0001.01.01

트랜잭션 all or nothing

DB

task 뽑고 업무분담

데이터웨어하우스(data mart) : 시장

이렇게 정리해서 저장하는걸 데이터웨어 하우스라고 함.

기존 데이터 플로우는 안에있는게 나가는 방식. 인사이드 아웃 그런데 클라우드와 빅데이터의 발전으로 아웃사이드 인도 가능. 기존 인류가 만들었던

이 흐름은 DBMS-DW-DM-VectorDB

조별과제

  1. 이해관계자 가치 설계
  2. 전체 AI서비스 아키텍처를 제시하시오 (RDB -> VectorDB 포함 필수)
  3. 기존 ERD(별첨참고) 확인하고 > 별도 시스템으로 추가된 업무를 기존 시스템과 통합하여, 재설계하고 최종 통합 ERD로 반영하시오
  4. 기존 ERD와 데이터 값을 참조하여

두 테이블 조인할때 테이블 순서 주의 driving table

조인을 통한 연결

Nested Loop Join

• 순차적으로 처리되어, 부분 범위 처리 가능 • 먼저 처리되는 테이블의 처리범위에 따라 처리량이 결정 • 랜덤 임의, Random 액세스 위주 • 연결고리 상태에 따라 영향이 많음 • 일반적으로 좁은 범위 처리에 사용 외부 테이블 Outer Table에서 조건에 만족하는 레코드를 검색한 후, 결합 조건에 일치하는 레코드를 내 부 테이블 Inner Table에서 조인하는 방식 Outer Join 에서 만족하는 레코드가 적을수록 NL 조인에서 효율이 좋음 조인 조건에 해당하는 컬럼들은 인덱스를 가지고 있어야 함

Sort Merge Join

• 동시 처리되며, 무조건 전체 범위 처리 • 독립적으로 자기의 처리 범위만으로 처리량 결정 • 스캔 Scan 액세스 위주 • 연결고리 상태에 영향이 없음 • 일반적으로 넓은 범위 처리에 사용 외부 테이블 Outer Table 에서 조건에 만족하는 레코드를 검색한 후, 조인 키를 기준으로 정렬작업을 수행 내부 테이블 Inner Table 에서 조건에 만족하는 레코드를 검색한 후, 조인 키를 기준으로 정렬작업을 수행 이후, 정렬된 결과를 이용하여 조인을 수행하며 조인에 성공하면 추출 버퍼에 넣은 뒤 출력, 조인 조건에 해당 하는 컬럼에 인덱스가 없어도 가능

Hash Join

작은 테이블과 큰 테이블의 Join시에 유리 • 테이블간 컬럼값이 정확히 일치 시 사용 가능 Equi Join • 드라이빙 테이블에 인덱스를 필요로 하지 않음 • 각 테이블에 대하여 1번만 읽음 외부 테이블 Outer Table 및 내부 테이블 Inner Table 에서 각각 파티션별 해시키를 생 성 이후, 서로 매칭되는 파티션별 해시키를 이용하여 조인 해시 조인은, 테이블 설계 시부터 해시 파티션 이용하여 정의하여 사용 가능

조인 이외의 연결방법

Union

union은 합친다음에 같은걸 뺀다. 이 빼는 연산 주의

즉, 단순히 값 유무등의 조회라면 union all 해서 빼는연산없애기 가령 김민수가 존재하냐 안하냐 그럴땐 unionall 하는게 나은거지

스칼라 서브쿼리

함수

select JOB 역할, fnename1003 직원명 from EMP where MGR is null;

-> 이렇게 하면안됨? 모든 라인에 계산들어가니까.

전체 범위 처리 및 부분 범위 처리 이해

인덱스 사용 방법 및 인덱스 적용 안되는 경우

인덱스를 걸어놔도 인덱스가 사용되지 않는경우도 있다. 전체범위처리부분에서.

3군 AI 인사검증체계 도입