1 연계 데이터 구성

1 연계 요구사항 분석

1 개념

연계 시스템과 관련된 요구사항을 분석하는 과정

• 분석 기법
  • 인터뷰
  • 체크리스트
  • 설문지
  • 델파이 기법
  • 브레인스토밍
• 분석 참고 문서
  • 코드 정의서
  • 테이블 정의서
  • 응용 프로그램 구성도
  • 시스템 구성도

2 참고문서

• 개체 정의서: 데이터베이스 개념 모델링 단계에서 도출한 개체의 정보를 개괄적으로 명세화한 정의서
• 테이블 정의서: 테이블을 구성하는 컬럼들의 특성, 인덱스, 업무 규칙을 문서화
• 인터페이스 명세서: 인터페이스 상세 항목 작성
  • 인터페이스 ID
  • 최대 처리 횟수
  • 데이터 크기
  • 시스템 정보
  • 데이터 정보

3 절차

1. 시스템 현황 확인
2. 정의서 확인
3. 체크리스트 확인
4. 인터뷰 및 면담
5. 연계 요구사항 분석서 작성

4 연계 시스템 구성

• 송신 시스템: 연계할 데이터를 데이터베이스와 애플리케이션으로부터 연계 테이블 또는 파일 형태로 송신
• 수신 시스템: 수신한 연계 데이터를 수신 시스템에서 관리하는 데이터 형식에 맞게 변환하여 데이터베이스에 저장하거나 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 제공
• 중계 서버: 송신 시스템과 수신 시스템 사이에서 데이터를 송수신하고, 현황을 모니터링

2 연계 데이터 식별 및 표준화

1 연계 데이터 식별

대내외 시스템 연계를 위해 송신 시스템과 수신 시스템 데이터에 대한 상세 식별 정보를 확인하여 데이터 표준화에 참고

2 연계 데이터 표준화

• 공통부(고정): 인터페이스 표준 항목 포함(전문 길이, 시스템 공통, 거래 공통)
• 개별부(가변): 송수신 시스템에서 업무 처리에 필요한 데이터 포함(데이터)
• 종료부(고정): 전송 데이터의 끝을 표시하는 문자를 포함(전문 종료)

3 절차

1. 연계 범위 및 항목 정의
2. 연계 코드 변환 및 매핑
3. 인터페이스 정의서 작성

2 연계 메커니즘 구성

1 연계 메커니즘 정의

1 개념

응용 소프트웨어와 연계 대상 모듈 간의 데이터 연계 시 요구사항을 고려한 연계방법과 주기를 설계하기 위한 메커니즘

2 연계 방식

• 직접 연계
  • 장점: 연계 및 통합 구현이 용이, 개발 비용, 데이터 연계 처리 성능
  • 단점: 시스템 결합도, 암복호화 처리, 환경
  • 연계 기술: DB 링크, DB 연결, API, JDbc, 하이퍼링크
• 간접 연계
  • 장점: 다른 네트워크 통합, 보안
  • 단점: 성능 저하 요소 존재, 기간
  • 연계 기술: 연계 솔루션, 웹 서비스, 소켓

4 절차

1. 연계 데이터 추출 및 생성
2. 코드 매핑 및 데이터 변환
3. 연계 테이블 또는 파일 생성
4. 로그 기록
5. 연계 서버 또는 송수신 어댑터
6. 전송
7. 운영 DB에 연계 데이터 반영

2 연계 장애 및 오류 유형

• 연계 시스템 오류
• 연계 프로그램 오류
• 연계 데이터 오류

3 내외부 연계 모듈 구현

1 연계 모듈 기능 구현

1 EAI/ESB 방식

1 개념

• EAI: 기업에서 운영되는 서로 다른 플랫폼 간 정보 전달 솔루션
• ESB: 기업에서 운영되는 서로 다른 플랫폼을 하나의 시스템에서 관리 운영할 수 있도록 통합을 지향하는 기술

2 절차

1. 연계 DB 또는 계정 생성
2. 연계를 위한 테이블 생성
3. 연계 응용 프로그램 구현

2 웹 서비스 방식

1 개념

네트워크에 분산된 정보를 서비스 형태로 개방하여 표준화된 방식으로 공유

2 유형

• SOAP: XML 기반의 메시지를 네트워크 상에서 교환하는 프로토콜
• WSDL: 웹 서비스에 대한 상세 정보를 기술한 파일 XML 형식으로 구현
• UDDI: WSDL을 등록하고 검색하기 위한 저장소

3 절차

1. 송수신 파일 경로 및 파일명 정의
2. 송신 연계 응용 프로그램 구현
3. 파일 전송
4. 수신 DB 반영 서비스 호출 처리
5. 수신 연계 응용 프로그램 구현

2 연계 테스트

1 개념

데이터 정합성과 데이터 전송 여부에 대한 테스트

2 절차

1. 연계 테스트 케이스 작성
   1. 단위 테스트 케이스
   2. 통합 테스트 케이스
2. 연계 테스트 수행
3. 연계 테스트 결과 검증

1 논리 데이터 저장소 확인

1 논리 데이터 모델

1 개념

비즈니스 정보의 구조와 규칙을 명확하게 표현할 수 있는 기법

2 특성

• 정규화
• 포용성
• 완전성
• 독립성

3 속성

• 개체(Entity)
• 속성(Attributes)
• 관계(Relationship)

