[자격증] 내가 보려고 작성하는 정보처리기사 실기 3. 데이터 입출력 구현

들어가기 전

2024년 정보처리기사 실기 공부를 위해 작성한 것으로 수제비 2023 책으로 공부를 하여 정리한 것입니다. 

아래 아이콘으로 기준을 나눠 공부를 진행 했습니다. 

📝	서술형
✍	약술형
📟	계산
🌞	기출
🎨	중요하진 않지만 확인필요

 

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3. 데이터입출력구현

01. 논리 데이터 저장소 확인 

📝 1. 데이터모델 

: 현실세계의 정보를 인간과 컴퓨터가 이해할 수 있도록 추상화하여 표현한 모델이다.

 

✍  2. 데이터모델의 절차

1) 개념적 : 현실세계 정보를 추상적, 개념적으로 표현 / E-R 다이어그램

2) 논리적 : 목표 DBMS 설정, 스키마 설계, 정규화 수행 

3) 물리적 : 객체생성(테이블, 뷰, 인덱스 등)  / 반정규화 수행 

 

📝 - 정규화  : 데이터의 중복을 제거하여 이상현상을 방지하는 과정

1차정규화	도메인은 원자값으로만
2차정규화	부분함수 종속제거
3차정규화	이행함수 종속제거
보이스-코드 정규화	결정자는 모두 후보키
4차정규화	다치(다중값) 종속제거
5차정규화	조인종속제거

 

📝 - 반정규화  :정규화된 개체, 속성, 관게를 단순화하는 기법 

 

📝 이상현상 : 정규화를 하지 않았을 경우에 대한 문제점 

✍ - 삽입이상 : 정보 저장 시 해당 정보의 불필요한 세부정보를 입력해야하는 경우

✍ - 삭제이상 : 정보 삭제 시 원치 않는 다른 정보가 같이 삭제되는 경우

✍ - 갱신이상 : 중복 데이터 중에서 특정부분만 수정되어 중복된 값이 모순을 일으키는 경우 

 

🎨 E-R 다이어그램 

: 현실세계에 존재하는 데이터와 그들 간의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 명확하게 표현하기 위한 모델

개체	□
관계	◇
속성	○
다중	◎

 

✍  3. 관계대수

: 원하는 정보를 어떻게 유도하는가에 대한 절차적인 정형 언어 

1) 일반집합연산자 

① 합집합 : R∪S

② 교집합 : R ∩ S

③ 차집합 :  - 

④ 카티션 프로덕트 : X 

 

2) 순수관계연산자 

① 셀렉트 σ :  조건을 만족하는 튜플

② 프로젝트  π : 주어진 속성 값

③ 조인  ▷◁  : 공통 속성

④ 디비전  ÷ : 모든 튜플과 관련 있는

 

✍  4. 관계해석

: 프레디킷 해석에 기반한 언어이며 비절차적 언어이다. 

 

📟  5. 관계데이터모델 구성요소 

- 카디널리티 : 튜플의 수 ' 3개 '

- 차수 : 애트리뷰트의 수 ' 4개 '

학번	이름	학년	학과
202001	홍길동	3	컴퓨터공학
202002	김영희	1	전기공학
202003	이철수	4	건축공학

 

✍ 6. 논리 데이터 모델링 속성

- 개체 : 관리할 대상이 되는 실체 

- 속성 : 관리할 정보의 구체적 항목

- 관계 : 개체 간의 대응 관계 

 

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02. 물리 데이터 저장소 설계

✍ 1. 키(Key)

1) 기본키 : 테이블의 각 튜플들을 고유하게 식별하는 컬럼

2) 대체키 : 후보 키 중에서 기본키로 선택되지 않은 키

3) 후보키 : 유일성과 최소성을 모두 만족

4) 슈퍼키 : 유일성은 만족하지만 최소성은 불만족

5) 외래키 : 테이블간의 참조 데이터 무결성을 위한 제약 조건 

 

03. 데이터베이스 기초 활용하기

📝 1. 데이터베이스 : 다수의 인원과 시스템이 사용할 목적으로 관리하는 데이터 집합

 

✍ 2. 데이터베이스 종류

1) 관계형 DBMS :  관계형데이터 모델을 기반으로 하는 DB관리 시스템

2) 계층형 DBMS : 데이터 상하 종속관계를 계층화한 모델

3) 네트워크형 DBMS : 데이터를 망상형태로 표현한 모델

 

✍ 3. 데이터베이스 유형

1) 키-값(Key -Value) Store DBMS : 키 기반 Get /Put /Delete 제공 , Unique 한 키에 하나의 값

2) 칼럼기반데이터저장(Column Family Data Store) : Key 안에 ( Column , Value ) 조합

3) 문서저장(Document Store) : 값의 데이터 타입이 문서라는 타입을 사용 

4) 그래프(Graph Store) : 시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현

 

🎨 온톨로지 : 실세계에 존재하는 개념정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 서술한 지식 베이스

🎨 빅데이터 :시스템, 서비스,조직 등에서 주어진 비용, 시간내에 처리 가능한 데이터 범위를 넘어서는 크기의 비정형 데이터이다. 

 

✍ 4. NoSQL

Not Only SQL, 전통적인 RDBMS 가 아닌 DBMS를 지칭

 

✍ 5. 데이터마이닝 

데규모 데이터 속에서 의미있는 정보를 파악해 의사결정에 활용하는 기법

🎨 웹마이닝 : 웹으로부터 얻은 방대한 정보 속에서 의미있는 정보를 찾아내는 기법 

 

 

✍ 6. 텍스트마이닝

대량의 텍스트 속에서 의미있는 정보를 찾아내는 기법(자연어,문서처리기술적용)