너무 늦은 후기가 아닐지 고민되지만

지금아니면 다음은 더 늦기에 오늘 마음먹고 하는 후기입니다. 



공부기간

1. 데이터 모델링의 이해

이 부분은 거의 암기입니다. 

저는 암기보다는 5~10회 완독을 여러번 하는 것을 추천드려요. 

그리고 주요 단어만 선별해서 재 정리하시면 이부분은 어렵지 않게 통과할 수 있습니다.

(물론 알죠, 읽기 힘들고, 이해하기 힘들고, 빡세고... 시간이 없고... 공부하려면 자꾸 다른 생각이 나는거...)

저는 이부분은 처음 정리 한번 하고, 꾸준히 아침, 저녁 지하철에서 읽고 다녔어요

그러니까 시험 당일 아침에 한번 훑어만 봐도 되는거라 부담은 없었습니다.


2. SQL 기본 및 활용

저는 SQL, 오라클 수업을 한달 들었기 때문에 직접 cmd창에서 작성해 본 경험이 있어서 그런지

SQL을 이해하는 것에 큰 무리가 없었어요.

기본적으로 DDL, DML, DCL, TCL에 대하여 한번씩은 컴퓨터로 작성해보고 결과 보시면 좋을꺼같아요

오류를 내면서 배우는 것이 가장 정석적인 방법입니다.

저는 왜 그리 오타를 많이 치는지 항상 ...slec치고 다시 지우고 select라고 한자한자 치던 ㅋㅋㅋㅋ


만약 시간이 없으시다면 내용에 관련하여 이해하는게 중요하다고 생각합니다.

아마 처음 사용하시는 분들은 어떻게 조인이 되는지, 검색 결과나오는지 보지 않아서 어려울 수 있을텐데

SQL 수식을 여러번 보다보면 어려움 없을꺼에요

컴퓨터가 어려우면 손으로라도 한번씩 써보시는 것을 꼭 추천드립니다.

조인, 서브쿼리, 정렬 등등의 부가적 옵션 활용도 꼭 보셔야해요!


웹으로 SQL 실습할 수 있는 곳 입니다. 한번씩 작성해보시면 도움 되실꺼같아요!

https://www.w3schools.com/sql/default.asp



시험관련 정보

1. 통과기준

↓ 아래의 홈페이지에 자세히 나와있어요!

http://www.dbguide.net/da.db?cmd=snb_sqld_1


우선 전체 100점 만점 중 60점을 넘는게 중요하고

두번째는 과목별 40% 넘어야 합니다. 

이말인 즉, 

데이터의 이해부분은 20점 만점중 20*0.4 = 8점 이상이여야하고

SQL 부분은 80점 만점 중 80*0.4 = 32점 이상이여야 합니다.


두가지 조건을 전부 통과해야 합격이 가능합니다.

저는 처음에 40%조건이 상대평가인줄 알고... 덜덜덜 떨었어요

다들 저 시험이 시웠다고해서 사람들이 다 잘본줄알고 혹시 내가 40% 미만이면 어쩌지? 했는데

그게 아니더라구요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 역시 사람을 글을 잘 이해해야 심신이 편한거 같아요 ㅋㅋㅋㅋ


2. 교재


기본적으로 SQL 가이드를 참고하셔야 합니다.

서점에가서 구매하셔도 되고, 옥션이나 다른 온라인 사이트를 통해 구매하시면 좀 더 저렴하다고 알고있습니다.

하지만 전 아래의 사이트에서만 보고 따로 구매하진 않았어요!

http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=148404&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=132&boardStep=1


대신, 문제집이 없어서 아래의 책을 구매했습니다.

한국데이터진흥원에서 출간한 책인 부분이 매우 중요합니다.

왜냐면 이 곳에서 시험 주관하니까요!! 어느정도 문제의 수준인지 확인 가능합니다.

이제 이 자격증이 중요해져서 그런지 다른 책들도 많이 나오는데

저는 위의 인터넷 사이트의 기본 개요 + SQL 실전문제 이 두 부분만 보셔도 충분하다 생각합니다.



3. 복원기출문제

복원된 기출 문제에 대해서 저는 아래의 카페 도움을 매우 아주 많이많이 받았습니다.

