 

2) 계층형 조회 & 그룹 함수

 

계층형 조회 : 트리형태의 데이터에 대해 조회를 수행하는 것

 

>> 자식 노드가 없는 데이터 : LEAF 노드

 

예제 1)

=> 정답!!  12

 

계층형 조회 문제는...

조회를 통해 어떻게 레코드가 재배치 되는지 파악하는 것이 중요!!

1. 시작점 잡기

START WITH : 계층 구조가 시작되는 지점(ROOT NODE)을 알려줌, 여기에 적힌 조건에 맞는 레코드가 ROOT(부모), 현 문제에서는 첫번째 레코드가 트리 구조의 ROOT NODE

 

 

2. 재배치 기준

CONNECT BY, PRIOR : 다음 레코드가 어떤 것이 올지 알려줌
- CONNECT BY PRIOR a = b
- CONNECT BY a = PRIOR b
모든 레코드에 대하여 관계성(계층 구조)를 파악하여 테이블을 재배치하기 위함

1) a컬럼과 b컬럼이 동일한 레코드를 간에 계층화가 발생(a=b)
2) 앞선(PRIOR) 레코드의 a컬럼과 동일한 b컿험을 가진 레코드들이 뒤에 온다
CONNECT BY PRIOR a = b : 앞선 레코드의 a = b이다

현 문제에서는 
1) col1과 col2가 동일한 레코드를 간에 계층화가 발생한다
2) ㄱ의 col1과 동일한 col2를 가진 레코드가 다음 순서에 온다

 

 

그럼 ㄴ, ㄷ 중에 뭐가 먼저 올지 어떻게 암?? =? ORDER SIBLINGS BY 가 해결해줌!!

 ORDER SIBLINGS BY col3 
: col3 기준, 오름차순으로 배치 순서 결정
>> col3 : [ㄴ] 12 < [ㄷ] 13 

 

 

예제 2)

 

GROUP 함수

GROUP BY 성별, 연령	1. 성별 * 연령 별 소계
GROUP BY GROUPING SETS( 성별, 연령)	1. 성별 별 소계 2. 연령 별 소계 * 괄호 묶은 집합별 집계 가능
GROUP BY ROLLUP(성별, 연령)	1. 성별 * 연령 별 소계 2. 성별 별 소계 3. 전체 집계
GROUP BY CUBE(성별, 연령)	1. 성별 * 연령 별 소계 2. 성별 별 소계 3. 연령 별 소계 4. 전체 집계 * 그룹화될 수 있는 모든 경우에 대해 생성

 

ex) QUERY 사례

SELECT 성별, 연령, SUM(결제금액)

FROM 결제

GROUP BY GROUPING SETS(성별, 연령대);

 

외우기!!!

• Grouping Sets (set1, set2) :그룹핑 세트 세트(UNION ALL과 같은 결과)
• Rollup(앞, 뒤) : 롤업 압뒤
• CUBE(모든경우) : 큐브

 

예제 3)

 

=> 정답!! 2번

CUBE는 가능한 모든 조합의 경우

 

예제 4)

=> 정답!! 1, 2번

1번 => ROLLUP에 해당하는 설명

2번 => 집계 대상 컬럼 값은 NULL이 아니라 기준이 되는 값으로 설정해야 한다

 

 

3) TOP(N) 쿼리

: 테이블에서 N 개의 행만 가져오고 싶다!

 

1. ORACLE 기준 : ROWNUM 슈도 칼럼
 => 컬럼과 비슷한 성격의 Pseudo Column 으로서, SQL 처리결과 집합의 각 행에 대해 임시적으로 부여되는 일련번호

SELECT *
FROM C_INFO
WHERE ROWNUM <= 100;

** (오류) C_INFO 테이블에서 나이가 어린 100명을 조회하려면?
SELECT *
FROM C_INFO
WHERE ROWNUM <= 100
ORDER BY AGE;
=> C_INFO에서 무작위로 추출된 100개의 레코드를 AGE 순으로 정렬한 것과 같다

** (정답) C_INFO 테이블에서 나이가 어린 100명을 조회하려면?
=> 인라인 뷰에서 먼저 정렬하기!
SELECT *
FROM (SELECT *
            FROM C_INFO
            ORDER BY AGE)
WHERE ROWNUM <= 100;

 

 

2. SQL SERVER 기준 : TOP 절

** C_INFO 테이블에서 나이가 어른 100명을 조회하려면?
SELECT TOP(100)
              NAME, AGE
FROM C_INFO
ORDER BY AGE;

** WITH TIES
=> TOP N의 마지막 행과 동일한 값이 있는 경우 추가 행이 출력됨
SELECT TOP(2) WITH TIES
               NAME, AGE
FROM C_INFO
ORDER BY AGE;

=> C_INFO 테이블에서 AGE가 낮은 2명을 오름차순으로 출력하는데, 같은 AGE인 고객이 잇으면 같이 출력한다
=> ORDER BY가 지정된 경우에만 사용 가능

 

 

3. ROW LIMITING 절(ANSI 표준 SQL)

** C_INFO 테이블에서 나이가 어린 100명을 조회하려면?
SELECT NAME, AGE
FROM C_INFO
ORDER BY AGE FETCH FIRST 100 ROWS ONLY;

* FETCH : 반환할 것 지정해줌
* ONLY : 지정한 만큼(with ties 마지막행 동순위 포함)

- ORACLE 
SELECT *
FROM (SELECT *
             FROM C_INFO
             ORDER BY AGE )
WHERE ROWNUM <= 100;

- SQL SERVER
SELECT TOP(100)
               NAME, AGE
FROM C_INFO
ORDER BY AGE;

**상위 100개 행을 건너뛴 이후의 전체 행 반환하려면?
SELECT NAME, AGE FROM C_INFO ORDER BY AGE OFFSET 100 ROWS;

* OFFSET : 건너뛸 것 지정해줌

 

 

3. 윈도우 함수 & 파티션

 

WINDOW 함수

: 레코드(행) 사이의 관계를 쉽게 정의하기 위한 함수

매장 코드	지역명	메뉴명	판매량	판매순위
101	서울	연어스시	500	1
101	서울	참치스시	400	2
101	서울	와규	300	3
102	부산	연어스시	600	1
102	부산	튀김	300	2

 

SELECT WINDOW_FUNCTION (ARGUMENTS) OVER ( [PARTITON BY 컬럼명] [ORDER BY 컬럼명] [WINDOWING] ) FROM 테이블명;

