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왼쪽조인(면접을 위한 CS 전공지식 노트) 왼쪽 조인 왼쪽 조인 왼쪽 조인(Left Join)은 데이터베이스 관리 시스템에서 사용되는 데이터 결합(Join) 연산 중 하나로, 두 개 이상의 테이블에서 데이터를 가져와 결합하는 작업을 말합니다. 왼쪽 조인은 두 테이블 중 하나는 모든 행을 반환하고, 다른 테이블은 매칭되는 행만 반환하는 방식으로 작동합니다. 여기서 "왼쪽"은 주로 왼쪽 테이블(첫 번째 테이블)에 있는 모든 행을 포함하고, 오른쪽 테이블(두 번째 테이블)과 매칭되는 행이 있으면 그 행도 포함한다는 것을 의미합니다. 왼쪽 조인은 SQL(Structured Query Language)에서 주로 사용되며, 다음과 같은 구문으로 나타낼 수 있습니다. 여기서 왼쪽테이블은 모든 행을 포함하고, 오른쪽테이블은 매칭되는 행이 있을 경우 함께 나타납.. 2023. 10. 16.
내부조인(면접을 위한 CS 전공지식 노트) 내부 조인 내부 조인 내부 조인(Inner Join)은 관계형 데이터베이스에서 사용되는 데이터 검색 및 결합 연산 중 하나입니다. 이 연산은 두 개 이상의 테이블에서 데이터를 결합하여 특정 조건을 충족하는 결과 집합을 생성하는 데 사용됩니다. 내부 조인은 주로 데이터베이스에서 데이터를 연결하고 관련 정보를 검색하는 데 사용됩니다. 내부 조인 방식 테이블 결합: 먼저, 하나 이상의 테이블을 선택하고 이러한 테이블 간에 공통 열(또는 필드)이 있어야 합니다. 이러한 공통 열은 데이터를 서로 연결하는 기준이 됩니다. 결합 조건 지정: 내부 조인에서는 주로 두 테이블 사이의 공통 열을 기반으로 연결을 수행합니다. 예를 들어, 두 테이블 간에 "사용자 ID"라는 공통 열이 있다면, 이를 사용하여 두 테이블을 연결.. 2023. 10. 15.
인덱스 최적화 기법(면접을 위한 CS 전공지식 노트) 인덱스 최적화 기법 인덱스 최적화 기법 인덱스 최적화(또는 데이터베이스 인덱스 최적화)는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 성능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 기술입니다. 인덱스는 데이터베이스에서 데이터 검색 및 쿼리 처리를 빠르게 하기 위해 사용되는 데이터 구조로, 데이터베이스 테이블의 특정 열(또는 열의 조합)에 대한 빠른 액세스를 제공합니다. 인덱스를 최적화하는 것은 이러한 액세스를 효율적으로 만들기 위한 다양한 기법을 적용하는 과정을 의미합니다. 인덱스 최적화의 목표 검색 성능 향상: 인덱스는 특정 열의 값을 빠르게 찾을 수 있게 해주므로 데이터 검색 속도를 향상시킵니다. 데이터베이스에서 레코드를 찾는 데 필요한 시간을 줄여줍니다. 정렬 및 그룹화 향상: 인덱스를 사용하면 데이터 정렬 및.. 2023. 10. 14.
인덱스 만드는 방법(면접을 위한 CS 전공지식 노트) 인덱스 만드는 방법 인덱스 만드는 방법 데이터베이스에서 인덱스를 만드는 방법은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 따라 다를 수 있으며, 일반적으로 사용되는 SQL 문을 사용하여 인덱스를 생성합니다. 아래는 일반적인 데이터베이스 시스템(예: MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle)에서 인덱스를 만드는 과정을 설명하는 기본 가이드입니다. 테이블 및 필드 선택: 먼저 어떤 테이블의 어떤 열(Column)에 인덱스를 생성할 것인지를 결정합니다. 인덱스를 만들 필드는 검색 또는 정렬에 자주 사용되는 필드를 선택하는 것이 좋습니다. 인덱스 생성 SQL 작성: 선택한 테이블 및 필드에 대한 인덱스를 생성하는 SQL 문을 작성합니다. 아래는 일반적인 SQL 문의 예시입니다. index_.. 2023. 10. 13.
