쏘니헨리

GUI : 윈도우 그래픽 환경

CLI : 유닉스와 리눅스 명령어로 치는 환경

GUI환경이 더 쉬움 

CLI의 장점 

1.성능이 좋아 더 빠르게 실행 

2.사용법이 명확

3.명령어로 하여 실수할 확률이 낮다 

4.단순하고 정확하게 사용 가능 

데이터베이스 :데이터의 집합소

테이블 : 표 형식으로 저장된 데이터의 집합

row : 개체 하나를 나타내는 단위,행,위의 테이블은 5개의 행이 있습니다

column : 학생 하나의 속성 ,열, 위의 테이블엔 4개의 컬럼이 있다.

DBMS를 통해 사용가자 관리

DBMS (DataBaseManagementSystem)(=데이터베이스 관리 시스템)

데이터베이스 관리 가능 

DBMS의 예

상황에 알맞은 DBMS를 쓰면 된다.

데이터베이스 구축은 해당 DBMS를 선택하여 구축 

DBMS만 고르면 된다.

모든 DBMS는 SQL이라는 명령으로 명령을 내림 

SQL(StructuredQueryLanguage) 

DBMS에 명령을 내리기 위해 사용하는 언어

DBMS 마다 표준SQL과 비슷하거나 조금 다르다 주요 기능은 같다. 

client(클라이언트) : 사용자가 서버에 접속해서 원하는 데이터베이스 관련 작업을 할 수 있도록 SQL을 입력할 수 있는 화면 제공

server(서버 프로그램) : client로부터 SQL문 등을 전달받아 데이터베이스 관련 작업 직접 처리하는 프로그램

NAT란 

네트워크 주소 벼노한을 줄여서 NAT !! 

IP패킷의 TCP/UDP 포트 숫자와 소스 및 목적지의 IP주소 등을 재기록하면서

라우터를 통해 네트워크 트래픽을 주고 받는 기술 

패킷에 변화가 생기기 때문에 IP나 TCP/UDP의 체크섬도 다시 계산되어 재기록해야 합니다.

NAT를 이용하는 이유는 대개 사설 네트워크에 속한 여러 개의 호스트가

하나의 공인 IP주소를 사용하여인터넷에 접속하기 위함.

많은 네트워크 관리자들이 NAT를 편리한 기법이라 보고 널리 사용하며 복잡성을 증가시킬 수 있으므로

네트워크 성능에 영향을 줄 수 있는 것은 당연하다고 볼 수 있다.

NAT는 IPv4의 조소 부족 문제를 해결하기 위한 방법으로 고려되며 비공인 네트워크 주소를 사용하는 망에서

외부의 공인망과의 통신을 위해서 네트워크 주소를 변환하는 것 입니다.

내부 망에서 사설 IP주소를 사용하여 통신을 하고 외부망과의 통신시에 NAT를 거쳐 공인 IP 주소로 자동 변환

NAT를 사용하는 목적 

1. 인터넷의 공인 IP주소 절약 가능

2. 인터넷이란 공공망과 연결되는 사용자들의 고유한 사설망을 침입자들로부터 보호 가능

1) 인터넷의 공인 IP주소는 한정되어 있어 가급적 이를 공유하는 것이 필요한데 

NAT를 이용하면 사설 IP주소를 사용하여 공인 IP주소와 상호변환 할 수 있도록 하며 

공인 IP주소를 다수가 함께 사용할 수 있도록 하여 이를 절약할 수 있습니다. 

2) 공개된 인터넷과 사설망 사이에 방화벽을 설치하여 외부 공격으로부터 사용자의 통신망을 보호하는 기본적인 수단으로 활용할 수 있습니다. 

이때 외부 통신망과 연결하는 장비인 라우터에 NAT를 설정할 경우 라우터는 자신에게 할당된 공인 IP주소만 외부로 알려지게 하며 내부에서는 사설 IP주소만 사용하도록 하여 이를 서로 변환시켜 준다.

AD 등장 배경 

- 조직의 규모가 커질수록 Object의 개수가 많아지기 때문에 관리하는 것이 어려워진다.

- 사용자가 공유 자원의 위치와 해당 서버의 로컬 사용자 계정 정보를 모두 알고 있어야 정상적으로 접근이 가능하다.