4 ER모델

1 개념

현실 데이터와 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 표현

개체, 속성, 관계로 기술

2 ERD 기호

• 개체: 사각형
• 관계: 마름모
• 속성: 타원
• 다중 값 속성: 이중타원
• 관계-속성 연결: 선

5 정규화

1 개념

관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화

2 이상 현상

정규화를 하지 않았을 때 생기는 문제점

• 삽입 이상: 부필요한 세부정보 입력
• 삭제 이상: 원치 않는 다른 정보가 같이 삭제
• 갱신 이상: 특정 부분만 수정되어 중복된 값이 모순

3 단계

1. 1정규형(1NF): 도메인 원자값으로 구성
2. 2정규형(2NF): 부분 함수 종속 제거
3. 3정규형(3NF): 이행함수 종속 제거 - A->B & B->C => A->C
4. BCNF: 결정자 함수 이면서 후보키가 아닌 것 제거
5. 4정규형(4NF): 다치 종속성 제거
6. 5정규형(5NF): 조인 종속성 제거

2 물리 데이터 저장소 설계

1 물리 데이터 모델

1 개념

2 변환 절차

2 물리 데이터 저장소 구성

1 참조무결성 제약조건

릴레이션 사이에서 참조의 일관성 보장

외래키의 값은 항상 참조되는 릴레이션에 기본키로 존재

옵션

• 제한: 참조무결성 원칙 위배 연산 거절
• 연쇄: 참조되는 릴레이션에서 이 튜플을 참조하는 튜플도 함께 삭제
• 널 값: 삭제된 튜플을 참조하는 튜플들의 외래 키에 NULL 값

ALTER TABLE EMPLOYEE ADD CONSTRAINT emp_dt_fk
FOREIGN KEY (deptno)
REFERENCES DEPARTMENT(deptno)
ON DELETE {RESTRICT | CASCADE | SET NULL};

2 인덱스 설계

1 개념

검색 최적화를 위해 열에 대한 정보를 구성한 데이터구조

2 적용 기준

인덱스 분포도가 10~15%

3 컬럼 선정

분포도가 좋은 컬럼 단독 선정

자주 조합되어 사용되는 컬럼은 결합 인덱스로 생성

수정이 빈번하지 않은 커럶 선정

4 고려사항

• 지나치게 많은 인덱스로 인한 오버헤드
• 인덱스 저장 공간
• 오버헤드

3 뷰 설계

1 속성

• REPLACE: 뷰 재생성
• FORCE: 본 테이블에 관계없이 뷰 생성
• NOFORCE: 본 테이블이 존재할 때 뷰 생성
• WITH CHECK OPTION: 서브 쿼리 내 조건을 만족하는 행만 변경
• WITH READ ONLY: DML 작업 불가

2 고려사항

• 수행속도
• 최적의 액세스 경로

4 클러스터 설계

1 적용 기준

• 인덱스 단점 해결(분포도가 넓을수록 유리)
• 대량의 범위를 자주 액세스하는 경우 적용
• 빈번한 조인이 있을 때 사용

2 고려사항

• 검색 효율은 좋으나, 입력, 수정, 삭제 시 부하 증가
• 처리 범위 문제 - 단일 테이블 클러스터링 고려
• 많은 조인 문제 - 다중 테이블 클러스터링 고려

5 파티션 설계

1 종류

• 레인지 파티셔닝
• 해시 파티셔닝
• 리스트 파티셔닝
• 범위 분할 이후 재분할

2 장점

• 성능 향상
• 가용성 향상
• 백업 가능
• 경합 감소

6 디스크 구성 설계

• 정확한 용량 산정을 통해 디스크 사용 효율 향상
• 입출력 경합 최소화

3 데이터 조작 프로시저 작성

1 데이터 조작 프로시저 개발

1 프로시저 개념

SQL을 이용해 생선된 데이터를 조작하는 프로그램

• 저장된 프로시저
• 저장된 함수
• 저장된 패키지
• 트리거

2 PL/SQL

표준 SQL을 기본으로 Oracle에서 개발한 데이터 조작 언어

작성 절차

1. 데이터 저장소 연결
2. 데이터 저장소 정의: 생성, 수정, 삭제 방법
3. 데이터 조작 프로시저 작성: 테이블 정보 입력
4. 데이터 검색 프로시저 작성: 조건에 맞는 데이터 조회

2 데이터 조작 프로시저 테스트

1 PL/SQL 테스트

DBMS_OUTPUT 패키지 활용

2 저장 객체 테스트

• 저장된 프로시저
• 저장된 함수
• 저장된 패키지
• 트리거

4 데이터 조작 프로시저 최적화

1 쿼리 성능 개선

1 개념

프로시저 수정

2 절차

1. 문제 있는 SQL 식별
2. 옵티마이저 통계 확인
3. SQL문 재구성
4. 인덱스 재구성
5. 실행 계획 유지 관리

2 옵티마이저

1 개념

SQL의 최적의 처리 경로(실행 계획)를 생성해주는 DBMS 내부의 핵심 엔진

2 유형

• RBO: 규칙에 따라 질의 실행 계획 선택
  • 평가 기준: 인덱스 구조, 연산자, 조건절 형태
  • 장점: 사용자가 원하는 처리 경로 유도가 쉬움.
• CBO: 통계 정보로부터 모든 접근 경로를 고려한 질의 실행 계획 선택
  • 평가 기준: 레코드 개수, 블록 개수, 평균 행 길이, 컬럼 값 수, 컬럼 값 분포, 인덱스 높이
  • 장점: 성능 보장