- WINDOW_FUNCTION : 윈도우 함수
- ARGUMENTS : 인수(컬럼명 등 함수의 작업이 이뤄지는 대상)
- PARTITION BY : 테이블의 레코드들을 쪼개는 기준
- ORDER BY : 쪼개진 레코드들 내에서 혹은 전체 테이블에서 레코드들을 어떤 기준으로 정렬할지
- WINDOWING : 함수의 연산 대상이 되는 레코드의 범위를 정함

 

* WINDOW_FUNCTION 종류

- 그룹 내 집계 함수 : COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG등

- 그룹 내 순위(RANK) 함수

- 그룹 내 비율 관련 함수

- 그룹 내 행 순서 함수

 

 

WINDOW 함수 - 그룹 내 RANK 함수

RANK	- 동일한 순위에 대해 동일한 순위를 부여한다 - 동일한 순위를 하나의 건수로 계산하지 않는다 (1 / 2, 2 / 4)
DENSE_RANK	- 동일한 순위에 대해 동일한 순위를 부여한다 - 동일한 순위는 하나의 건수로 계산한다 (1 / 2, 2 / 3)
ROW_NUMBER	- 동일한 순위에 대해 고유한 순위를 부여한다 (1 / 2 / 3 / 4 )

**RANK와 DENSE_RANK 차이 비교!!

 

예시1)

 

=> 정답!! 

 

A : DENSE_RANK

B : RANK

C : ROW_NUMBER

 

예시2) 

 

=> 정답!!  1번 (여타 SQL문과 동일하게 ORDER BY를 사용하여 오름차순, 내림차순 출력이 가능 / 순위로 자동으로 정렬되는 것은 아님)

 

예시 3)

 

=> 정답!!

 

SELECT 매장 코드, 지역명, 메뉴명, 판매량

                , DENSE_RANK () OVER (PARTITION BY 지역명 ORDER BY 판매량 DESC) AS

            판매순위

FROM 판매

 

 

 Window 함수 - 그룹 내 비율 함수

PERCENT_RANK	- 값이 아닌, 순서를 대상으로, 파티션 내에서의 순서별 백분율을 조회함
NTILE(n)	- 파티션별로 전체 건수를 n등분한 값을 반환한다. n=4이면 4등분한 것 내에서 몇인지 조회
CUME_DIST	- 파티션 내 전체에서 현재 행의 값 이하인 레코드 건수에 대해 누적 백분율을 조회 - 누적 분포 상에 0~1 값을 가짐

 

 

WIndow 함수 - 그룹 내 행 순서 함수

FIRST_VALUE	- 파티션 내에서 가장 처음 나오는 값 반환 - MIN과 동일한 결과
LAST_VALUE	- 파티션 내에서 가장 마지막에 나오는 값 반환 - MAX와 동일한 결과
LAG(컬럼명, 레코드 위치 차이값)	- 이전 행을 가져온다
LEAD(컬럼명, 레코드 위치 차이값,  null일 경우 대체값)	- 다음(특정 위치의) 행을 가져온다 - default는 1이다

 

예제4)

 

 

=> 정답 (ㄱ : E,  ㄴ : E)

 

 

Window 함수 중 WINDOWING

SELECT WINDOW _FUNCTION (ARGUMENTS) OVER ( [PARTITION BY 컬럼명] [ORDER BY 컬럼명] [WINDOWING] ) FROM 테이블명; 

 

- WINDOWING : 함수의 연산 대상이 되는 레코드의 범위를 정함

 

RANGE	ex ) RANGE BETWEEN 100 AND 200 범위를 지정해줄 때 사용
BETWEEN a AND b	a부터 b까지 윈도우가 적용됨
UNBOUNDED PRECEDING	윈도우의 시작 위치 = 첫 번째 행
UNBOUNDED FOLLOWING	윈도우의 마지막 위치 = 마지막 행
CURRENT ROW	윈도우 시작 위치가 현재 행

 

예제5)

 

=> 정답!! UNBOUNDED PRECEDING

 

 

테이블 파티션

 

- 대용량의 테이블을 여러 개의 데이터 파일에 분리하여 저장하는 것

물리적으로 분리된 데이터 파일에 저장되어 입력 / 수정 / 삭제 / 조회 성능이 향상되고, 독립적 관리가 가능

조회의 범위를 줄이는 효과가 있어 성능이 향상됨

** 막 엄청 중요하진 않음;;

 

RANGE PARTITION	값의 범위를 기준으로 파티션을 나눠 저장하는 방법 ex) 매출액에 50000 이상인 레코드와 미만인 레코드를 별도로 저장
LIST PARTITION	특정 값을 기준으로 분할 ex) 특정 값이 100일 때와 250일 때 각각 다른 데이터파일에 저장
HASH PARTITION	데이터베이스 관리 시스템이 자체적으로 해시 함수를 사용해 분할하고 관리하는 방식

 

 

SQL의 정의

 

SQL은 데이터베이스를 직접적으로 엑세스 할 수 있는 언어로,

데이터를 정의하고 => DDL

조작하며 => DML

조작한 결과를 적용하거나 취소할 수 있고 => TCL

접근 권한을 제어하는 처리들로 구성된다 => DCL

 

 

1) DCL : 데이터베이스 사용자에게 권한을 부여 / 회수하는 언어

 

GRANT :권한을 줌

REVOKE : 권한을 회수

**출제 빈도가 낮음...

 

 

WITH GRANT의 경우 : 엄마가 회수 되면 자식도 회수된다!!(A -> B, B -> C, B가 퇴사 하여 권한을 회수당하면 C도 같이 회수하는 경우)

WITH ADMIN의 경우 : 엄마가 회수 당하더라도 자식은 영향을 받지 않음

 

 

예시 문제1)

 

=> 정답!! GRANT SELECT, UPDATE ON hoho_qualification.data(테이블 명) TO hoho(유저, 권한을 부여 받는 사람);

 

GRANT 권한(SELECT, UPDATE등등...) ON 테이블명 TO 유저명;

 

 

예시 문제 2) 

 

데이터베이스 상에서 많은 사용자들에게 개별적으로 권한을 부여하고 관리하는 어려움을 해소하고자 다양한 권한을 하나의 그룹으로 묶어서 관리할 수 있도록 하는 논리적인 권한의 그룹(명령어)을 칭하는 말은?