- 위와 같은 문제점을 해결하기 위해서 중앙 서버에 공통된 데이터베이스를 생성하여 각 서버와 클라이언트는 

해당 데이터베이스를 공유하여 Object를 검색하고 중앙에서 사용자 인증 및 권한 부여 처리가 가능하도록 처리해주는 서비스를 Directory Service라고 한다.

- Object는 User,Computer,공유 폴더,프린터 등 각종 자우너을 의미

- Directory는 Object 정보를 저장할 수 있는 정보 저장소를 의미

- Directory Service는 Object 생성,검색,관리,사용할 수 있는 서비스를 의미

- AD DS는 윈도우 서버에서 제공하는 Directory Service를 의미한다.

1.도메인 

- AD의 가장 기본이 되는 단위

- AD가 설치된 윈도우서버가 하나의 도메인이라고 보면 된다.

- 관리를 하기위한 하나의 큰 단위의 범위를 표현하며, 관리를 위해서 지역적인 범위로 구분될 수 있다.

- 도메인이 여러개 있을 경우 부모 도메인과 자식 도메인으로 구분 가능.

2.트리와 포리스트 

- 트리는 도메인의 집합이다. 그러므로 물리적으로 존재한다기보다는 개념적인 것으로 보면 된다.

- 여러개의 트리로 AD가 구성될 경우 포리스트라고 한다.

도메인 < 트리 < 포리스트

3. 사이트

- 도메인이 논리적인 범주라면, 사이트는 물리적인 범주에 가깝다.

- 부모도메인이 ictsec.com이라면 자식 도메인을 생성할 경우 같은 도메인이더라도 busan.ictsec.com처럼 다른 사이트로 구성이 된다. 

- 사이트는 지리적으로 떨어져 있으며, IP 주소대가 다르다.

4.트러스트 

- 도메인 또는 포리스트 사이에 신뢰할 지 여부에 대한 관계를 나타내는 의미로 사용된다.

- 트러스트 안 도메인 사이에는 상호 양방향 전이 트러스트를 갖는다. (도메인끼리 서로 신뢰)

5.조직구성 단위(OU)

- 도메인 내부에서 사용되는 일종의 폴더와 같은 개념으로 이해할 수 있다. 

- 권한 위임과 그룹 정책을 적용할 수 있는 최소한의 단위이다.

6.도메인 컨트롤러 

- 로그인,이용권한 확인,새로운 사용자 등록,암호 변경 등을 처리하는 기능을 하는 서버 컴퓨터를 도메인 컨트롤러라고 한다.

- Active Directory에서 도메인 서비스를 구현할 경우 도메인에 하나 이상의 DC(Domain Controller)를 설치해얗 한다.

7.글로벌 카탈로그 

- AD 트러스트 내의 도메인들에 포함된 개체에 대한 정보를 수집하여 저장되는 통합저장소이다.

- 사용자의 경우 이름,아이디,비밀번호 등의 정보가 글로벌 카탈로그에 저장된다. 

AD 장점 

- 서버가 많아질수록 인증 절차가 점점 복잡해지지만 AD DS을 이용하면 단일화된 로그인 처리가 가능하다.

(하나의 서버에서 모든 인증 처리를 할 수 있다.)

- 공유 자원에 대한 정보 검색이 편리하다.

- 네트워크 환경에서 Domain 자원을 공유할 수 있다.

- 네트워크 상으로 나눠져 있는 여러 가지 Object(개체)를 중앙에서 모든 관리를 수행해서 본사 및 지사 직원들은 더이상 자신의 PC에 모든 정보를 보관할 필요가 없어진다.

- 지사에 출장을 갈 경우 자신의 아이디로 로그인만 하면 타인의 PC가 자신의 PC환경과 마찬가지로 변경된다.