3 역할

• 쿼리 변환
• 비용 산정
• 계획 생성

4 힌트 사용

옵티마이저의 실행 계획을 원하는 대로 변경

3 SQL문 재구성

• 특정 값 지정
• 별도의 SQL 사용
• 힌트 사용
• HAVING 미사용
• 인덱스만 질의 사용

4 인덱스 재구성

• 자주 쓰는 컬럼 선정
• SORT 명령어 생략
• 분포도 고려
• 변경 적은 컬럼 선정
• 결합 인덱스 사용

1 현행 시스템 분석

1 현행 시스템 파악

1 개념

현행 시스템을 구성하는 하위 시스템, 제공 기능, 연계 정보, 사용하는 기술 요소를 파악

2 절차

1. 구성 / 기능 / 인터페이스 파악
   1. 구성: 기간 업무와 지원 업무로 구분하여 파악
   2. 기능
   3. 인터페이스: 데이터의 형식, 통신규약, 연계유형 파악
2. 아키텍처 / 소프트웨어 구성 파악
   1. 아키텍처: 계층별 사용 기술 요소 파악
   2. 소프트웨어: 제품명, 용도, 라이선스 적용 방식, 라이선스 수 파악
3. 하드웨어 / 네트워크 구성 파악
   1. 파드웨어: 서버 위치, 서버 사양, 수량, 이중화 구현 여부 파악
   2. 네트워크: 네트워크 장비 파악

3 소프트웨어 아키텍처

1 개념

소프트웨어를 설계하고 전개하기 위한 지침이나 원칙

2 프레임워크

소프트웨어 집약적인 시스템에서 아키텍처가 표현해야 하는 내용 및 이들 간의 관계를 제공하는 아키텍처 기술 표준

• 아키텍처 명세서
• 이해관계자
• 관심사
• 관점
• 뷰
• 근거

3 4+1 뷰

고객의 요구사항을 정리해 놓은 시나리오를 4개의 관저에서 바라보는 소프트웨어적인 접근 방법

• 유스케이스 뷰: 다른 뷰 검증
• 논리 뷰: 설계 모듈의 추상화
• 프로세스 뷰: 런타임 시 테스크, 스레드, 프로세스 간 관계 표현
• 구현 뷰: 개발자 관점
• 배포 뷰: 실행 파일과 런타임 컴포넌트가 해당 플랫폼에 매핑되는 방식

4 현행 시스템 분석서 작성 및 검토

1. 자료 수집
2. 수집 자료 분석
3. 산출물 작성
4. 산출물 검토

2 개발 기술 환경 정의

1 시스템 분석

1 운영체제

사용자가 컴퓨터를 좀 더 쉽게 사용하기 위해 지원하는 소프트웨어

• 품질 측면
  • 신뢰도
  • 성능
• 지원 측면
  • 기술 지원
  • 주변 기기
  • 구축 비용

2 네트워크

데이터 링크를 사용하여 서로에게 데이터를 교환할 수 있도록 하는 기술

OSI 7계층

• 백본망: 다른 LAN이나 부분망 간에 정보를 교환하기 위한 경로 제공
• 라우터: 3계층, 데이터 패킷을 발신지에서 목적지까지 전달하기 위해 최적의 경로를 지정
• 스위치: 2계층, 동일 네트워크 내에서 출발지에 들어온 데이터 프레임을 목적지 MAC 주소 기반으로 빠르게 전달하는 장비
• 게이트웨이: 서로 다른 통신망, 프로토콜을 사용하는 네트워크 간의 통신을 가능하게 하는 장비
• 방화벽: 불법 침입과 불법 정보 유출 방지

3 DBMS

데이터베이스를 만들고, 저장 관리 기능 제공

• 중복 제거
• 접근 통제: 권한에 따른 접근 제어
• 인터페이스 제공
• 관계 표현
• 샤딩/파티셔닝: 구조 최적화를 위해 작은 단위로 나누는 기능 제공
• 무결성 제약조건
• 백업 및 회복

• 성능 측면
  • 가용성
  • 성능
  • 상호 호환성
• 지원 측면
  • 기술 지원
  • 구축 비용

4 미들웨어

분산 컴퓨팅 환경에서 응용 프로그램과 프로그램이 운영되는 환경 간 통신을 제어해주는 소프트웨어

• 성능 측면
  • 가용성
  • 성능
• 지원 측면
  • 기술 지원
  • 구축 비용

2 요구사항 파악

1. 자료 수집
2. 자료 분석 및 개발 기술 환경 결정
3. 요구사항 정의서, 목표 시스템 구성도 반영 및 검토

2 요구사항 확인

1 요구사항

1 개념

고객에 의해 요구되거나, 시스템이 가져야 하는 서비스 또는 제약사항

• 기능적 요구사항: 기능성,완전성, 일관성
• 비기능적 요구사항: 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성

2 개발 절차

1. 도출: 인터뷰, 설문 조사, 브레인스토밍, 워크숍
2. 분석: 자료 흐름 지향 분석, 객체지향 분석
3. 명세: 자연어에 의한 방법, 정형화 기법 사용 방법
4. 확인: 동료 검토, 워크 스루, 인스펙션