가입하셔서 공지사항 보시면 그동안의 기출 복원도 있고

제가 본 시험 뿐만 아니라 다른 횟차의 시험도 복원되어있습니다.

https://cafe.naver.com/sqlpd


여기 스터디도 같이 하는데 시간이 여유있으시다면 스터디 참가하셔서 정보 공유도 받고 하시면 

더더욱 좋을꺼같아요


기타 사항으로...

항상 동국대인거같아요

1시에 시험보는데, 12시 30분까지 입실이라고 하지만 12시 50분쯤 오시는 분들도 꽤 많아요 ㅋㅋㅋ

만약, 동대입구역에서 먼저와서 공부하겠다 하시면 좀 일찍 가셔서 동대입구 스타벅스 추천해요

하지만 사람이 엄청 많아서 단체 스터디 하는 기분이지만 ㅋㅋㅋ 거기가 제일 공부하기 좋아요

주차도 가능하다고 하는데 전 차를 가져가진 않아서 확인해보시면 좋을꺼같아요


준비물은 컴퓨터용 사인펜과 볼펜인데

컴퓨터용 싸인펜 없으면 시험장에서 주세요. 그러니까 1층에서 구매하실 필요 없어요

동국대 매점에서는 300원인가 ? 팔았는데

1층 어머님은... 천원에 파시더라구요...

근데 시험장 가니까 공짜로 줬어요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ


신분증이랑 수험표 꼭 챙겨가세요!


궁금하신점 댓글로 남겨주심 답변드릴게용^^



시험 보시는 모든 분들께

합격 되길

기도합니다 파이팅!



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  1. Goethe_Hyo 2019.05.15 14:27

    후기 읽고 질문 드립니다!.
    짧은 시간안에 자격증을 취득하고자 하는데요

    공부기간은 어느정도로 잡으셨나요?
    3주 정도 잡고할까 하는데 괜찮을까요?

    • 가이아쥐 2019.05.18 09:09 신고

      저는 한달정도 했는데 한달 내내 한건 아니고 스터디 통해서 주 1회씩 만나서 공부했습니다 3주 동안 꾸준히 하시면 가능할것같아요!!!

  2. 공부합시다! 2019.05.21 10:15

    안녕하세요~ 후기보고 질문좀 드리려고 합니다.

    위에 올려주신 페이지에서 SQL가이드 부분만 보면되는건가요?
    그리고 저 페이지 외엔 다른 이론서나 이론공부는 하지 않으셨는지 궁금합니다!!

    그리고... 혼자해도 괜찮을까요???

    질문이 많아 죄송합니다 ㅠㅠ

    • 가이아쥐 2019.05.24 15:39 신고

      우선 저는 sql을 따로 수업 받았습니다
      그래서 무리없이 공부했습니다
      만약 혼자하기 어려우시면 네이버 카페에서 스터디 모집해주는게 있는데 그것도 도움 될꺼같아요!
      제가 올린 부분이랑 진흥원가면 본문 있어요
      그리고 문제집 1권 푸시면 어려움 없으실꺼에요^^

아래의 내용은 영우글로벌 러닝에서 진행된 4차 산업혁명 관련 교육과정에서 방형욱 강사님이 알려주신 내용을 기반으로 작성된 문서입니다.

 # 정규화 방법

 

    정규화되지 않은 상태

 

       ↓ 제1정규화(1 Normalization) : repeating group 제거

 

    제1정규형(1 Normal Form)

 

       ↓ 제2정규화(2 Normalization) : 복합UID에 대한 부분 종속 제거

 

    제2정규형(2 Normal Form)

 

       ↓ 제3정규화(3 Normalization) : Non-UID에 대한 종속 제거

 

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테이블 조인을 수행할 조인 단계별로 다른 조인기법 사용

 

1. NL JOIN

프로그래밍에서 사용하는 중첩된 반복문과 유사한 방식으로 조인 수행

결과를 가능한 빨리 화면에 보여주어야 하는 온라인 프로그램에 적당한 조인 기법

반복문 외부에 있는 테이블을 선행테이블 또는 외부테이블이라 하고 반복문 내부에 있는 테이블을 후행테이블 또는 내부테이블이라

FOR 선행 테이블 읽음 → 외부 테이블(Outer Table)

FOR 후행 테이블 읽음 → 내부 테이블(Inner Table)

(선행 테이블과 후행 테이블 조인)

