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AWS Aurora Amazon Aurora - MySQL 및 PostgreSQL과 호환되는 완전 관리형 관계형 데이터베이스 엔진입니다. - 일부 워크로드의 경우 Aurora은 기존 애플리케이션을 거의 변경하지 않고도 MySQL의 처리량을 최대 5배, PostgreSQL의 처리량을 최대 3배 제공할 수 있습니다. - Aurora에는 고성능 스토리지 하위시스템이 포함됩니다. MySQL 및 PostgreSQL과 호환되는 데이터베이스 엔진은 빠른 분산형 스토리지를 활용하도록 사용자 지정됩니다. - 기본 스토리지는 필요에 따라 자동으로 커집니다. Aurora 클러스터는 최대 128 tebibytes (TiB) 크기까지 늘릴 수 있습니다. - 데이터베이스 구성 및 관리의 가장 어려운 측면 중 하나인 데이터베이스 클러스터링 및 복제를..
Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) - Amazon Web Services(AWS) 클라우드에서 확장 가능 컴퓨팅 용량을 제공합니다. - Amazon EC2를 통해 원하는 만큼 가상 서버를 구축하고 보안 및 네트워크 구성과 스토리지 관리가 가능합니다. - EC2는 사용자가 아마존 머신 이미지(AMI)로 부팅하여 아마존이 "인스턴스"라 부르는 가상 머신을, 원하는 소프트웨어를 포함하여 구성할 수 있게 하는 웹 서비스를 제공함으로써 스케일링이 가능한 애플리케이션 배치(deployment)를 장려합니다. - Amazon EC2는 요구 사항이나 갑작스러운 트래픽 증가 등 변동 사항에 따라 신속하게 규모를 확장하거나 축소할 수 있어 서버 트래픽 예측 필요성이 줄어듭니다. -..
AWS Network (VPC, 서브넷, 라우팅 테이블, 인터넷 게이트웨이, 보안그룹AWS Network (VPC, 서브넷, 라우팅 테이블, 인터넷 게이트웨이, 보안그룹) Amazon Virtual Private Cloud (VPC) - AWS 클라우드의 논리적으로 격리된 섹션을 프로비저닝 하여 사용자에게 가상 사설 클라우드 를 제공 하는 상용 클라우드 컴퓨팅 서비스 - IPsec 기반 가상 사설망을 통해 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 에 액세스 할 수 있습니다. - Amazon에서 내부 및 외부 IP 번호를 할당하는 기존 EC2 인스턴스와 달리 고객은 하나 이상의 서브넷에서 원하는 IP 번호를 할당 할 수 있습니다. - 사용자에게 어떤 AWS 리소스가 퍼블릭인지 아닌지를 선택할 수 있는 옵션을 제공함으로써 VPC는 ​​보안을 훨씬 더 세밀하게 제어 할 수 있습니다. - AWS Management Console, AWS CLI, AWS SD..
반정규화 - 물리 데이터 모델링 테이블 분할 1) 수평 분할 - 개념 : 레코드를 기준으로 분할, 파티션 - 사용 의의 (1) 하나의 테이블에 데이터가 많고, 레코드 중에서 특정 범위만을 주로 액세스 하는 경우 사용 (2) 분할된 각 테이블은 서로 다른 디스크에 위치시켜 물리적인 디스크의 효용성 극대화 가능 (3) DBMS 차원에서 제공 (4) 대표적인 방법은 범위 분할, 해쉬 분할, 복합 분할 기법 2) 수직 분할 - 개념 (1) 하나의 테이블이 가지는 컬럼의 수가 많아 분할 (2) 조회 위주의 컬럼과 갱신 위주의 컬럼으로 나뉘는 경우 -> Locking 문제 (3) 특별히 자주 조회되는 컬럼이 있는 경우 (4) 특정 컬럼의 크기가 아주 큰 경우 (LOB Type) (5) 특정 컬럼에 보안을 적용해야하는 경우 중복 테이블 생성 1) ..