3 관리 절차

1. 요구사항 협상: 우선순위 설정, 시뮬레이션
2. 요구사항 기준선: 공식 회의, 형상 관리
3. 요구사항 변경 관리: CCB, 영향도 분석
4. 요구사항 확인 및 검증: 확인 및 검증

4 분석 기법

• 요구사항 분류
• 개념 모델링
• 요구사항 할당
• 요구사항 협상
• 정형 분석

5 확인

• 요구사항 검토
• 프로토타이핑: 사용자가 요구한 주요 기능을 프로토 타입으로 구현하여, 피드백을 통해 개선, 보완하여 완성
• 모델 검증
• 인수 테스트

1. 요구사항 목록 확인
2. 요구사항 정의서 작성 여부 확인
3. 비기능적 요구사항 확인
4. 타 시스템 연계 및 인터페이스 요구사항 확인

2 시스템화 타당성 분석

검토 항목

• 성능 및 용량 산정의 적정성
• 시스템 간 상호 운용성
• IT 시장 성숙도 및 트렌드 부합성
• 기술적 위험 분석

분석 절차

1. 타당성 분석 결과 기록
2. 타당성 분석 결과의 이해관계자 검증
3. 타당성 분석 결과 확인 및 배포/공유

3 비용산정 모델

1 개념

소프트웨어 규모 파악을 통한 투입 자원, 소요 시간을 파악하여 실행 가능한 계획을 수립하기 위해 비용을 산정하는 기법

2 하향식 비용산정 모델

경험이 많은 전문가에게 비용산정을 의뢰 / 여러 전문가와 조정자를 통해 산정

• 전문가 판단: 경험이 많은 두 명 이상의 전문가에게 비용 산정 의뢰
• 델파이 기법: 전문가의 경험적 지식을 통한 문제해결, 한 명의 조정자와 여러 전문가로 구성

3 상향식 비용산정 모델

세부적인 요구사항과 기능에 따라 필요한 비용 계산

• LoC: 원시 코드 라인 수의 비관치, 낙관치, 기대치를 측정하여 예측치를 구하고, 이를 이용하여 비용 산정
• Man Month: 한 사람이 1개월 동안 할 수 있ㄴㄴ 일의 양을 기준으로 프로젝트 비용 산정
• COCOMO: COnstructive COst MOdel, 개발 노력 승수 결정
  • 단순형: 5만 라인 이하의 소프트웨어 개발
  • 중간형: 30만 라인 이하의 소프트웨어 개발
  • 임베디드형: 30만 라인 이상의 소프트웨어 개발
• Putnam: 소프트웨어 개발 주기의 단계별로 요구할 인력의 분포 가정, 자동화 추정 도구 - SLIM
• FP: 인자별 가중치를 부여하여 기능 점수를 계산
  • 정규법: 상세한 기능점수 측정 가능
  • 간이법: 프로젝트 초기에 개발 비용 측정 가능

3 분석 모델 확인하기

1 분석 모델 검증

요구사항 도출 기법을 활용하여 업무 분석가가 제시한 분석 모델에 대해 확인

1 방법

• 유스케이스 모델 검증
• 개념 수준의 분석 클래스 검증
• 분석 클래스 검증

3 분석 클래스 스테레오 타입

• 경계: 시스템과 외부 액터와의 상호작용 담당
• 엔티티: 시스템이 유지해야 하는 정보 관리
• 제어: 시스템이 제공하는 기능의 로직 및 제어 다당

3 절차

• 검토 의견 컬럼 추가
• 검토 의견 작성
• 검토 의견 정제

2 분석 모델의 시스템화 타당성 분석

검토 항목

• 성능 및 용량 산정의 적정성
• 시스템 간 상호 운용성
• IT 시장 성숙도 및 트렌드 부합성
• 기술적 위험 분석

절차

• 타당성 검토의견 컬럼 추가
• 타당성 검토의견 작성
• 타당성 분석 결과 검증
• 타당성 분석 결과 확인 및 배포/공유

제목

• #
• ##
• ###
• ####
• #####
• ######

강조

이텔릭체

*text*

볼드체

**text**

취소선

~

text

목록

순서

• 1. 1. 1.
• 1. 2. 3.

* 숫자. text를 입력할 경우 원하지 않는 결과가 나올 수 있다. 이때는 숫자\. text로 입력 (\숫자. text X)

비순서

• -
• *
• +

링크

• [ ] ( ): 상대참조 가능
• [ ] [ ]: 참조 링크
• < >

이미지

• ![ ] ( )
• 이미지+링크
• 이미지+링크 코드

코드 블록

```(코드종류)
```

표

3개이상의 -
:로 정렬(:--- 왼쪽정렬, :---: 가운데정렬, ---: 오른쪽정렬)
좌우 끝의 | 는 생략 가능

* 마크다운 표는 헤더가 반드시 들어가기 때문에 원하지 않는 경우 HTML 소스 수정을 통해서 헤더를 없앨 수 있다
헤더를 없애는 경우 표의 첫줄 태그를 없애고 태그를 로 변경