먼저 선행테이블 조건 만족하는 추출하고 후행을 읽으면서 조인 수행, 선행테이블 조건만족하는 모든 행의 수만큼 반복 수행

따라서 만족하는 행수가 많으면 그만큼 후행 테이블 조건 작업 반복 수행

랜덤방식으로 데이터 액세스 하기에 처리 범위가 좁은 것이 유리

작업방식

  1. 선행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음 만족하지 않으면 해당 데이터는 필터링
  2. 선행 테이블의 조인 값을 가지고 후행 테이블에서 조인 수행 선행테이블의 조인값이 후행에 존재하지 않으면 선행 테이블 데이터 필터링됨
  3. 선행 테이블의 조건을 만족하는 모든 행에 대해서 1 작업 반복 수행 인덱스에서 추출한 레코드 식별자를 이용하여 후행 액세스

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2. Sort Merge JOIN

조인 칼럼을 기준으로 데이터를 정렬하여 조인 수행 NL JOIN 랜덤으로 읽던 것의 단점을 개선함

, 정렬할 데이터가 많아 메모리를 넘어 임시 영역을 사용하는 경우 성능 저하 발생 그래서 대량은 HASH JOIN 사용

비동등 조인 조건에서 작업 가능한 것이 장점(HASH JOIN 동등만 가능)

인덱스를 사용하지 않기때문에 인덱스 미존재시 사용가능

정렬 작업이 미리 수행되있는 조인은 추가 정렬 작업이 이루어지지 않음

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작업방식

  1. 선행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
  2. 선행 테이블에의 조인 키를 기준으로 정렬 작업을 수행 조건을 만족하는 모든 행에 대해 반복 수행
  3. 후행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
  4. 후행 테이블에의 조인 키를 기준으로 정렬 작업을 수행 조건을 만족하는 모든 행에 대해 반복 수행
  5. 정렬된 결과를 이용하여 조인을 수행, 성공하면 추출버퍼에 넣음

 

3. HASH JOIN

HASH 기법 이용하여 조인 수행

서로 동일한 해쉬 값을 갖는 것들 사이에서 실제 값이 같은지 비교하면서 조인 수행

NL조인의 랜덤 액세스 문제점과 Sort Merge JOIN 정렬작업의 부담을 해결의 위해 등장

인덱스 존재 하지 않아도 사용 가능

동등 조건에서만 사용 가능

결과 수가 적은 테이블을 선행테이블로 선정, 메모리 용량을 넘어서면 임시영역에 저장되기 때문에

그래서 선행 테이블을 Build Input, 후행테이블을 Prove Input으로 불림

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작업방식

  1. 선행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
  2. 선행 테이블의 조인 키를 기준으로 해쉬 함수를 적용하여 해쉬 테이블 생성 조인칼럼과 SELECT 절에서 필요로 하는 칼럼도 함께 저장됨

반복수행

  1. 후행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 행을 찾음
  2. 후행 테이블의 조인 키를 기준으로 해쉬 함수를 적용하여 해방 버킷을 찾음 조인 키를 이용해서 실제 조인될 데이터를 찾음
  3. 조인에 성공하면 추출버퍼에 넣음

후행 테이블의 조건을 만족하는 모든 행에 대해서 반복 수행


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1. 인덱스 특징과 종류


테이블 기반으로 선택적으로 생성할 있는 구조, 생성하지 않아도 여러 개를 생성해도

목적 : 검색성능의 최적화

단점 : DML 작업은 인덱스까지 변경해야 하기 때문에 느려질 있는 단점(업데이트 부하가 없을수도 있음)

 

. 트리기반 인덱스

가장 일반적인 B-트리 인덱스

동등 조건 "=" BETWEEN, >등의 연산자로 검색하는 범위 검색 모두 가능

인덱스 동일 칼럼으로 구성된 것을 중복 생성은 불가능, 하지만 동일한 칼럼 순서를 변경하면 서로 다른 인덱스 생성 가능

외에도 ORACLE 비트맵인덱스, 리버스키 인덱스, 함수기반 인덱스 존재

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  • 루트 블록 : 가장 상위 단계
  • 브랜치 블록 : 분기를 목적으로 , 다음단계를 가르키는 포인터를 가지고 있음
  • 리프 블록 : 가장 아래 단계, 인덱스를 구성하는 칼럼의 데이터와 행의 위치를 가르키는 레코드식별자(RID) 구성