 

=> 정답!!  ROLE

 

* 다양한 권한을 다양한 유저를 대상으로 관리하기 위한 명령어이다
* 여러 사용자에게 동일한 ROLE 부여 가능하다
* ROLE의 생성은 [ CREATE ROLE ] 권한을 가진 유저가 할 수 있다

 

 

2) DDL : 데이터를 보관하고 관리하기 위한 객체의 구조를 정의하기 위한 언어

 

 

1. CREATE : 데이터 베이스 상 테이블 구조 생성

CREATE TABLE C_INFO(테이블 명) {
    컬럼명(속성명)  /  데이터의 유형  /  크기
    이름                       varchar2(10),
    생년                       number(4) default 9999,
    phone                    varchar2(15) not null,
    첫방문일               date,
    고객 번호              varchar2(10) primary key
);

=> C_INFO라는 이름을 가진 테이블을 만든다

 

* 컬럼명(속성명) : 영문, 한글, 숫자 모두 가능(시작만 문자로) ex) h10(o), 10h(x)

* 데이터 유형(data type)

• char : 고정길이 문자열(할당된 길이만큼 문자 채움)
• varchar2 : 가변 길이 문자열
• number :  숫자형
• date : 날짜형

* 제약 조건(constraint)

• default : 기본값 지정
• not null : null 입력 불가
• primary key : 기본키 지정(PK는 not null, PK는 unique 한 값, 테이블 내 중복 없음)
• foreign key : 외래키 지정

 

예시 문제1)

 

 

=> 정답!! 서로 같다.

 

하지만 SELECT count(가격) FROM MENU의 경우 다르다!!!!!!!!!!

- 가격 컬럼은 NOT NULL 제약조건이 붙지도 않았고, primary key도 아니다

- 실제로 삽입된 튜플 중 하나는 가격 값이 Null이다

- count(*)는 4가 출력되고. count(가격)은 3이 출력된다.

 

* NULL에 대해서 😋

1. NULL은 모르는 값을 상징하고, 값이 없음(부재)를 의미함
2. NULL과의 사칙연산(+, -, /, *), NULL 과의 비교연산(=, <, > 등) 결과는 늘 NULL(알 수 없음)이다
3. 해당 컬럼의 값이 NULL 인지 확인하려면 '=' 가 아닌 'IS' 혹은 'IS NOT'를 사용한다
4. NULL은 숫자 0이나 공백문자(' ') 와 동일하지 않음(얘네는 값이 있음, NULL은 아예 값이 없는 것입니다.)

 

 

2. ALTER : 테이블과 컬럼에 대해 이름 및 속성 변경, 추가/삭제 등 구조 수정을 위해 사용!

 

테이블 명 변경 : ALTER TABLE MENU RENAME (TO) ho_MENU;
컬럼 명 변경 :    ALTER  TABLE MENU RENAME COLUMN phone TO 전화번호(수정 결과);

!! : 수정할게요 / 테이블에서 / 이름 다시 / 어떤 컬럼 / 이걸로

컬럼 속성 변경 : ALTER TABLE_MENU MODIFY (이름 varchar(20) not null);
컬럼 추가 : ALTER TABLE_MENU ADD( 거주 지역 varchar2(10));
컬럼 삭제  : ALTEr TABLE_MENU DROP COLUMN 이름;
제약 조건 추가 / 삭제 : ALTER TABLE_MENU ADD CONSTRAINT 제약조건명 제약조건(대상);
                                                                          DROP CONSTRAINT 제약조건명;

 

 

 

++) MODIFY와 ADD CONSTRAINT 비교

 

제약조건 추가 / 삭제  : ALTER TABLE MENU ADD CONSTRAINT 제약조건명 제약 조건 (대상);

컬럼 속성 변경 : ALTER TABLE MENU MODIFY ( 이름 varchar(20) not null );

 

대표 제약조건 5가지(NOT NULL, UNIQUE, Primary Key, Foreign Key, CHECK)를 수정을 통해 부여할 경우
5가지 중 NOT NULL만 MODIFY를 사용하고, 그 밖의 제약조건들은 모두 ADD를 사용

 

 

• NOT NULL : 해당 컬럼의 값에는 NULL이 포함될 수 없음(값은 모두 정의되어 있어야 함)
• UNIQUE : 해당 컬럼의 내에서는 값이 중복될 수 없음 ex) ALTER TABLE 테이블명 ADD UNIQUE (컬럼명);
• PRIMARY KEY : NOt NULL + UNIQUE 
  ex) ALTER TABLE 테이블명 ADD PRIMARY KEY (컬럼명);
        ALTER TABLE 테이블명 ADD CONSTRAINT PK_RIDING PRIMARY KET (컬럼명1, 컬럼명2);
• FOREIGN KEY : 다른 테이블의 값을 참조하여 값을 가져오라는 제약
  ex) ALTER TABLE 테이블명 ADD FOREIGN KEY (컬럼명) REFERENCES 부모테이블명 (컬럼명);
• CHECK : 특정 조건을 충족하는 값만을 컬럼에 넣어줘야 함
  ex) ALTER TABLE RIDING ADD CONSTRAINT RD_CHECK CHECK (ride_date > '2021-12-10');

 

예시 문제1)

 

=> 정답!! ALTER TABLE RIDING MODIFY ( phone varchar(15) NOT NULL );

 ** 대표 제약조건 5가지 중 NOT NULL만 MODIFY 를 사용

 

 

3. DROP : 테이블 및 컬럼 삭제 

 

컬럼 삭제 : ALTER TABLE MENU DROP COLUMN 이름;
테이블 삭제 : DROP TABLE MENU;

**유의
DROP TABLE MENU CASCADE CONSTRAINT;
* 해당 테이블의 데이터를 외래키(FK)로 참조한 제약사항도 모두 삭제
* Oracle에만 있는 옵션, SQL Server에는 존재하지 않음
* FK 제약조건과 참조테이블 먼저 삭제하고, 해당 테이블을 삭제

 

 

DROP VS TRUNCATE 비교하기

 

1) DROP(테이블 삭제) : DROP TABLE MENU;

• 테이블 관련한 모든 것이 삭제된다. 구조도, 데이터도!
• 테이블 정의를 완전 삭제함
• 테이블이 사용했던 모든 저장공간이 Release

 

2) TRUNCATE(테이블 초기화) : TRUNCATE TABLE MENU;

• 테이블 속 데이터만 삭제되고 구조는 살아있다
• 테이블을 초기 상태로 만든다
• 테이블 최초 형성 시 사용했던 저장공간만 남기고 Release

 

예시 문제1)

 

=> 정답!!!