인용문

>
중첩 가능

구분선

• ---
• ***

**HTML 문법 사용 가능**

줄바꿈

들여쓰기

색상

<span style="color: red">text</span>

text

수식

$${O(\sum\limits_{i=1}^{k}2^i)} = O(2^{k+1}) = O(2^k)$$

$${O(\sum\limits_{i=1}^{k}2^i)} = O(2^{k+1}) = O(2^k)$$

1 데이터 전환 기술

1 초기 데이터 구축

1 구축 전략 수립

• 초기 데이터 구축: 데이터 결과 분석을 통해 대상의 기본 정보 및 기초자료 확보
• 데이터 복구 방안 마련: 기존 데이터 분석을 통한 기초자료 구축 방안 제시
• DB 구축 지침 제시: 기초 데이터와 대표 값의 비교

2 초기 데이터 구축 대상 파악

초기 데이터 구축을 위한 대상을 식별하고 대상을 목록화

3 초기 데이터 구축 범위 확정

업무 협의를 통해 초기 데이터 구축 범위 확정

4 초기 데이터 구축 시 세부 고려사항

• 데이터 이관 시 업무 중단 최소화, 안정성 확보 방안 마련
• 데이터 이관 정합성 검증을 통한 오류 방지 방안 제시
• 이관 완료 후 데이터 품질 검증 실시
• 개인정보 데이터는 암호화

2 ETL(Extraction, Transformation, Loading)

1 개념

조직 내외부의 복수의 출처들로부터 분석을 위한 저장소로 데이터를 이동

원천 시스템으로부터 데이터 추출 및 변환 -> 목적 시스템으로 전송 및 로딩

2 프로세스

시간 절약을 위한 3가지 단계를 동시 수행 가능

일반적으로 발생하는 데이터 변환에는 필터링, 정렬, 집계, 중복 제거, 유효성 검증 등의 작업 포함

특수한 엔진에서 진행

전체 추출을 기다리지 않고 변환, 로드 진행 가능

추출 방법: JDBC 기술 이용, ODBC 기술 이용, Flat File 생성

1. 데이터 전환 계획 및 요건 정의: 데이터 구조 분석
   1. 프로젝트 계획
   2. 프로젝트 환경 구축
   3. As-Is 시스템 분석
   4. To-Be 시스템 분석
   5. 데이터 이행 요건 정의
2. 데이터 전환 설계: Target / Source 매핑 및 검증 설계
   1. 논리적 매핑
   2. 코드 매핑
   3. 검증규칙 정의
   4. 이행계획 수립
3. 데이터 전환 개발: 전환 및 검증 프로그램 개발
   1. 전환개발 환경 구축
   2. 전환 프로그램 개발
   3. 검증 프로그램 개발
4. 데이터 전환 테스트 및 검증: 반복 테스트로 정합성 확보
   1. 전환 검증 설계
   2. 추출 검증
   3. 변환 결과 검증
   4. 최종 변환 설계
   5. N차 이행 검증
5. 데이터 전환: 성공적인 데이터 전환 수행
   1. 최종 전환
   2. 안정화 지원
   3. 후속 단계 데이터 전환
   4. 전환 완료 보고서 작성

3 파일 처리 기술

1 개념

많은 양의 자료를 각종 매체에 저장

2 유형

순차 파일

입력되는 데이터들을 논리적인 순서에 따라 물리적 연속 공간에 순차적으로 기록

• 장점: 높은 기억 밀도 -> 기억공간 효율적 사용, 어떤 매체에도 적용 가능, 빠른 처리 속도
• 단점: 파일에 신규 레코드 삽입/삭제 시 파일 전체 복사, 순차 검색으로 인한 검색 효율 저하

색인 순차 파일

레코드를 키 값 순으로 정렬시켜 기록하고 키 항목 색인 구성

순차 처리와 랜덤 처리 가능

포인터를 사용하여 직접 참조

• 장점: 목적기반 순차 처리, 랜덤 처리 가능, 삽입, 삭제, 갱신 용이
• 단점: 색인 구역과 오버플로 구역 구성을 위한 추가 공간 필요, 빈번한 파일 추가, 삭제 시 효율 저하

직접 파일

레코드를 순서 없이 임의의 물리적 공간에 기록

해시 함수에 의해 계산된 물리적 주소를 통해 접근

• 장점: 물리적 주소를 통해 직접 접근, 평균 접근 시간
• 단점: 레코드 주소 변환 과정에 추가 시간, 별도의 기억 공간 확보 필요, 기억 공간 효율 저하 가능

2 데이터 전환 수행

1 데이터 전환 수행 계획

1 개념

데이터 전환을 위한 상세 설계, 전환 및 검증 프로그램 개발과 통합 전환을 수행할 수 있도록 계획

데이터 전환 전략

• 데이터 전환 절차의 표준화
• 전담요원의 데이터 전환 검증
• 중요도에 따른 우선순위 결정
• 데이터의 표준화

데이터 전환 수행 절차

원천 데이터베이스를 Staging DB로 백업 후 Staging DB를 기준으로 데이터 전환

2 범위

데이터 전환의 성공 실패 기준

3 일정

팀별 업무를 분장하여 팀별 역할과 납기를 기록

4 데이터 전환 절차

현행(AS-IS) 시스템에서 목표(TO-BE) 시스템으로 전환을 위한 단계를 구분

각 단계별 작업 내용과 사용 도구를 별도로 기록

원천 데이터베이스의 데이터를 백업하여 스테이징 데이터베이스로 복구한 후 정비 및 변환

검증 단계에서는 원천 데이터베이스(스테이징 데이터베이스 X)와 비교하여 오류 확인

5 데이터 전환 계획서 작성

1. 단위 시스템별 데이터 이행 및 검증 계획
2. 전체 시스템 데이터 전환 시나리오 작성 및 검증 계획
3. 최종 데이터 전환 시뮬레이션 검증 계획

