물리데이터베이스 - 데이터베이스 이중화 구성

물리데이터베이스

데이터베이스 이중화 Database Replication 정의

  • 시스템 오류로 인한 데이터베이스 서비스 중단이나 물리적 손상 발생 시 이를 복구하기 위해 동일한 데이터베이스를 복제하여 관리
    • 하나 이상의 데이터베이스가 항상 같은 상태를 유지하므로 데이터베이스에 문제가 발생하면 복제된 데이터베이스를 이용하여 즉시 문제 해결 가능
    • 여러 개의 데이터베이스를 동시에 관리하므로 사용자가 수행하는 작업이 데이터베이스 이중화 시스템에 연결된 다른 데이터베이스에도 동일하게 적용됨
    • 애플리케이션을 여러 개의 데이터베이스로 분산시켜 처리하므로 데이터베이스 부하를 줄일 수 있음
    • 데이터베이스 이중화를 이용하면 손쉽게 백업 서버 운영 가능

데이터 이중화의 분류

  • 변경 내용의 전달 방식에 따라 Eager 기법과 Lazy 기법으로 나뉨
    • Eager 기법
      • 트랜잭션 수행 중 데이터 변경이 발생하면 이중화 된 모든 데이터베이스에 즉시 전달하여 변경 내용이 즉시 적용되도록 하는 기법
    • Lazy 기법
      • 트랜잭션의 수행이 종료되면 변경 사실을 새로운 트랜잭션에 작성하여 각 데이터베이스에 전달되는 기법으로, 데이터베이스마다 새로운 트랜잭션이 수행되는 것으로 간주됨

데이터 이중화의 구성 방법

  • 활동-대기(Active-Standby) 방법과 활동-활동(Active-Active) 방법이 있음
    • Active-Active
      • 두 개의 DB가 서로 다른 서비스를 제공하다가 둘 중 한쪽 DB에 문제가 발생하면 나머지 다른 DB가 서비스를 제공
      • 두 개의 DB가 모두 처리하기 때문에 처리율이 높지만 구성 방법 및 설정이 복잡함
    • Active-Standby
      • 한 DB가 활성 상태로 서비스하고 있으면 다른 DB는 대기하고 있다가 활성 DB에 장애 발생 시 대기 상태의 DB가 자동으로 모든 서비스를 대신 수행
      • 구성 방법과 관리가 쉬워 많은 기업에서 이용

논리데이터베이스 - 핵심정리

논리데이터베이스

1. 데이터 모델 개념

  • 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
  • 종류
    • 개념적 데이터 모델
    • 논리적 데이터 모델
    • 물리적 데이터 모델
  • 구성 요소
    • 개체
    • 속성
    • 관계
  • 표시 요소
    • 구조
    • 연산
    • 제약 조건

2. 개체-관계(E-R)모델

  • 데이터를 개체, 관계, 속성으로 묘사
  • E-R 다이어그램으로 표현하며, 1:1, 1:N, N:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있음
    E-R다이어그램기호

3. 논리적 데이터모델링

  • E-R 다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 저장할 형태로 표현한 논리적 구조로 정의하는 과정
  • 논리적 모델은 H/W나 S/W에 독립적
  • 종류
    • 관계 데이터 모델
    • 계층 데이터 모델
    • 네트워크 데이터 모델

4. 데이터베이스 정규화

  • 중복성을 최소화하고 정보의 일관성을 보장하기 위한 개념
  • 릴레이션을 관련 있는 속성들로만 구성되도록 릴레이션을 분해하는 과정
    정규화과정

5. 논리 데이터모델 품질검증

  • 좋은 데이터 모델의 조건
    • 완전성
    • 중복배제
    • 비즈니스 룰
    • 데이터 재사용
    • 안정성 및 활용성
    • 간결성
    • 의사소통
    • 통합성
  • 데이터 모델 품질 검증 기준
    • 정확성
    • 완전성
    • 준거성
    • 최신성
    • 일관성
    • 활용성