A : DROP TABLE F_INFO;

B : TRUNCATE TABLE F_INFO;

 

 

3) DML : 정의된 데이터베이스에 레코드를 입력하거나, 수정, 삭제 및 조회(SELECT) 하기 위한 명령어다.

 

예시 문제1)

 

 

=> 정답!!  3, 4
3 : not null 값이 메뉴명에 대한 insert가 이뤄지지 않으므로 오류 발생

4 : 컬럼명 지정이 이뤄지지 않은 상태에서는 전체 컬럼에 값을 넣어줘야 함 => VALUES의 값이 4개가 와야 한다!! ('102', '와규', 30000, )

 

* 숫자는 varchar2 와 char에 입력 가능

* DELETE (FROM) MENU : FROM 생략하고 사용 가능합니다

 

 

예시 문제2)

 

 

=> 정답!!  2

 

DELETE

* WHERE 조건문을 통해 원하는 데이터만 지울 수 있다

* 삭제한 것은 되돌릴 수 있다.(DB에 반영되기 전까지는)

* 데이터는 지워지지만 테이블 용량은 줄어들지 않는다

 

 

4) TCL : 트랜잭션을 제어하기 위한 언어

 

* 트랜잭션(Transaction)이란..?

•  데이터베이스의 상태를 변화시키기 위해서 수행하는 작업의 단위
• 고립성, 원자성, 지속성, 일관성의 특징을 가짐

1. 고립성 :  트랜잭션이 실행되는 동안 다른 트랜잭션에 영향을 받아 잘못된 결과를 만들어선 안된다
2. 원자성 : 트랜잭션에서 정의된 연산은 모두 성공적으로 실행되던지 아니면 전혀 실행되지 않은 상태로 있어야 한다
3. 지속성 : 트랜잭션이 성공적으로 완료되면 해당 트랜잭션이 갱신한 데이터베이스의 내용은 영구적으로 저장된다
4. 일관성 : 데이터베이스 내용에 잘못된 점이 없다면 트랜잭션 수행 후에도 데이터베이스의 내용에 잘못이 있으면 안된다.

 

 

예시 문제1)

 

=> 정답!! 250 (ROLLBACK 할떄는 가장 최신의 SavePoint로 돌아갑니다!!)

 

 

예시 문제2)

 

=> 정답!!  10, 50, 30

 

 

COMMIT과 ROLLBACK 효과

 

• 데이터 무결성을 보장할 수 있다
• 영구적인 변경 전 데이터에 대한 변동사항을 확인할 수 있다
• 논리적 연관성 있는 작업을 그룹화하여 처리할 수 있다

**데이터 무결성 이란?

: 데이터베이스에 저장된 데이터의 정확성, 일관성을 유지하고 보증하는 것

- 정확성 : 중복이나 누락이 없는 상태(같은 데이터가 여러번 저장 x)

- 일관성 : 원인과 결과의 의미가 연속적으로 보장되어 변하지 않는 상태

 

** 무결성 제약조건 이란?

: 데이터베이스의 정확성, 일관성(무결성)을 보장하기 위해 저장, 삭제, 수정 등을 제약하기 위한 조건

1. 개체 무결성(기본키 제약) 
   - 테이블은 기본키를 지정하고 그에 따른 무결성을 지켜야 한다.
   - 기본키에는 NULL 값이 올 수 없음
   - 기본키는 테이블 내에 오직 하나의 값만 존재해야 한다.
   (동일한 기본키를 가진 레코드가 테이블 내에 여러개일 수 없다.)
2. 참조 무결성(외래키 제약)
   - 외래키 값은 NULL이거나 참조하는 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함
   ([결제]에서 [고객]의 회원번호를 참조하면, 있는 회원번호만 가져와야 함)
3. 도메인 무결성 : 속성값은 속성의 도메인 속한 값(초등학교 학년 1 ~ 6)
4. 고유 무결성 : UNIQUE 조건이 주어진 컬럼의 속성값은 서로 달라야 함
5. NULL 무결성 : NOT NULL로 제한하면 NULL이 와선 안됨

 

5) DML_ SELECT(데이터 조회)  

SELECT 조회 대상(컬럼명)
FROM 테이블 명
WHERE 조건문
GROUP BY 집계기준 컬럼명
HAVING grouping된 후 상태 기반의 조건문
ORDER BY 컬럼명

 

예시 문제1)

 

 

=> 정답!!  3

 

 

문자형 함수

 

TRIM 함수

- RTRIM (문자열, 제거 대상)

- LTRIM (문자열, 제거 대상)

- TRIM (제거 대상 FROM 문자열)

 

++) 쿼리문

SELECT RTRIM ('XXSQLXX', 'X')

         .TRIM ( 'X' FROM 'XXSQLXX')

FROM DUAL;

 

REPLACE 함수

- TRIM (제거 대상 FROM 문자열)

- REPLACE (문자열, 제거 문자열, [대체 문자열])

 

++) 쿼리문

SELECT TRIM ('X' FROM 'XXSQLXX')

           .REPLACE('XXSQLXX', 'X')

           .REPLACE('XXSQLXX', 'X', 'Y')

FROM DUAL;

 

 

예시 문제2)

 

=> 정답!! SELECT 회원코드, RTRIM(연령대, '대'), UPPER(이름) FROM C_INFO;

 

 

숫자형 함수

 

 

 

예시 문제3)

 

=> 정답!! TO_CHAR(SYSDATE -1, 'YYYYMMDD')

 

*DUAL

- 듀얼 테이블은 오라클에 존재하는 기본 테이블로, 하나의 열로만 이뤄져있음

- 오늘 날짜를 구하거나 간단한 계산을 하는 등에 사용하기 적합

 

** SYSDATE

- SQL을 작업하는 시점의 날짜와 시각을 알려주며, -1을 할 경우 전날의 날짜값이 출력된다

- 날짜를 조회한다고 하였으며 TO_CHAR을 통해 형변환을 하여 날짜만 남긴다.

 

 

DECODE & CASE WHEN

 

* DECODE(= IF문)

- DECODE (값1, 값2, 참일 때 출력 값, 거짓일 때 출력 값)

ex) .DECODE(col1, 'KATE', '본인', '다른사람')

 

* CASE WHEN(= 여러 케이스를 포함하는 IF 문)

 

- 단일 조건 : CASE WHEN 조건 THEN 조건이 참일 때 결과 ELSE 거짓일 떄 결과 END

- 다중 조건 : 

 

CASE WHEN 조건문1 THEN 결과값1

           WHEN 조건문2 THEN 결과값2

                                  ....