6 데이터 전환 수행 단계

1. 요구사항 분석 단계
   1. 프로젝트 계획
   2. 프로젝트 환경구축
   3. 현행 시스템 분석
   4. 목표 시스템 분석
   5. 데이터 전환 요건 정의
2. 설계 단계
   1. 로지컬 매핑
   2. 코드 매핑
   3. 검증 규칙 정의
   4. 전환 설계서 작성
3. 구현 단계
   1. 전환 개발 환경 구축
   2. 전환 프로그램 개발
   3. 검증 프로그램 개발
4. 테스트 단계
   1. 전환 검증 설계
   2. 추출 검증
   3. 변환 결과 검증
   4. 최종 전환 설계
   5. 전환 인프라 구축
   6. n차 전환 검증
5. 데이터 전환 단계
   1. 최종 전환
   2. 안정화 지원
   3. 추혹 단계 데이터 전환
   4. 전환 완료 보고서 작성

2 체크리스트

1 개념

전환 프로그램의 에러, 시간제약, 비즈니스 로직 변경, 긴급 상황 및 위험요인 대응을 위한 측정 가능한 목록

2 작성

상세항목, 작업내역, 예정 시작/종료 시간, 작업자 기재

• 사전작업: 운영환경 점검, 인프라 상태 점검, 데이터베이스 점검
• 전환단계: 테이블 이관작업, 데이터 정제/변환
• 점검단계: 전환 요건항목 검증, SQL 대상 후속 조치

3 데이터 검증

1 데이터 전환 프로그램 검증

• 조직 및 역할 정립
• 유실 데이터 방지

2 전환 계획서 / 체크리스트 기반 검증

데이터 전환 계획서의 내용과 체크리스트의 작업 내용 확인

수행 조직을 확인하고, 팀별 검증 역할 확인

전환 단계별 결과를 확인하고 성과 등을 기록

3 데이터 검증 종류

• 로그 검증: 전환 시 추행되는 추출 적재 로그 작성 검증
• 애플리케이션 검증: 응용 애플리케이션을 통한 프로그램 기반 검증
• 데이터 검증: 사전 정의된 업무 규칙을 통하여 데이터 정합성 검증 수행

4 전환 단계별 결과 검증

• 추출 검증: 원천 데이터 정합성 확인
• 전송 검증: 전송 데이터 유실 확인
• 전환 검증: Stagine DB 구성 후 데이터 검증
• 적재 검증: 전환데이터 정합성 검증
• 통합 검증: 매핑 정의서 오류 검증

3 데이터 정제

1 데이터 정제

1 요청서 작성

전환 시 발생한 오류를 해결하기 위한 데이터 정제 요청 내용 작성

작성 항목

• 정제 ID
• 정제 제목
• 관련 테이블
• 예상 처리 건수

* 오류내역 X

2 보고서 작성

원천 데이터를 확인하고 검증

결과를 반영하여 정제 보고서 작성

오류 데이터 원인과 대응 방안 함께 작성

2 데이터 품질 분석

1 원천 데이터 품질 분석

원천 데이터의 품질을 검증함으로써 전환의 정확성 보장

2 목적 데이터 품질 분석

원천 데이터와 목적 데이터베이스의 속성 간 대응 관계의 정확한 표현을 위해 데이터 레이아웃을 정확하게 파악하고 품질 검증을 진행

3 데이터 품질 관리

지속적인 데이터 및 데이터 구조를 개선하기 위한 활동

요소: 데이터 값, 데이터 구조, 관리 프로세스

3 오류 데이터 측정

1 오류 데이터 측정

데이터 품질 기준에 따라 정상 데이터와 오류 데이터 분리

정량적 측정

• 정상 데이터: 전환 대상 범위의 데이터를 업무 영역별, 테이블별로 세분화
• 오류 데이터: 정합성 기준을 근거로 업무별 오류 위치와 유형 파악

2 오류 원인 파악 / 정제 여부 결정

오류 목록의 심각도, 상태를 참조하여 원천 데이터의 정제 또는 전환 프로그램을 수정할 것인지 데이터 정제 여부 결정

심각도

• 상: 데이터 이행을 진행할 수 없게 만드는 오류
• 중: 데이터 이행 전반에 영향을 미치는 오류
• 하: 데이터 이행에 영향을 미치지 않는 오류

상태

• 열린: 보고 O, 할당 X
• 할당된: 수정을 위해 오류를 개발자에게 할당
• 수정된: 오류 수정
• 종료된: 재 테스트 시 오류 발견 X
• 연기된: 낮은 우선순위로 우류 수정을 연기
• 분류된: 프로젝트 내 오류가 아니라고 판단