 인덱스 데이터는 인덱스를 구성하는 칼럼의 값으로 정렬, 양뱡향링크를 가지고 있어서 오름차순, 내림차순 검색 가능

 

비트 인덱스 : 사용될 질의 시스현시 모두 없는 경우인 DW AD-HOC 질의환경을 위해 설계

하나 인덱스 엔트리가 많은 행에인터를장하고 있는 구조

 

. SQL SERVER 클러스터형 인덱스

저장구조에 따라 클러스터형과 클러스터형으로 나뉨

  1. 인덱스의 리프페이지가 데이터 페이지, 탐색하면 모든 칼럼값을 곧바로 얻을 있음
  2. 인덱스 칼럼 순으로 물리적으로 정렬되어 저장, 한가지 순서로만 정렬, 인덱스는 한개만 생성 가능


 

2. 전체 테이블 스캔과 인덱스 스캔

 

. 전체 테이블

테이블에 존재하는 모든 데이터를 읽어가면서 조건에 맞으면 결과로 추출하고 맞지 않으면 버리는 방식

ORACLE : 고수위 마크(데이터가 쓰여있던 블록 최상의 위치) 아래의 모든 블록을 읽음, 오래걸릴 있음

재사용성이 떨어지기에 메로리에서 제거할 있도록 관리

전체 테이블을 읽어야하나?

  1. SQL 조건이 존재하지 않는 경우, 모든 데이터가 답이 있기에 무조건 결과로 반환
  2. 주어진 조건에 사용 가능한 인덱스가 존재하지 않는 경우, 함수를 사용하여 인덱스 칼럼을 변형해도 사용 불가
  3. 조건에 만족하는 데이터가 많아서 블록을 읽어야 한다는 옵티마이저의 판단에 의해
  4. 병렬처리 방식으로 처리하는 경우
  5. 전체 테이블 스캔 방식의 힌트를 사용한 경우

 

. 인덱스 스캔

인덱스를 구성하는 칼럼의 값을 기반으로 데이터를 추출하는 액세스 기법

검색을 위해 리프블럭을 통해 인덱스 구성 칼럼 값과 레코드 식별자 확인 가능

인덱스가 존재하지 않으면 레코드 식별자 통해 테이블 액세스 해야함

  1. 인덱스 유일 스캔 : 유일 인덱스를 사용하여 하나의 데이터 추출, 중복불허, 모두 동등조건값 "=" 대해 가능한 인덱스 스캔방식
  2. 인덱스 범위 스캔 : 한건 이상의 데이터 추출, "=" 값이 주어지지 않은 경우와 비유일 인덱스를 이용하는 모든 방식
  3. 인덱스 역순 범위 스캔 : 양뱡항 링크를 이용해 내림차순으로 데이터 읽는 방식, 최대값 쉽게 찾음
  4. 이외에도 인덱스 전체 스캑, 고속전체스캔, 스킵스캔 등이 존재


 

. 전체 테이블 스캔과 인덱스 스캔 방식의 비교

인덱스 스캔은 불필요하게 다른 테이블 블록 불필요 한번의 입출력 요청에 블록씩 데이터 읽음

전체 인덱스 스캔은 한번의 입출력 요청에 여러 블록 테이블 읽음, 모두 읽을꺼라면 유용

대용량 데이터 극히 일부의 데이터를 찾을 때는 인덱스 스캔 방식 사용

반대로 대부분의 데이터를 찾을 때는 전체 테이블 스캔 방법 유리


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1. 옵티마이저

사용자가 질의한 SQL문에 대해 최적의 실행방법을 결정하는 역할을 수행

실행계획 : 최적의 실행방법, 다른 언어와 달리 요구사항만 기술할 처리과정에 대한 기술은 없어서 다양한 실행방법 존재

옵티마이저가 선택한 실행방법의 적절성 여부는 질의의 수행 속도에 가장 영향 미침, 최소 일량으로 동일한 처리

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대부분의 관계형 데이터 베이스는 비용기반 옵티마이저만 제공

 

. 규칙기반 옵티마이저

우선순위를 가지고 실행계획을 생성

인덱스의 유무(유일, 비유일, 단일, 복합인덱스)종류,

SQL에서 사용하는 연산자의 종류,

SQL에서 사용하는 객체(힙테이블, 클러스터 테이블) 종류

인덱스가 존재한다면 전체 테이블 인덱스 방식보다 인덱스 사용 실행계획 생성

조인시에는 인덱스의 유무가 중요한 판단 기준

양쪽 조인 칼럼에 모두 인덱스가 없는 경우는 Sort Merge Join

하나라고 조인 칼럼에 인덱스가 존재하는 경우는 NL Join 사용

 