SUBQUERY

- 하나의 질의문 내부에 하나 이상의 다른 질의문이 포함되어 그 결과를 이용할 때 내부에 포함된 쿼리문을 말함

- Group by절을  제외하고는 어디든 위치할 수 있음 

NESTED SUBQUERY 

- 서브쿼리가 WHERE절에서 사용된 경우 NESTED SUBQUERY라고 함

- NESTED SUBQUERY가 Main Query보다 먼저 실행될 때 속도를 낼 수 있는 유형임 

- 단, 서브쿼리 쪽에서 조회하는 Main Query값에 인덱스가 없으면 서브쿼리는 먼저 실행되지 않음 

CORRELATED SUBQUERY 

- 서브쿼리가 WHERE절에서 사용되고 메인 쿼리에서 데이터를 하나씩 읽을때마다 

 서브쿼리가 실행되어 데이터를 리턴하는 서브쿼리를 CORRELATED SUBQUERY라고 함

메인쿼리에서 데이터를 읽고 있는 ROW수 만큼 서브쿼리가 실행됨 

SCALAR SUBQUERY 

- 단 하나의 데이터와 단 하나의 칼럼에 대한 정보를 리턴함

- SCALAR SUBQUERY 사용 위치 

  - Select List항목, 함수의 인자, WHERE절의 조건,Order by 절,case 조건절,case 결과절 

ROLLUP & CUBE 

- ROLLUP : 데이터의 총계를 나타낼때 사용하는 함수 

- CUBE : 데이터의 소계를 나타낼 때 사용하는 함수 

GROUPING SETS()