논리데이터베이스 - 논리 데이터모델 품질검증

논리데이터베이스

좋은 데이터 모델의 조건

  • Completeness 완전성
    • 업무에 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야함
  • Non-Redundancy 중복배제
    • 하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 함
  • Business Rules 비즈니스 룰
    • 수많은 업무 규칙을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 그 규칙을 공유할 수 있게 제공
  • Data Reusability 데이터 재사용
    • 데이터의 통합성과 독립성에 대하여 충분히 고려
  • Stability and Flexibility 안정성 및 활용성
    • 확장성을 담보하기 위해서는 데이터 관점의 통합 불가피
  • Elegance 간결성
    • 합리적으로 잘 정리된 데이터를 통합하여 데이터의 집합을 정의하고, 이를 데이터 모데로 잘 표현하여 활용
  • Communication 의사소통
    • 데이터 분석 과정에서 도출되는 많은 업무 규칙은 데이터 모델에 개체, 서브타입, 속성, 관계등의 형태로 최대한 자세하게 표현되어야 함
  • Integration 통합성
    • 동일한 성격의 데이터를 한 번만 정의하기 위해 공유 데이터에 대한 구조를 여러 업무 영역에서 공동으로 사용하기 용이하게 해야 함

데이터 모델 품질 검증 기준

데이터모델품질검증기준
데이터모델품질검증기준

API API오용 Anaconda Beacon Bluetooth CRUD분석 Camera ChatBot DB관련신기술 DB관리기능 DB서버 DB표준화 ER다이어그램 ER모델 ETL Flask HW관련신기술 IDE도구 IP IoT Machine_Translation NLP배경 ORM프레임워크 Package Recurrent Neural Network SDLC SW개발방법론 SW개발방법론선정 SW개발보안정책 SW개발표준 SW관련신기술 Sequence_Tagging ShellScript TCP_UDP Vector WordCloud c 자료형 class embedding konlpy python python 자료형 가설검증 개발환경구축 객체지향프로그래밍언어 관계데이터베이스모델 관계데이터언어 국제표준제품품질특성 네트워크7계층 네트워크관련신기술 네트워크장비 네트워크침해공격용어 논리데이터모델개요 논리데이터모델품질검증 논리적데이터모델링 논문 단위모듈구현 단위모듈테스트 데이터검증 데이터모델개념 데이터베이스무결성 데이터베이스백업 데이터베이스암호화 데이터베이스용량설계 데이터베이스이중화구성 데이터베이스정규화 데이터분석 데이터분석 - 순열 - 조합 데이터분석 - 정규분포 데이터분석 - 통계기초 데이터사이언스개념 데이터입출력 데이터전환수행계획 데이터정제 데이터조작프로시저작성 데이터조작프로시저최적화 데이터조작프로시저테스트 데이터지역화 데이터타입 데이터표준확인 데이터품질분석 라이브러리 로그분석 메모리관리 모델화 몬테카를로 물리데이터모델설계 물리데이터모델품질기준 물리데이터저장소구성 물리요소조사분석 반정규화 배치프로그램 변수 보안기능 보안솔루션 보안아키텍처 보안취약성식별 분산데이터베이스 분산분석 비용산정모델 빌드자동화도구 사용자정의함수 상관분석 서버개발프레임워크 서버인증 서버장비운영 서버접근통제 서비스공격유형 선언형언어 세션통제 소스코드인스펙션 소프트스킬 소프트웨어개발프레임워크 소프트웨어버전관리도구 소프트웨어연계테스트 슈퍼디엠지 스크립트언어 시스템카탈로그와뷰 암호알고리즘 애플리케이션모니터링도구 애플리케이션배포도구 애플리케이션성능개선 애플리케이션테스트결과분석 애플리케이션테스트시나리오작성 애플리케이션테스트케이스작성 애플리케이션통합테스트수행 애플리케이션패키징 연산자 예외처리 오답노트 오류데이터측정 오류처리 오류처리확인및보고서작성 요구공학방법론 운영체제 웹서버 이벤트 인터넷구성의개념 인터페이스구현검증 인터페이스기능확인 인터페이스보안 입력데이터검증및표현 자료구조 자연어처리 재사용 절차적프로그래밍언어 정보보안침해공격용어 정보처리기사 제품소프트웨어매뉴얼작성 집계성DCL작성 체크리스트 초기데이터구축 취약점분석 칼럼속성 캡슐화 코드오류 클러스터링 키종류 테일러링기준 트랜잭션인터페이스 트리거 파일처리기술 파티셔닝 패키지 포트포워딩 프로세스스케줄링 프로토타입 한국어임베딩 핵심정리 현업도구 형상관리도구 환경변수 회귀분석
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