애플리케이션테스트케이스설계
1. 애플리케이션 통합 테스트 수행
- 통합 테스트에 대한 개념 이해, 통합 테스트 수행 방법
- 테스트 자동화 도구와 개념 유형
2. 애플리케이션 테스트 결과 분석
- 소프트웨어 결함관련 용어, 테스트 완료 조건
- 테스트 결함 관리 개념과 결함 관리 도구
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애플리케이션테스트케이스설계 - 핵심정리
1분 읽기 (대략 187 단어)
애플리케이션테스트케이스설계 - 핵심정리
절차형SQL - 핵심정리
절차형SQL
1. DML
- 데이터를 조작하는 명령어이며, 여기서 조작은 데이터 관점에서 생명 주기를 제어하는 것을 의미
- 종류
- INSERT
- UPDATE
- DELETE
- SELECT
2. DCL
- 무결성, 보안 및 권한 제어, 회복을 위해 데이터베이스에 접근을 제어하는 SQL 명령어
- 종류
- GRANT
- REVOKE
- COMMIT
- ROLLBACK
3. 집계썽 SQL 작성
- 단일행을 기반으로 산출하지 않고 복수 행을 그룹별로 모아 놓고 그룹당 단일 계산 결과를 반환
- GROUP BY 구문을 활용하여 복수 행을 그룹핑
- SELECT, HAVING, ORDER BY 등의 구문에 활용
- 종류
- 집계함수
- COUNT
- SUM
- AVG
- MAX
- MIN
- 그룹함수
- ROLLUP
- CUBE
- GROUPING SETS
- 윈도우 함수
- 순위 함수
- 그룹 내 비율 함수
- 행 순서 함수
- 집계함수
4. 오류 처리
- 프로그램 코드 상의 구문 오류 또는 프로그램 실행시 상황에 따라 발생하는 오류를 처리하는 과정
- 방법
- 오류 복구
- 오류 회피
- 오류 전환
절차형SQL - 핵심정리
절차형SQL
1. 사용자 정의함수
- 절차형 SQL을 활용하여 일련의 연산 처리 결과를 단일값으로 변환
- DBMS에서 제공되는 공통적 함수 이외에 사용자가 직접 정의하고 작성
- 호출을 통해 실행되며, 단일값을 조회 또는 삽입, 수정 작업에 이용
2. 트리거
- 특정 테이블에 삽입, 수정, 삭제 등의 데이터 변경 이벤트가 발생하면 DBMS에서 자동적으로 실행되도록 구현된 프로그램
- 이벤트는 전체 트랜잭션 대상과 각 행에 의해 발생되는 경우 모두를 포함할 수 있으며 테이블과 뷰, DB작업을 대상으로 정의
- 데이터 제어어 사용 불가
3. 이벤트
- 특정 시간에 특정한 쿼리, 프로시저, 함수 등을 실행시키는 기능
물리데이터베이스 - 핵심정리
물리데이터베이스
1. 물리 데이터 모델 품질 기준
- 데이터베이스 성능 향상과 오류 예방
- 품질 기준
- 정확성
- 완전성
- 준거성
- 최신성
- 일관성
- 활용성
2. 물리 E-R 다이어그램
- 논리데이터 모델 물리 데이터 모델 변환
- 단위 엔티티 -> 테이블
- 속성 -> 칼럼
- UID -> 기본키
- 관계 -> 외래키
- 관리 목적의 테이블/칼럼 추가
- 칼럼 유형과 길이 정의
- 데이터 표준 적용
3. CRUD 분석
- CRUD 매트릭스 분석 개념
- 데이터 프로세스를 행으로 하고 엔티티 목록을 열로 하여 CRUD Matrix를 작성한 후 CRUD Matrix에서 사용되지 않는 프로세스와 엔티티 여부 확인하는 분석 기법
- 점검사항
- 모든 엔티티 타입에 CRUD가 한 번 이상 표기되었는가?
- 모든 엔티티 타입에 C가 한 번 이상 존재하는가?
- 모든 엔티티 타입에 R이 한 번 이상 존재하는가?
- 모든 단위 프로세스가 하나 이상의 엔티티 타입에 표기가 되는가?