           WHEN 조건문n THEN 결과값n

ELSE 결과값 n+1

END

 

ex) CASE WHEN col1 < 10 THEN '한자리 수' (CASE col1 WHEN 도 가능)

                 WHEN col1 BETWEEN 10 AND 99 THEN '두자리 수'

ELSE '세자리 수'

END

*단, col1에는 정수형으로 1000미만의 숫자만 들어가 있음을 가정함

 

 

WHERE 조건문

 

• 조건을 지정해서 테이블에서 조건에 맞는 레코드(행)만 출력하기 위한 구문
• 비교연산자, 논리연산자 등 '연산자'를 통해 조건을 부여함
• '조건'을 지정해주는 것이므로 true or false의 결과가 나옴(조건을 충족하는 true인 레코드들만 출력)

CASE WHEN col1 < 10 THEN '한자리수'
        WHEN col1 BETWEEN 10 AND 99
        THEN '두자리 수'
        ELSE '세자리 수'
END _
;

SELECT *
FROM C_INFO
WHERE NAME = '김호호' AND PHONE LIKE %1234'

 

 

연산자 종류

비교 연산자	=, >, >=, <, <= - 부정 비교 연산자 : !=, ^=, <> : 같지 않은 것을 조회 WHERE col1 <> 1
논리 연산자	AND, OR, NOT - AND : 조건을 모두 만족해야 함 - OR : 조건을 하나라도 만족하면 참 - NOT : 참이면 거짓으로, 거짓이면 참으로 바꿈 WHERE NOT col1 = 1 (WHERE col1 <> 1과 같은 의미) WHERE NOT col1 > 10(WHERE col1 <= 10과 같은 의미)
BETWEEN a AND b	a와 B 사이에 값이 있는지 판단 WHERE col1 BETWEEN 10 AND 99 - WHERE col1 >= 10 AND col1 <= 99와 동일함

 

 

연산자 종류 - NULL 판단

IS NULL	NULL인지 판단, NULL일 경우 TRUE
IS NOT NULL	NULL이 아닐 경우 TRUE

 

NULL은 =, <>으로 비교될 수 없고, IS, IS NOT으로만 비교된다

 

WHERE A.col IS NULL (0)
WHERE A.col IS NOT NULL (0)
WHERE A.col = NULL (X)
WHERE A.col <> NULL (X)

 

예시 문제4)

=> 정답!! NVL or ISNULL or IFNULL(단, 표현식 두개(생년, 9999)의 데이터 타입이 같아야 함)

 

 

연산자 종류 - IN

IN(x, y, z....)	x, y, z 등으로 구성된 목록 내 값 중 어느 하나라도 일치하면 된다.(or 조건)
NOT IN(x, y, z....)	x, y, z 등으로 구성된 목록 내 값 중 어느 하나라도 일치하면 안된다.(and 조건)

 

WHERE A.COL IN (1, 2, 3)을 만족하려면...
A.col = 1이 참이거나(or)
A.col = 2이 참이거나(or)
A.col = 3이 참이어야 한다  => OR 조건

WHERE A,COL NOT IN (1, 2, 3)을 만족하려면...
A.col <> 1 이 참이고 (and)
A.col <> 2 이 참이고 (and)
A.col <> 3 이 참이어야 한다  => AND 조건

ex) 
SELECT * FROM C_INFO WHERE AGE IN (20, 30, 40);
>> 나이가 20살이거나 30살이거나 40살인 고객의 회원정보만 출력

 

**) NULL이 IN() 혹은 NOT IN() 안에 포함된다면??

 

• IN(1, 2, NULL) >> IN은 OR 조건이므로 1또는 2를 만족하면 TRUE 가능
• NOT IN(1, 2, NULL) >> NOT IN은 AND 조건이므로 항상 FALSE인 NULL이 포함되어 있으므로 항상 FALSE 를 출력

 

문자열 조건문 연산자

 

A LIKE B	A에 대하여 B와 유사한 문자열을 찾아줌
%	문자 0개 이상이 존재한다는 의미
_	문자 한개

 

 

1. %는 문자가 해당 위치에 0개 이상이 존재한다는 의미

ex) WHERE name LIKE '%k%' 일 경우 조건에 해당하는 name은 k라는 단어를 포함만 하면 됨

• key : k 앞에 문자 0개 (True)
• chuck : k 뒤에 문자 0개 (True)
• bike : k 앞뒤에 문자 존재 (True)
• k : k 앞뒤에 문자 0개 (True)

2, k가 양끝에 있는 경우를 찾으려면

>> LIKE 'k%k' (양끝 문자열은 고정이고, 중간은 0~n개의 문자가 존재가능)

 

3. 특정한 위치와 문자 개수를 정의하고 싶으면

>> LIKE 'k_y'

 

예시 문제5)

 

 

=> 정답!! LIKE '%ki%'

 

💪 추가 사례

- 해당 자리에 문자가 0개 이상 존재한다는 의미
ex) 'ki%' : ki로 시작하는 문자
>> kind, kite

ex) '%ce' : 'ce'로 끝나는 문자
>> choice, chance

실무) '202309%' : '202309'로 시작하는 문자열(ex. 2023년 9월)

- 문자 한개
ex) WHERE 단어 LIKE 'ki__' : ki뒤에 두 자리가 더 있는 row 출력
>> kind, kite

ex) WHERE 단어 LIKE '__ce' : ce로 끝나는 6자리 문자
>> choice, chance

 

 

Subquery 

 

: 하나의 SQL 문에 포함되어있는 또 다른 SQL 문을 의미함

SELECT COUNT(*)
FROM 결제
WHERE 회원번호 NOT IN (SELECT 회원번호 FROM 회원)

• SELECT절, FROM절, WHERE절, HAVING절, ORDER BY절 등에서 사용 가능
• 괄호로 감싸서 사용해야 함, 세미콜론 사용하지 않음
• 서브쿼리는 단일행 또는 복수행 비교연산자와 함께 사용 가능
• 서브쿼리도 AS로 별칭 지정이 가능 (FROM 절에 사용되면 별칭 지정 필수)

 

위치에 따른 서브쿼리 명칭

• 스칼라 서브쿼리 : SELECT 절에서 사용하는 서브쿼리로, 결과는 하나의 행이어야만 한다
  SELECT *,  (SELECT 부서명 FROM 부서 WHERE 부서,부서번호 = 직원.부서번호) AS 소속부서 FROM 직원;
• 인라인뷰 : FROM 절 내에 쓰여진 서브쿼리
  SELECT * FROM (SELECT * FROM C_INFO WHERE name LIKE '%a%') AS T;