  1. Single row by rowid : 테이블에서 하나의 행을 엑세스 하는 방식, 다른 정보를 참조하지 않아도 바로 원하는 엑세스 있음
  2. Single row by cluster join
  3. Single row by hash cluster key with unique or primary key
  4. Single row by unique or primary key : 유일 인덱스를 통해서 하나의 엑세스하는 방식, 인덱스 이후 rowid 추출
  5. Cluster join
  6. Hash cluster key
  7. Indexed cluster key
  8. Composite index : 복합인덱스에 동등조건으로 검색, 인덱스 구성 칼럼의 개수가 많고 모든 구성 칼럼에 대해 동등 값이 주어질수록 우선순위가 높음
  9. Single column index : 단일 칼럼 인덱스에 동등 조건으로 검색
  10. Bounded range search on indexed columns : 양쪽범위를 한정하는 형태로 검색하는 방식 Between, like
  11. Unbounded range search on indexed columns : 한쪽 범위 한정하는 형태로 검색 >, >=, <, <=
  12. Sort merge join
  13. Max or Min of indexed column
  14. Order by on indexed column
  15. Full table scan : 전체 테이블을 엑세스함

 

. 비용기반 옵티마이저

SQL문을 처리하는데 필요한 비용이 가장 적은 실행계획을 선택하는 방식

비용이란 SQL문을 처리하기 위해 예상되는 소요시간 또는 자원 사용량 의미

비용예측을 위해 규칙기반이 사용하지 않는 테이블, 인덱스, 칼럼 다양한 객체 통계정보와 시스템 통계정보등을 이용

정확한 통계정보를 유지하는 것이 최적화에 중요한 요소

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  • 질의변환기 : 사용자가 작성한 SQL문을 처리하기에 보다 용이한 형태로 변환하는 모듈
  • 대안계획생성기 : 동일한 결과를 생성하는 다양한 대안계획을 생성하는 모듈, 연산의 적용순서변경, 연산방법변경, 조인순서변경 통해서 생성

 최적화를 위해 대안 계획수 제약가능하나 현실적인 제약으로 인해 포함되지 않을 수도 있음

  • 비용예측기 : 대안계획생성시에 의해서 생성된 대안 계획의 비용을 예측하는 모듈

   연산의 중간 집합의 크기, 결과 집합의 크기, 분포의 정확한 예측 필요, 정확한 통계자료 필요하고 연산에 대한 비용 계산식 정확해야함

 

통계정보, DBMS 버전, DBMS 설정 정보등의 차이로 서로 다른 실행계획이 생성될 있음

다양한 한계들로 인해 실행계획의 예측 제어가 어렵다는 단점

 

2. 실행계획

SQL에서 요구한 사항을 처리하기 위한 절차와 방법, 어떤 순서로 어떻게 실행할 결정하는 작업

구성요소

  1. 조인순서 : FROM절에 있는 테이블 수의 N! 만큼 조인순서 가능
  2. 조인기법 : NL JOIN, HASH JOIN, SORT MERGE JOIN
  3. 엑세스기법 : 하나의 테이블을 엑세스할때 사용할 있는 방법, 인덱스 스캔, 전체테이블스캔 가능
  4. 최적화 정보 : 단계마다 예상되는 비용 사항 표시
    • COST : 상대적인 비용
    • CARD : CARDNALITY 주어진 조건을 만족한 결과 집합, 조인조건을 만족한 결과집합의 건수
    • BYTES : 메모리양, 예상치
  5. 연산 : 여러가지 조작을 통해서 원하는 결과를 얻어내는 일련의 작업

  조인기법, 엑세스기법, 필터, 정렬, 집계, 다양한 종류 존재

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3. SQL 처리 흐름도

조인순서(어떤 테이블을 먼저 읽었는지), 엑세스기법(인덱스, 전체 테이블 스캔 무엇을 수행했는지) 등으로 표현가능

엑세스건수, 조인시도건수, 테이블엑세스건수, 성공선수 등을 통해 작업건수 또는 처리결과 건수들을 표시할 있음

NL JOIN 흐름도

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