여러 개의 GROUP BY 쿼리를 동시에 실행한 것과 같은 결과를 나타냄 

GROUPING SETS()로 ROLLUP(),CUBE(),ROLLUP()&CUBE()구현이 가능함 

ANALYTIC FUNCTIONS

행과 행 간의 관계를 정의하거나 비교,연산하기 위해 사용함 

ANALYTIC FUNCTIONS 종류

- 그룹 내 테이터 순위 : ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK

- 그룹 내 비율 : RATIO_TO_REPORT

CARTESIAN PRODUCT의 개념 

- Cartesian Product가 발생하는 경우 

1.where절이 없는 조인 수행

2.조인을 위한 조건 없이 조인 수행 

- '데이터 복제'라는 개념을 활용하기 위해 사용하지만,

잘못 사용하게 되면 오히려 데이터를 부풀리는 원인이 되기 때문에 

퍼포먼스를 오히려 나쁘게 할 수도 있음

2.자주 사용하는 방법 

정리 

CARTESIAN PRODUCT 

곱집합 

특정 테이블의 데이터를 필요한 만큼 복사하기 위한 방법 

CARTESIAN PRODUCT가 발생되는 경우 

  - WHERE절이 없는 조인을 수행할 경우 

  - 조인을 위한 조건 없이 조인을 수행할 경우 

Cartesian product시 자주 사용하는 테이블 

- Cartesian product만을 위한 전용  테이블을 생성해서 사용 

- 이미 생성되어 있는 정규 테이블을 사용 

- DUAL과 같은 dummy 테이블 사용 

CARTESIAN PRODUCT 적용 예제 

- UNION으로 연결된 각각의 SQL이 읽고 있는 데이터가 전부 같을 경우 

  데이터 복제와 같은 개념 활용을 위해 사용 

- 데이터 구조 변환을 통해 사용자가 요청한 구조대로 데이터를 조회할때 사용 

- SQL문으로 일년 치 날짜를 만들 때 사용 

SORT/MERGE JOIN의 사용

1.연결 고리에 인덱스가 전혀 없는 경우 

2.대용량의 자료를 조인해야 함으로써 인덱스 사용에 따른 랜덤 액세스의 오버헤드가 많은 경우

SORT/MERGE JOIN

1.각 테이블에 대해 동시에 독립적으로 데이터를 먼저 읽어 들임

2.읽혀진 각 테이블의 데이터를 조인을 위한 연결 고리에 대하여 정렬을 수행함 

3.정렬이 모두 끝난 후에 조인 작업이 수행됨 

- 튜닝 포인트 

- 각 테이블로부터 데이터를 빨리 읽어 들이도록 함

- 메모리를 최적화함

SORT/MERGE JOIN의 장단점

1.연결고리에 인덱스가 생성되어 있지 않은 경우에 빠른 조인을 위하여 사용됨

2.조인하고자 하는 각 테이블에 대해서 독립적으로 데이터를 읽어 들일 때 

  이를 얼마나 빠르게 할 것 인가가 중요함 

3.각 테이블로부터 읽혀진 데이터를 연결고리에 대해 정렬을 수행할 때 이를 얼마나 빠르게 할 것인가가 중요함 

HASH JOIN 

NESTED LOOPS JOIN - 인덱스 사용에 의한 랜덤 액세스의 오버헤드 

SORT/MERGE JOIN - 정렬 작업으로 인한 오버헤드 

SORT/MERGE 조인과 비교해 보면 

각 테이블에 대한 처리를 독립적으로 하는 것은 같지만

HASH JOIN에서는 Driving Table이 있음

읽어 들인 각 테이블의 데이터를 서로 조인하기 위해 

해싱을 이용해서 해시 값을 만듬

-> 해시 값으로 조인을 수행함

튜닝 포인트 

- Driving table을 결정함 

- 각 테이블로부터 데이터를 읽어 들일 때, 빨리 읽을 수 있도록 함 

- 메모리를 최적화함 

HASH JOIN의 장단점 

Hash Bucket이 조인 집합에 구성되어 해시 함수 결과를 저장해야 하는데 이러한 처리에는 많은 메모리와 

CPU자원을 소모하게 됨 

기본적으로 HASH_AREA_SIZE에 지정된 크기만큼의 메모리가 할당되어 사용됨 

조인을 수행하기에 메모리가 부족하다면 가장 큰 순서대로 

Hash Bucket에 변경이 일어날 때마다 디스크 I/O가 발생하게 되어 성능이 현저하게 저하됨 

하드웨어 자원이 넉넉한 상황에서는 다른 조인에 비해 보다 효율적인 수행이 가능하지만, 부족한 상황에서는 다른 조인 방법보다 오히려 느려질 수 도 있음 

정리 

SORT/MERGE JOIN을 사용해야 하는 경우 

- 연결 고리에 인덱스가 전혀 없는 경우 

- 대용량의 자료를 조인해야 함으로써 인덱스 사용에 따른 랜덤 액세스의 오버해드가 많은 경우 

튜닝포인트 

- 각 테이블로부터 데이터를 빨리 읽어 들이도록 함 

- 각 테이블로부터 읽어 들인 데이터를 조인하기 전에 정렬을 하는데, 

  이러한 정렬 작업을 빨리 끝낼 수 있도록 함

HASH JOIN의 장단점 

- Hash Bucket이 조인 집합에 구성되어 해시 함수 결과를 저장해햐야 하는데 이러한 처리에는

많은 메모리와 CPU자원을 소모하게 됨 

- 기본적으로 HASH_AREA_SIZE에 지정된 크기만큼의 메모리가 할당되어 사용됨

조인을 수행하기에 메모리가 부족하다면 가장 큰 순서대로 Hash Bucket이 Temporary Tablespace로 내려가서 구성됨

-> 디스크로 내려간 Hash Bucket에 변경이 일어날 때마다 디스크 I/O가 발생하게 되어 성능이 현저하게 저하됨

하드웨어 자원이 넉넉한 상황에서는 다른 조인에 비해 보다 효율적인 수행이 가능하지만 부족한 상황에서는 

다른 조인 방법보다 오히려 느려질 수도 있음 

SORT/MERGE JOIN의 수행 절차 

1) 각 테이블에 대해 동시에 독립적으로 데이터를 먼저 읽어 들임 

2) 읽혀진 각 테이블의 데이터를 조인을 위한 연결고리에 대하여 정렬을 수행함.