논리 - 물리 모델 변환 1. 논리 데이터 모델 - 물리 데이터 모델 변환 용어 분석 설계 논리 데이터 모델링 -> 물리 데이터 모델링 ER Model Physical Model Entity Table Attribute Column Primary UID Primary Key Secondary UID Unique Key Relationship Foreign Key Business Constraints Check Constraints 2. 엔터티 - 테이블 변환 1) 테이블 설명 - 테이블, 로우, 컬럼, 기본키, 외래키 2) 서브 타입 변환 종류 구성요건 장점 단점 통합 주로 서브타입에 적은 량의 속성이나 관계를 가진 경우 - 데이터 액세스가 좀 더 간편 - 뷰를 활용하여 각 서브타입만을 액세스 하거나 수정 가능 - 수행속도가 좋..
물리 데이터 모델링 1. 물리 데이터 모델 정의 - 하나의 논리적 집합은 하나 이상의 테이블이 될 수 있다. - 테이블은 경우에 따라 속성의 일부만으로 생성될 수 있다. - DBMS의 특성을 고려하여 논리 모델을 데이터베이스 저장구조로 변환하는 것이다. - 물리 데이터 모델링 : 데이터의 구조에 관련된 것들을 물리적인 모습까지 설계 - 데이터베이스 디자인 : 물리모델을 DBMS 관점의 오브젝트로 생성하는 최적의 설계를 하는 것 - 데이터베이스 디자인의 예 : 오브젝트 파티셔닝 설계, 최적의 인덱스 설계, 오브젝트별 저장공간의 효율적 사용계획 등 2. 물리 데이터 모델 의의 - 관계 데이터 모델링이라고도 한다. - 논리 데이터 모델을 RDBMS의 특성, 기능, 성능을 고려하여 데이터베이스의 물리적 구조를 작성해나가는 과정 -..
엔터티 상세화 - 논리 데이터 모델 - 식별자 : 엔터티 내의 모든 인스턴스를 유일하게 구분하기 위해 쓰임 - 본질 식별자 : 키 엔터티에서는 엔터티 모호성을 해소하기 위해, 행위 엔터티에서는 부모가 누구인지 확인하기 위해서 쓰이며 절대종속 (태어나게 하는 관계) / 상대종속 (없어도 됌)으로 나뉜다. 본질식별자 구분 방법은 육하원칙을 이용한다. - 후보 식별자 : 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있어야 하며 나머지 속성들을 직접 식별 할 수 있으며 NULL이 될 수 없다. 개념적으로 유힐해야 하며 자주 변경되지 않는 것. - 대체식별자 : 사원 엔터티의 주민번호 - 인조식별자 : 최대한 범용적인 값으로, 유일한 값을 만드며, 하나의 인조 식별자 속성으로 대체할 수 없는 형태를 주의하며 편의성, 단순성 확보를 위해 사용할 수 있다. 의미의 ..
속성 정의 - 논리 데이터 모델 1. 속성의 개념 : 가공되지 않은 것, 원천을 의미 * 속성의 특징 - 속성도 일종의 집합이며 릴레이션십도 속성이다. - 속성들 간은 서로 독립적이다. 2. 속성 후보 도출 1) 속성 후보 수집처 - 구 시스템의 문서 자료, 현업 장표 / 보고서, 사용자와 협의, DFD, 전문 서적 및 자료, 다른 시스템 자료. 2) 속성 후보 선정 원칙 - 원시 속성으로 보이는 후보는 버리지 않는다. (추출속성이 아니며 재현할 수 없는 속성) - 소그룹 별로 후보군을 만들고 가장 근접한 엔터티에 할당 3) 속성의 기본 구성요소 - 속성명, 도메인, 선택성 (not null . null) - 속성명 : 의미를 명확히 표현하는 명사구. 일반적으로 사용하는 용어. 엔터티명 사용 x. 필요시 표준 약어를 제정하며 단 하나의..

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