#06. 분산DB(Distributed DB) & 기타 DB용어

분산DB(Distributed DB)

여러대의 컴퓨터에 data를 분산시켜 저장/관리, 사용자의 정보요청시 각각 컴퓨터에서 직접처리/제공하도록 구성된 DB, 투명성 보장

투명성(Transparency)

여러개로 나누어진 DB를 사용자는 하나의 DB로 느끼는것

분산형태

수평분산(Horizontal Distribution)

여러개의 동등한 서버(컴퓨터)에 저장시켜 운영

*하나의 서버에 문제가 발생하더라도 DB운영에 지장을 주지 않음

수직분산(Vertical Distribution)

운영하는 주서버, 처리하는 부서버로 구성하여 운영

*주서버에 장애 발생시 전체 운영에 지장을 줌

튜닝(Tunning): DB시스템을 최적화 하기위해 재조정/조율 하는것

CRUD매트릭스: 응용시스템과 DB간의 업무분석을 하기위한 상관 분석표

트리거(Trigger): 삽입/삭제/갱신등의 연산으로 Table의 내용이 바뀌었을때 data의 

일관성과 무결성 유지를위해 이와 연관된 Table도 연쇄적으로 변경이 이루어지도록 하는것

행이주(Row Migration): data 입력/변경시 기존에 입력된 자료들에 의해 저장공간

    이 없을때 블럭을 옮겨 저장하는 현상, 행 이주후 원래의 블       

    럭에는 옮겨진 블럭의 주소 저장

행연결(Row chaining): 비어있는 블럭에 data를 삽입하고자 할때 빈공간의 기억공

   간이 적어 새로 입력하려는 data의 일부만 저장후 일부는 다 

   른 블럭에 저장하여 두블럭을 연결

기타 DB용어

데이터 웨어하우스(Data Warehouse)

의사결정에 도움을 주기위해 기간내의 저장된 대량의 data를 공통의 형식으로 변환하여 관리

데이터 마트(Data Mart)

data의 한부분에서 사용자가 관심을 갖는 data들을 담은 비교적 작은 규모의 데이터 웨어하우스

데이터 마이닝(Data Mining)

data의 상관관계를 통계적 분석, 인공지능 기법등을 통해 

통계적 규칙(Rule)/패턴(Pattern)을 찾아내는것

OLAP(OnLine Analytical Processing)

사용자가 직접 DB검색과 분석을 통해 문제점이나 해결책을 찾도록 해주는

분석형 Application 개념

  MOLAP(Multidimentional OLAP)

결과값을 다차원 배열로 저장하여 큐브형태의 데이터뷰로 구성

ROLAP(Relational OLAP)

검색어 질의 처리에드는 시간을 줄이기위해 집계 Table 생성/저장

HOLAP(Hybrid OLAP)

MOLAP와 ROLAP의 장점을 혼용한 방식

OLTP(OnLine Transaction Processing)

다수의 사용자 단말기에서 요청한 Transaction의 처리를 중앙 컴퓨터에서 처리하여 그처리된 결과를 즉시 사용자 단말측으로 되돌려 보내주는 처리형태

  스타스키마(Star Schema)

OLAP와 같은 다차원 분석을 지원하기 위한 data모델링 기법으로, 활동한

내용을 수치로 표현한 사실 Table과 추가적인 관점을 제공하는 차원 Table로 구성