 

다중행 연산자

비교 연산자	=, >, >=, <, <=, !=, ^=, <> SELECT 날짜, 매출총액, 결제건수 FROM 매출 WHERE 매출총액 >= (SELECT AVG(매출 총액) FROM 매출 WHERE SUBSTR(날짜, 1.6) = '202309');
다중행 연산자	- IN : 메인 쿼리의 비교대상이 서브쿼리 결과 중에서 하나라도 일치하면 참 - EXISTS : 메인 쿼리의 비교대상이 서브쿼리 결과 중에서 만족하는 값이 하나라도 존재하면 참 => 비교연산자랑 같이 사용되지 않음 - ALL : 메인쿼리의 비교대상이 서브쿼리의 결과와 모든 값이 일치하면 참 - ANY, SOME : 메인쿼리의 비교대상이 서브쿼리의 결과 중 하나 이상이 일치하면 참 => =, >, < 등 비교연산자랑 같이 사용 (ex. col1 = ALL(a, b, c) a, b, c모든 값을 가지는 col1반환)

 

예시 문제6)

 

 

=> 정답!!

SELECT 이름
FROM 사장후보
WHERE 입사년도 < ALL (SELECT 입사년도 FROM 임원)

 

예시 문제7)

 

다음 보기 중 서브쿼리와 다중행 연산자에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. 서브쿼리에서는 정렬을 수행하는 ORDER BY를 사용할 수 있다. (X)

>> 사용할 수 없다

2. 여러 행을 반환하는 서브쿼리는 단일 행 연산자를 사용해야 한다 (X)

>> 다중 행 연산자를 사용해야 한다

3. 메인 쿼리에서 서브쿼리의 컬럼을 자유롭게 사용할 수 있다 (X)

>> 메인 쿼리에서는 SELECT 되지 않은 서브쿼리의 컬럼을 사용할 수 없음

>> 서브 쿼리 내부에서는 메인 쿼리의 컬럼을 사용할 수 있음

4. EXIST가 반환하는 결과값은 True 혹은 False 이다 (0)

>> 결과가 하나라도 존재하면 참

ex. WHERE EXISTS(SELECT 1 FROM WHERE 거주지 = '서울')

 

 

WITH절 : 서브쿼리를 WITH절로 만들어서 사용해보기

SELECT * FROM (SELECT * FROM C_INFO WHERE name LIKE '%a%') AS T;

WITH T AS (
    SELECT * FROM C_INFO WHERE name LIKE '%a%')
,     T2 AS (SELECT _ FROM T)
SELECT *
FROM T;

* WITH 테이블명 AS (쿼리문) SELECT _ FROM 테이블명
* 임시테이블(중간결과 저장용 등 임시적으로 사용하는 테이블)이나 뷰(VIEW)처럼 사용 가능함
* 쿼리문 내에서 반복해서 동일한 테이블에 접근하는 경우 WITH 절로 반복 쿼리문을 줄여 테이블 엑세스를 줄이고 쿼리 성능을 높일 수 있음

 

 

View 테이블이란?

• 일종의 가상테이블로서 실제 데이터가 하드웨어에 저장되는 것은 아니다
• 실제 데이터를 가지고 있지 않고 SQL만 저장한다(Table은 실질적 데이터를 가진다)
  => 즉, 데이터를 보여주기만 하는 테이블
• 테이블 구조가 변경되더라도 독립적으로 존재한다

 

VIEW 테이블을 사용하는 이유

• 사용상의 편의를 위해 사용
  => 복잡한 쿼리문이 있으면 매번 쿼리문을 작성하기 보다는 해당 쿼리문을 View 테이블로 만들어두고 관리하고 조회하는 것이 편하므로
• 보안관리를 위해 사용
• 임시적인 작업을 위해 사용\

 

예시 문제8)

 

=> 정답!!

WITH T AS (
SELECT *
FROM C_INFO
WHERE NAME LIKE '%a%'
)
SELECT count (*) FROM T ;

 

 

집계함수

COUNT(*), COUNT(exp)	count(*) : NULL 포함, count(exp) : NULL 제외
SUM( [DISTINCT | ALL] exp )	합계
AVG( [DISTINCT | ALL] exp )	평균
MAX( [DISTINCT | ALL] exp )	최대값
MIN( [DISTINCT | ALL] exp )	최소값
STDDEV( [DISTINCT | ALL] exp )	표준편차
VARIAN( [DISTINCT | ALL] exp )	분산

 

**) NULL값에 대한 연산의 결과는 모두 NULL이며 통계적 집계함수를 연산할 때, NULL은 제외하고 계산한다

ex) NULL / 10 = NULL

 

 

예시 문제9) 

C_INFO에서 평균 연령이 30대인 성별과 해당 성별의 평균 연령을 출력하는 SQL을 작성하시오.

=> 정답!!

SELECT 성별, AVG(연령)

FROM  C_INFO

GROUP BY 성별

HAVING AVG(연령) >= 30 AND AVG(연령) < 40;

 

 

예시 문제10) 

FROM > WHERE > GROUP BY > HAVING > SELECT > ORDER BY 

 

반정규화

 

반정규화 개념 

- 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위

 

반정규화의 대상 분석

- 디스크 I/O 량이 많아 성능 저하

- 경로가 너무 멀어 조인으로 성능 저하

- 컬럼을 계산하여 읽을 떄 성능 저하

 

반정규화의 특징

- 반정규화를 수행하면 시스템의 성능이 향상되고 관리 효율성을 증가시키지만 데이터의 일관성 및 정합성이 저하될 수 있다

- 과도한 반정규화는 오히려 성능을 저하시킨다.

- 반정규화를 위해서는 사전에 데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지, 데이터베이스의 성능과 단순화를 우선으로 할지를 결정해야 한다

- 반정규화 방법에는 테이블 통합, 테이블 분할, 중복 테이블 추가, 중복 속성 추가 등이 있다

 

테이블 통합

- 두개의 테이블에서 발생하는 프로세스가 동일하게 자주 처리되는 경우, 두개의 테이블을 이용하여 항상 조회를 수행하는 경우 테이블 통합을 고려한다.