1 물리 요소 조사 분석

1 스토리지

1 개념

정보를 보존하는 저장장치

2 구성

• DAS(Direct Attached Storage)
  • 데이터 서버와 외장형 저장 장치를 전용 케이블로 직접 접속
  • 장점: 성능 보장, 안정성
  • 단점: 저장 장치에 따라 다른 접속 방법 -> 공유 문제
• NAS(Network Attacked Storage)
  • LAN을 통해 스토리지와 서버를 접속
  • 파일서버를 통한 파일시스템 공유
  • 장점: 데이터 저장 장소와 서버 간의 독립성 유지
  • 단점: 데이터 접근 요청에 의한 파일 서버의 병목현상 발생 가능, 파일 서버 종료 시 스토리지 접근 불가
• SAN(Storage Area Network)
  • 서버가 광섬유 채널을 통하여 스토리지를 연결
  • 장점: DAS의 접속한계성 극복, n개의 서버가 m개의 저장장치 접속 가능
  • 단점: 이기종 서버환경 지원 X, 공유 가능한 파일시스템과 데이터 형식 제한

2 분산 데이터베이스

1 개념

네트워크의 활용을 통해 단일한 데이터베이스 관리 시스템으로 제어

논리적으로 집중, 물리적으로 분산

2 특징

장점

• 분산 제어 용이
• 지역 자치성
• 효용성과 융통성
• 데이터베이스 복제 및 분산 -> 성능 향상
• 데이터 유실 복구
• 시스템 확장

단점

• 복잡성 증가
• 성능 저하(메시지 교환 오버헤드)
• 개발 비용

3 구성

• 전역 스키마: 분산 데이터베이스에 포함된 모든 데이터 정의
• 분할 스키마: 분산을 위해 단편화된 구성에대한 정의
• 할당 스키마: 단편들의 위치 정보, 중복/비중복 결정
• 지역 스키마: 물리적 이미지를 해당 지역 DBMS가 관리할 수 있도록 저장하기 위해 변환

4 투명성

• 위치 투명성: 데이터의 물리적 위치를 몰라도 됨
• 복제 투명성: 복제 여부를 몰라도 됨
• 병행 투명성: 동시에 분산 데이터베이스에 대한 트랜잭션을 수행하는 경우 이상 발생 X
• 분할 투명성: 하나의 논리적인 릴레이션이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 장소에 저장
• 장애 투명성: 분산되어 있는 각 지역의 시스템이나 통신망에 이상이 생기더라도 데이터 무결성 보존, 2PC(Phase Commit) 활용

3 데이터베이스 이중화

1 개념

로컬 데이터베이스의 변경된 내용을 원격 데이터베이스에 복제하고 관리

2 목적

• 데이터베이스의 무정지 서비스
• 사용자는 하나의 데이터베이스에 대해서만 작업 수행
• 여러 개의 데이터베이스 동시 관리

3 형태

• 액티브-액티브: 여러 노드가 동시에 가동
• 액티브: 스탠바이: 하나의 노드만 가동, 나머지 노드들은 대기

4 데이터베이스 암호화

1 개념

데이터베이스에 저장된 데이터를 권한이 없는 사람이 볼 수 없도록 저장

2 유형

• 응용 프로그램 자체 암호화: 암복호화 모듈이 API 형태로 각 애플리케이션 서버에 설치, 응용프로그램에서 호출
• DB 서버 암호화: 암복호화 모듈이 DB 서버에 설치, DB 서버에서 호출
• DBMS 자체 암호화: DB 서버의 DBMS 커널이 자체적으로 암복호화 기능 수행
• DBMS 암호화 기능 호출: 응용 프로그램에서 DB 서버의 DBMS 커널이 제공하는 암복호화 API 호출
• 운영체제 암호화: OS에서 발생하는 물리적인 입출력을 이용한 암복호화

3 적용 방식

컬럼 암호화

• API: 애플리케이션 서버
• 플러그인: DB 서버
• 하이브리드: 플러그인 방식의 단점인 배치 업무의 성능 저하를 보완하기 위해 API 방식 이용

블록 암호화

• TDE 방식: DBMS에 추가 기능으로 제공되는 암호화 기능 이용
• 파일 암호화 방식: OS 상에서 확인 가능한 개체인 파일을 암호화

5 접근제어

1 개념

불법적인 데이터의 접근으로부터 데이터베이스 보호

2 정책

자원에 접근하는 사용자의 접근 모드 및 모든 접근 제한 조건 정의

• 신원기반 접근제어 정책(DAC): 주체나 그들이 속해있는 그룹들의 신분에 근거하여 접근 제한
  • IBP: 단일 사용자가 하나의 객체에 대해 허가를 부여받아 사용
  • GBP: 복수 사용자가 하나의 객체에 대해서 같은 허가를 함께 부여받아 사용
• 규칙기반 접근제어 정책(MAC): 객체에 포함된 정보의 비밀성과 비밀성의 접근정보에 대하여 주체가 갖는 권한에 근거하여 객체에 대한 접근 권한 제한
  • MLP: 사용자 및 객체가 각각 부여된 기밀 분류에 따른 정책
  • CBP: 조직 내 특정 집단별로 구분된 기밀 허가에 따른 정책
• 역할기반 접근제어 정책(RBAC): 중앙관리자가 주체와 객체의 상관관계 제어