B-트리(면접을 위한 CS 전공지식 노트) B-트리 B-트리 B-트리(B-tree)는 데이터베이스와 파일 시스템에서 사용되는 효율적인 데이터 구조로, 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 목적으로 설계된 트리 구조입니다. B-트리는 여러 용도로 활용되며, 대용량 데이터베이스의 인덱싱, 파일 시스템의 파일 구조, 그리고 외부 저장소에 저장된 데이터를 효율적으로 관리하는 데 주로 사용됩니다. 노드(Node)란 노드(Node)는 B-트리와 같은 트리 구조에서 기본적인 구성 요소입니다. 트리에서 각 노드는 데이터를 저장하거나 다른 노드와의 연결을 표현하는 객체입니다. B-트리에서 노드는 일반적으로 다음과 같은 역할을 수행합니다. 데이터 저장: B-트리의 리프 노드에서는 실제 데이터 레코드가 저장됩니다. 이 데이터는 주로 정렬된 순서로 저장됩니다. .. 2023. 10. 12.
인덱스의 필요성(면접을 위한 CS 전공지식 노트) 인덱스의 필요성 인덱스의 필요성 인덱스(Index)는 데이터베이스와 검색 엔진 등에서 매우 중요한 개념입니다. 데이터를 빠르게 검색하고 접근하기 위해 사용됩니다. 인덱스란 인덱스(Index)는 데이터베이스 및 정보 검색 시스템에서 데이터를 빠르게 검색하고 접근하기 위해 사용되는 데이터 구조입니다. 인덱스는 일종의 색인(목록)으로, 특정 열(또는 속성)의 값과 해당 값이 위치한 데이터 레코드(또는 문서)의 실제 위치를 매핑합니다. 이를 통해 데이터베이스나 검색 시스템은 데이터를 빠르게 찾아내고 처리할 수 있습니다. 인덱스의 특징 빠른 검색: 인덱스를 사용하면 데이터베이스나 검색 시스템은 대량의 데이터에서 원하는 정보를 효율적으로 찾을 수 있습니다. 데이터베이스 테이블이나 검색 엔진 색인을 전체적으로 스캔하.. 2023. 10. 11.
NoSQL 데이터베이스(면접을 위한 CS 전공지식 노트) NoSQL 데이터베이스 NoSQL데이터베이스 NoSQL 데이터베이스(Not Only SQL 또는 Non-relational database)는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과는 다른 데이터 저장 및 관리 방식을 제공하는 데이터베이스 유형입니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 종류의 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되며, 주로 대규모 및 고속 데이터 처리를 지원하며 유연한 데이터 모델을 제공합니다. NoSQL데이터베이스 주요 특징과 유형 비정형 데이터 저장: NoSQL 데이터베이스는 정형 데이터뿐만 아니라 반정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 이러한 데이터 종류는 관계형 데이터베이스의 테이블 구조에 저장하기 어려운 데이터 형식입니다. 예를 들어, JSON, XML, 그.. 2023. 10. 10.
관계형 데이터베이스(면접을 위한 CS 전공지식 노트) 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스(Relational Database)는 데이터를 테이블 형태로 구조화하여 저장하고, 이러한 테이블 간의 관계를 사용하여 데이터를 관리하는 데이터베이스 유형입니다. 이러한 데이터베이스는 테이블, 행, 열, 인덱스 및 관계를 사용하여 데이터를 구성하고, SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터 검색, 삽입, 갱신 및 삭제 작업을 수행합니다. 관계형 데이터베이스 주요 특징과 구성 요소 테이블(Table): 관계형 데이터베이스의 기본 데이터 저장 단위입니다. 테이블은 열(Column)의 집합으로 이루어지며, 각 행(Row)은 레코드 또는 튜플로서 데이터를 나타냅니다. 예를 들어, 고객 정보를 저장하는 테이블은 고객 이름,.. 2023. 10. 9.
데이터베이스의 종류(면접을 위한 CS 전공지식 노트) 데이터베이스의 종류 데이터베이스의 종류 데이터베이스(Database)는 데이터를 저장, 관리, 검색 및 조작하기 위한 체계화된 방법을 제공하는 시스템입니다. 데이터베이스의 유형 관계형 데이터베이스(Relational Database): 가장 일반적으로 사용되는 데이터베이스 유형 중 하나입니다. 데이터를 테이블 형태로 저장하며, 이러한 테이블은 관계(Relationship)을 통해 서로 연결됩니다. 대표적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)으로는 Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server 등이 있습니다. NoSQL 데이터베이스(Not Only SQL): 관계형 데이터베이스와는 다른 데이터 모델을 사용하는 데이터베이스 유형입니다. NoSQL 데이터베이스는.. 2023. 10. 8.
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