 

 

속성

속성의 의미

- 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위

 

속성의 특징

- 한 개의 속성은 반드시 한 개의 속성값만을 가진다

- 한 개의 엔티티는 최소 2개 이상의 속성을 가진다

- 한개의 엔티티는 최소 1개 이상의 다른 엔티티와의 관계를 가진다

- 한개의 엔티티는 최소 2개 이상의 인스턴스 집합이어야 한다

 

속성의 종류(특성에 따른)

- 기본 속성 : 업무상 필요한 데이터에 대해 정의 

- 설계 속성 : 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형한 속성

- 파생 속성 : 다른 속성의 영향을 받아 발생, 주로 계산하는 값들이 이에 해당(계산을 통해 구한다 -> 파생, 파생 => 최소주문 일자, 주문 금액, 총주문금액)

 

 

ex) 은행에 적금을 들고자 합니다. 그래서 우리는 원금을 통장에 입금했습니다. 이자율은 5%라서 연 이자는 원금의 * 0.05를 기대하면 되겠습니다.

 

기본속성 : 원금, 이자율

파생 속성 : 이자

설계 속성 : 예금 분류

 

인스턴스

: 데이터 베이스에 저장된 데이터 내용의 전체 집합을 의미(하나하나가 아님)

 

 

비식별자 관계 

: 부모 엔티티로부터 속성을 받았지만 자식 엔티티의 주식별자로 사용핮 않고 일반적인 속성으로만 사용하는 경우

 

ex)

1. 자식 엔티티에서 받은 속성이 반드시 필수가 아니어도 무방하기 때문에 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우

2. 엔티티별로 데이터의 생명주기를 다르게 관리할 경우

3. 여러 개의 엔티티가 하나의 엔티티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔티티가 별도의 관계를 가질 때의 경우

4. 자식 엔티티에 주식별자로 사용하여도 되지만 자식엔티티에서 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리하다고 판단 되는 경우

 

 

데이터 모델링

 

- 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행, 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 사용

- 논리적 데이터 모델링 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음

- 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

 

정규형

 

제 1정규형 

: 모든 속성이 도메인이 원자 값으로만 구성되어 있으면 제 1정규형에 속한다

제 2정규형

: 제 1정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속되면 제 2정규형에 속한다.

제 3정규형

: 제 2정규형에 속하고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않으면 제 3정규형에 속한다

=> 속성 간의 함수 종속성이 발생하지 않는 경우

 

 

 

++ 단답형 + 주관식

 

도메인 : 속성이 가질 수 있는 값의 범위

 

유일성 : 하나의 키로 특정 행을 바로 찾아낼 수 있는 고유한 데이터 속성

 

뷰(VIEW) : 다른 테이블에서 파생된 테이브로, 물리적 데이터가 저장되는 것이 아닌 노리적으로 존재하는 것

 

 

5과목 정보 시스템 구축 관리 요약본입니다 :)

5과목.docx

0.02MB

<5과목. 정보시스템 구축관리>

-       정보보안 3요소(기밀성, 무결성. 가용성)

l  기밀성 : 인가된 사용자에 대해서만 자원 접근이 가능(암호화시켜서 못보게함)

l  무결성 : 인가된 사용자에 대해서만 자원 수정이 가능하여 전송중인 정보는 수정이 어렵다(금을 동으로 바꿔서 사용이 어렵)

l  가용성 : 인가된 사용자는 가지고 있는 권한 범위 내에서 언제든 접근 가능(필요할 때 언제든 사용 가능)

-       Tac wrapper

: 어떤 컴퓨터가 접속되면 접속 인가 여부를 점검해서 인가된 경우에는 접속이 허용되고 그 반대의 경우에는 거부할 수 있는 접근제어 유틸리티

-       Zing

: 기기를 키오스크에 갖다 대면 원하는 데이터를 바로 가져올 수 있는 기술로 10cm이내 근접 거리에서 기가 급속도로 데이터 전송이 가능한 초고속 근접, 무선 통신 기술

-       보안 취약성 점검 보류

l  관리적 관점 : 정보 보호 관리체계 보안 통제에 근거하여 취약점 점검

l  기술적 관점 : 서버 네트워크, PC 보안점검 등을 통한 취약점 점검

l  물리적 관점 : 출입 통제 관리 시스템 관련, 화제 등 관련

-       Worm

: 악성코드의 유형 중 다른 컴퓨터의 취약점을 이용하여 스스로 전파하거나 메일로 전파되어 스스로 증식하는 것

-       암호화 구분

 

 

 

 

 

 

-       DDOS 공격 유형(가용성을 떨어뜨리기 위함)

l  Smurf Attack : IP, ICMP 특성을 이용하여 공격

l  Ping Of Death : 규정 크기 이상의 ICMP 패킷으로 시스템을 마비시키는 공격

l  Land Attack : 출발지 IP와 목적지 IP가 같은 패킷을 만들어 보내는 공격

l  Teardrop Attack : 재조합을 할 수 있는 fragment number를 위조하는 공격

l  SYN Flooding : TCP의 연결과정(3Way Handshaking)의 취약점을 이용한 공격

l  VDP Flooding : 다량의 VDP 패킷을 전송하여 네트워크 자원을 고갈시키는 공격

l  Ping Flooding : 특정 사이트에 매우 많은 ICMP Echo를 보내는 공격

-       접근 통제 정책(매우중요)

l  강제적 접근통제(MPC, Mandatory Access Control) : 자원의 보안레벨과 사용자의 보급 취급일자를 비교하여 접근 제어

l  임의적 접근통제(DAC, Discretionary Access Control) : 자원의 소유권을 가진 사람이, 다른 사람의 접근을 허용하거나 제한할 수 있다

l  역할 기반 접근통제(RBAC, Role Based Access Control) : 개별적인 신분이 아니라 조직 내 개인역할에 따라 허용 여부를 결정하는 모델이다

-       접근제어 모델

l  BLP 모델

: 기밀성, 최초의 수학모델 / 정부 및 군용 응용 시스템의 접근을 제어 / No Read Up, No Write Down

l  BIBA 모델

: 무결성 최초의 모델 / BLP 모델에서 불법 수정 방지 내용을 추가 / No Write Up, No Read Down

l  Clark-Wilson 모델 : 상업 환경에서 적합하도록 개발된 불법 수정 방지를 위한 모델 / 기밀성 보다는 무결성에 초점

l  만리장성 모델 : 충돌일 야기시키는 어떤 정보의 흐름도 없어야 하며, 이해 충돌 발생을 막기 위해 설계된 내부 규칙

l  Lattice 모델 : 컴퓨터의 보안성 있는 정보 흐름을 통제

 