3) 정렬이 모두 끝난 후에 조인 작업이 수행됨 

SORT/MERGE JOIN이 불리한 경우

- 각 테이블로부터 읽어 들인 데이터를 조인하기 전에 정렬하게 되는데  

   이 때 정렬할 데이터가 지나치게 큰 경우 

- 각 테이블로부터 읽어 들인 데이터의 크기가 매우 큰 경우 

SORT/MERGE JOIN의 장단점 

장점 : 연결고리에 인덱스가 생성되어 있지 않은 경우에 빠른 조회를 수행할 수 있음

단점 : 각 테이블로부터 읽어 들인 데이터의 크기가 매우 큰 경우 성능상 불리함 

HASH JOIN 

각 테이블에 대한 처리를 독립적으로 하지만 Hash Join은 Driving Table이 있음

읽어 들인 각 테이블의 데이터를 서로 조인하기 위해 해싱을 이용해서 해시 값을 만들어 조인을 수행함 

튜닝포인트 

- Driving Table의 결정 

- 각 테이블로부터 독립적으로 데이터를 읽어 들일 때 빨리 처리하도록 함 

- 해시 조인을 위한 메모리를 최적화함

HASH JOIN의 수행 절차 

- Driving Table 결정 

- Driving Table의 연결조건 컬럼 해싱 및 해시 값 생성 

- 읽어 들인 데이터와 해싱해서 만들어진 해시 값을 메모리에 저장 

- Hash Join이 적용될 테이블의 연결조건 컬럼 해싱 및 해시 값 생성 

- 읽어 들인 데이터와 해싱에서 만들어진 해시 값을 메모리에 저장 

- 각 테이블에 조인할 데이터가 있는지 조인하고자 만들었던 해시 값 간에 충돌이 있는지 확인 

  -> 충돌이 발생할 경우,2차 해싱 수행 

- 각 테이블의 해시값을 "="로 조인을 수행 

HASH JOIN의 장단점

장점 : 하드웨어 자원이 넉넉한 상황에서는 다른 조인에 비해 보다 효율적인 수행이 가능 

단점 : 하드웨어 자원이 부족한 상황에서는 다른 조인 방법보다 비효율적임 

- 옵티마이저가 Driving Table을 결정함(Outer Table)

- Driving Table이 아닌 테이블은 Driven Table로 지정함 

  -> (lnner Table)이라고도 함 

- Driving Table의 연관된 모든 row를 조인에 의해 액세스

  튜닝 포인트

- 테이블 간 조인 횟수를 최소화 할 수 있도록 Driving Table을 

  -> 조인 순서 제어 

Driven Table의 연결고리 칼럼에 대한 인덱스 구성 

NESTED LOOPS JOIN의 장단점

1 인덱스에 의한 랜덤 액세스에 기반하고 있기 때문에 대량의 데이터 처리시 적합하지 않음 

2 Driving Table로는 테이블의 데이터가 적은 마스터 테이블이거나, where절 조건으로 적절하게 row를 

제어할 수 있는 것이어야 함 

3 Driven Table에는 조인을 위한 적절한 인덱스가 생성되어 있어야 함 

조인 순서 제어 방법 

조인 순서 제어를 위한 힌트 사용 

/*+ORDERED*/

FROM절에 기술한 테이블 순서대로 제어 

/*+LEADING(table명)*/

힌트 내에 제시한 테이블이 드라이빙으로 채택됨

ORDERED힌트와 같이 사용할 경우 LEADING힌트는 무시됨 

조인 순서 제어 방법 

뷰활용 

서프레싱 활용 

FROM절의 테이블 순서 변경 

- RBO하에서 각 테이블에 대한 규칙이 동일할 때 

  FROM절로부터 멀리 있는 테이블부터 처리함 

  CBO에서는 이 방법은 의미가 없음 

양쪽 모두 연결고리에 대한 인덱스가 없는 경우 

driven 테이블에 대한 FULL table scan 회수는 

driving 테이블로부터 읽어 들이는 row수 만큼이 됨

-> 이러한 상황에서 할 수 있는 조인이 Sort Merge와 Hash조인임 

정리 

Nested Loops 조인의 튜닝 포인트 

- 테이블 간의 조인 횟수를 최소화를 위한 조인 순서의 최적화 

- driven 테이블의 경우 연결고리 인덱스가 반드시 사용되어야 함 

Nested Loops 조인의 장단점 

- 장점 

  인덱스를 통한 랜덤 액세스기반에서 좋은 성능을 보임 

- 단점

  인덱스가 없는 상태에선 속도가 저하됨 

  대용량 데이터를 처리할 경우 성능이 저하됨 

조인 순서 제어방법 

힌트사용 

- 조인순서 제어 

- From절에 기술한 테이블 순서대로 제어 

- 뷰활용 

- 서프레싱 활용 

- FROM절 테이블 순서 변경(단,CBO에서는 의미가 없음)

연결고리 칼럼에 대한 인덱스의 중요성 

- 양쪽 모두 인덱스가 있는 경우 

  - 두 테이블 중 조회되는 결과가 적은 테이블을 선택하여 드라이빙 테이블로 선택함 

- 한쪽만 인덱스가 있는 경우 

  - 인덱스가 없는 쪽 테이블을 드라이빙 테이블로 사용함 

- 양쪽 모두 인덱스가 없는 경우  

  - Nested Loops 조인방식으로 조인이 이뤄지지 않음