4. SQL 성능 튜닝
- SQL 성능 튜닝의 정의
- 튜닝 대상이 되는 SQL을 이해하고 정보를 분석하여 성능을 개선하는
활동
- 튜닝 대상이 되는 SQL을 이해하고 정보를 분석하여 성능을 개선하는
- SQL 성능 튜닝의 순서
- 문제 있는 SQL 식별
- 옵티마이저 통계 확인
- 실행 계획 검토
- SQL문 재구성
- 인덱스 재구성
- 실행 계획 유지 관리
물리데이터베이스 - 핵심정리
물리데이터베이스
1. 데이터베이스 무결성
- 데이터의 정확성을 보장하기 위해 부정확한 자료가 데이터베이스 내에 저장되는 것을 방지 하기 위한 제약 조건임
- 무결정의 종류
- 개체 무결성
- 도메인 무결성
- 참조 무결성
- 사용자 정의 무결성
2. 칼럼 속성
- 속성은 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
- 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당됨
- 특성에 따른 분류
- 기본 속성
- 설계 속성
- 파생 속성
- 개체 구성 방식에 따른 분류
- 기본키 속성
- 외래키 속성
- 일반 속성
3. 키 종류
- 데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 튜플들을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 애트리뷰트
- 종류
- 슈퍼키
- 후보키
- 기본키
- 대체키
4. 반정규화
- 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위
- 방법
- 테이블 통합
- 테이블 분할
- 중복 테이블 추가
- 중복 속성 추가
물리데이터베이스 - 핵심정리
물리데이터베이스
1. 파티셔닝
- 데이터베이스에서 파티션은 대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것
- 장점
- 데이터 접근 시 액세스 범위를 줄여 쿼리 성능이 향상됨
- 파티션별로 데이터가 분산되어 저장되므로 디스크의 성능이 향상됨
- 파티션별로 백업 및 복구를 수행하므로 속도가 빠름
- 시스템 장애 시 데이터 손상 정도를 최소화
- 데이터 가용성이 향상됨
- 파티션 단위로 입/출력을 분산시킬 수 있음
- 단점
- 하나의 테이블을 세분화하여 관리하므로 세심한 관리가 요구됨
- 테이블간 조인에 대한 비용이 증가함
- 용량이 작은 테이블에 파티셔닝을 수행하면 오히려 성능이 저하됨
- 종류
- 범위 분할
- 해시 분할
- 조합 분할
2. 클러스터링
- 데이터 저장시 데이터 액세스 효율을 향상시키기 위해 동일한 성격의 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하는 물리적 저장 방법
- 클러스터 대상 테이블
- 분포도가 넓은 테이블
- 대량의 범위를 자주 조회하는 테이블
- 입력, 수정, 삭제가 자주 발생하지 않는 테이블
- 자주 조인되어 사용되는 테이블
- ORDER BY, GROUP BY, UNION이 빈번한 테이블
3. 데이터베이스 백업
- 데이터베이스 백업은 전산 장비의 장애에 대비하여 데이터베이스에 저장된 데이터를 보호하고 복구하기 위한 작업
- 로그 파일
- 데이터베이스의 처리 내용이나 이용 상황 등 상태 변화를 시간의 흐름에 따라 모두 기록한 파일
- 데이터베이스 복구 알고리즘
- NO-UNDO/REDO
- UNDO/NO-REDO
- UNDO/REDO
- NO-UNDO/NO-REDO
- 백업 종류
- 물리 백업
- 논리 백업
4. 데이터베이스 용량 설계
- 데이터베이스 용량을 설계할 때는 테이블에 저장할 데이터양과 인덱스, 클러스터 등이 차지하는 공간 등을 예측하여 반영함
- 데이터베이스의 용량을 정확히 산정하여 디스크의 저장 공간을 효과적으로 사용하고 확장성 및 가용성을 높임
- 테이블스페이스 설계 시 고려사항
- 테이블스페이스는 업무별로 구분하여 지정
- 대용량 테이블은 하나의 테이블스페이스에 독립적으로 저장
- 테이블과 인덱스는 분리하여 저장
- LOB(Large Object)타입의 데이터는 독립적인 공간으로 지정
5. 데이터 지역화 Locality
- 데이터베이스의 저장 데이터를 효율적으로 이용할 수 있도록 저장하는 방법
- 물리적 데이터베이스 설계, 보조 기억 장치의 역할, 디스크 상의 파일의 배치를 지역화 관점에서 검토