-       인증 VS 인가

l  인증(Authentication) : 시스템 접근을 허용하기 전에 사용자의 신원을 검증

l  인가(Authorization) : 검증된 사용자에게 권한과 서비스를 허용

l  계정관리(Accounting) : 사용자의 자원에 대한 사용 정보를 모아서 용량 증설 리포팅 등

-       소프트웨어 정의기술

l  SDN(Softeware Defined Networking) : 소프트웨어 정의 네트워킹 / 네트워킹 리소스를 가상화된 시스템으로 추상화하는 IT 인프라에 대한 하나의 접근 방식 / 비용 절감, 우수한 확장성 및 유연성, 관리 간소화

l  SDS(Software Defined Storage) : 소프트웨어 정의 스토리지 / 하드웨어에서 스토리지 소프트웨어를 분리하는 스토리지 아키텍처 / 자동화, 표준 인터페이스, 가상화된 데이터 경로, 확장성, 투명성

l  SDC(Software Defined Computing) : 소프트웨어 정의 컴퓨팅

l  SDDC(Software Defined Data Center) : 소프트웨어 정의 데이터 센터 /. 데이터센터의 모든 이프라인 네트워크, 스토리지, 컴퓨터, 보안 등이 가상화 되어 서비스로서 제공되는 차세대의 핵심적인 데이터센터 솔루션 / 인력 개입 없이 소프트웨어 조작만으로 자동 제어 관리한다.

-       블루투스 관련 공격

l  블루버그 : 블루투스 장비 사이의 취약한 연결 관리를 악용한 공격

l  블루스나프 : 블루투스의 취약점을 활용하여 장비의 파일에 접근하는 공격

l  블루프린팅 : 블루투스 공격 장치의 검색 활동을 의미

l  블루재킹 : 블루트스를 이용하여 스팸메일처럼 메시지를 익명으로 퍼트리는 공격

-       루팅(Rooting) : 안드로이드 운영체제에서 최상의 권한을 얻어 해당 기기의 제약을 해재하는 행위 / IOD 관련 용어인 탈목과 비슷

-       스턱스넷

l  대단히 정교한 윙

l  기존에 알려진 여러가지 원도우 제로데이 취약점을 이용해 컴퓨터를 감염시키고 확산됨

l  핵무기와 원심분리기 등 물리적인 피해를 입힘

-       소프트웨어 재공학

l  분석(Analysis) : 기존 소프트웨어 명세서를 확인하여 소프트웨어의 동작을 이해하고, 재공학 할 대상을 선정하는 활동

l  재구성(Restructing) : 기존 소프트웨어의 구조를 향상시키기 위해 코드를 재구성하는 활동 / 소프트웨어의 기능과 외적인 동작은 바뀌지 않는다

l  역공학(Reverse Engineering) : 기존 소프트웨어를 분석하여 소프트웨어 개발 과정과 데이터 처리 과정을 설명하는 분석 및 설계 정보를 재발견하거나 다시 만들어 내는 과정 / 일반적인 개발 단계와는 반대 방향으로 기존 코드를 복구하거나, 기존 소프트웨어의 구성 요소와 그 관계를 파악하여 설계도를 추출한다

l  이식(Migration) : 기존 소프트웨어를 다른 운영체제나 하드웨어 환경에서 사용할 수 있도록 변환

-       비용 산정 기법 (상향식/ 하향식)

1.     상향식 LOC(원시 코드 라인 수), 개별 단계별 인원수기법,  수학적 산정 기법

l  LOC : 소프트웨어 각 기능의 원시 코드 라인 수의 비관치, 낙관치, 기대치를 측정하여 예측치를 구하고 이를 이용하여 비용을 산정하는 기법 / 측정이 용이하고 이해하기 쉬워 가장 많이 사용 / 예측치를 이용하여 생산성, 노력, 개발 기간 등의 비용 산정

l  개발 단계별 인원수 기법 : LOC 기법을 보완하기 위한 기법으로, 각 기능을 구현시키는 데 필요한 노력을 생명 주기의 각 단계별로 산정

l  수학적 산정 기법(COCOMO모형, Putnam 모형, 기능점수 모형)

l  COCOMO 모형 : 보헴이 제안한 것으로, 원시 프로그램의 규모인 LOC에 의한 비용 산정 기법 / 비교적 작은 규모의 프로젝트를 통계 분석한 결과를 반영한 모델

l  Putnam 모형 : 소프트웨어 생명 주기의 전 과정 동안에 사용될 노력의 분포를 가정해 주는 모형

2.     하향식(과거의 유사한 경함을 바탕으로 함) : 전문가 감정 기법 / 델파이 기법

l  전문가 감정 기법 : 조직 내의 경험이 많은 두 명 이상의 전문가에게 비용 산정 의뢰

l  델파이 기법 : 전문가 감정 기법의 주관적이 편견을 보완하기 위해 많은 전문가의 의견을 종합하여 산정하는 기법

 

 

-       소프트웨어 개발 표준의 개요 : 소프트웨어 개발 단계에서 수행하는 품질 관리에 사용되는 국제 표준을 의미 / ex) ISO/IEC 12207, CMMI, SPICE 등

l  ISO/IEC 12207 : ISO 국제표준에서 만든 표준 소프트웨어 생명 주기 프로세스로, 소프트웨어의 개발, 운영, 유지보수 등을 체계적으로 관리하기 위한 소프트웨어 생명 주기 표준을 제공

l  CMMI(능력 성숙도 통합 모델) : 소프트웨어 개발 조직의 업무 능력 및 조직의 성숙도를 평가하는 모델 / 초기, 관리, 정의 , 정략적 관리, 최적화의 5단계

단계	프로세스	특징
초기
관리
정의
정량적 관리
최적화

l  SPICE(소프트웨어 처리 개선 및 능력 평가 기준) : 정보 시스템 분야에서 소프트웨어의 품질 및 생산성 향상을 위해 소프트웨어 프로세스를 평가 및 개선하는 국제 표준

-       프레임워크(Framework) : 소프트웨어 개발에 공통적으로 사용되는 구성 요소와 아키텍처를 일반화하여 손쉽게 구현할 수 있도록 여러 가지 기능들을 제공해주는 반제품 형태

l  모듈화 : 캡슐화를 통해 강화, 휴지보수 용이 / 재사용성 : 예산 절감, 품질 보증

l  확장성 : 다양한 기능과 형태를 가진 어플 개발 가능 / 제어의 역흐름 : 생산성 향상