3 매커니즘

• ACL: 주체가 특정 시스템 객체에 접근할 수 있는 허가 받은 접근 종류들이 기록된 목록
• CL: 주체에게 허가된 자원 및 권한의 목록

4 보안 모델

• 접근 제어 행렬: 임의적 접근 제어 관리를 위한 보안 모델
• 기밀성 모델: 기밀성에 중심을 둔 수학적 모델
• 무결성 모델: 정보 비밀성을 위해 정보의 일방향 흐름 제어를 활용

2 DB 물리 속성 설계

1 파티셔닝

1 개념

대용량의 테이블을 파티션으로 나눔으로써 성능 저하 방지 및 관리에 용이

2 특징

• 전체 데이터 훼손 가능성 감소, 데이터 가용성 향상
• 관리 편의
• 성능 향상

3 유형

• 레인지 파티셔닝: 분할 키 값
• 해시 파티셔닝: 해시 함수의 값
• 리스트 파티셔닝: 값 목록
• 컴포지트 파티셔닝: 2개 이상의 파티셔닝 결합

2 클러스터링

1 개념

• 지정된 컬럼 값의 순서대로 데이터 행 저장
• 여러 테이블을 같은 클러스터 내 저장 가능
• 액세스 효율 향상을 위한 물리적 저장 방법
• 검색 효율 향상, 입력/수정/삭제 시 부하 증가 가능
• 분포도가 넓을수록 유리

2 유형

• 단일 클러스터링: 클러스터에 하나의 테이블만 생성
• 다중 클러스터링: 단일 클러스터에 두 개 이상의 테이블 저장, 조인 속도 향상

3 설계 시 고려사항

• 대량 범위 자주 액세스
• 넓은 분포도
• 여러 개의 테이블이 자주 조인
• 반복 컬럼이 정규화에 의해 어쩔 수 없이 분할
• UNION, DISTINCT, ORDER BY, GROUP BY가 빈번
• 수정이 자주 발생 X

3 데이터베이스 백업

1 개념

데이터가 손상되거나 손실될 경우 피해를 최소화하기 위해 저장

2 종류

• 전체 백업
• 차분 백업: 마지막 전체 백업 이후 변경된 모든 데이터를 백업
• 트랜잭션 로그 백업: 로그 파일에 기록, 느린 속도(데이터 복사 X, DML 다시 수행)

4 테이블 저장 사이징

1 필요성

정확한 데이터 용량 예측 -> 효과적, 확장성 보장

디스크 채널 병목 현상 최소화

용량 설계를 통해 적합한 저장 옵션 지정

2 계산 방법

1. 레코드의 평균 길이 계산

   레코드 평균 길이 = 레코드 헤더 사이즈 + 열 헤더 사이즈 + 열 데이터 사이즈

2. 블록에 들어가는 레코드 수 계산

   블록의 빈 공간 = 블록 사이즈 - 블록 헤더 사이즈 - 예비영역 사이즈

   ​ 블록 사이즈: 기본적으로 8KB

   ​ 블록 헤더 사이즈 = 90 + 트랜잭션 예약 공간

   ​ 예비영역 사이즈 = 블록 사이즈 - 블록 헤더 사이즈 * 예비영역 비율

   블록에 들어가는 레코드 수 = 예비영역 사이즈 / 레코드 평균 길이

3. 테이블 용량 계산

   테이블 용량 = 예상 레코드 수 / 블록에 들어가는 레코드 수 * 블록 사이즈

3 옵션의 고려사항

• 트랜잭션 관련 옵션: 트랜잭션 예약 공간(INITRANS) 파라미터 값 조정
• 예비 영역 옵션: 예비 영역 비율(PCT_FREE) 파라미터 값 조정

5 데이터 지역화

1 개념

데이터베이스 저장 데이터를 효율적으로 이용할 수 있도록 저장하는 방법

필요한 위치에 가까이 배치

2 조건

모든 코드나 데이터를 균등하게 접근하지 않는다

3 종류

• 시각적 지역화: 반복문에 사용하는 조건 변수
• 공간적 지역화: 배열에 연속 접근
• 순차적 지역화분기가 없는 데이터가 기억장치에 저장된 순서대로 순차적으로 인출되고 실행

4 활용 사례

• 기억장치 계층구조: CPU -> 캐시 메모리 -> 메인 메모리 순으로 접근시간 단축
• 캐시 접근시간 단축: 캐시 적중률 극대화
  • LRU: 가장 적게 사용된 데이터 교체
  • 선인출 방식: 필요한 정보와 예상 정보를 미리 인출
• 작업세트: 하나의 페이지가 자주 접근하는 페이지들의 집합

3 물리 데이터베이스 모델링

1 데이터베이스 무결성

1 개념

데이터베이스에 저장된 데이터 값과 실제 값이 일치하는 정확성

권한이 있는 사용자로부터 데이터베이스 보호

cf ) 보안: 권한이 없는 사용자로부터 데이터베이스 보호

2 종류

• 개체 무결성: 기본키 중복 불가, 기본키 Null 불가
• 참조 무결성: 외래키가 참조하는 키가 기본키 또는 Null
• 속성 무결성: 속성의 값은 기본, Null, 도메인이 지정된 규칙을 준수
• 사용자 무결성: 사용자의 의미적 요구사항 준수
• 키 무결성: 중복 튜플 불가

2 컬럼

1 개념

테이블을 구성하는 요소, 자료형 및 길이로 정의

2 구성요소

• 내장 데이터 형식: 문자, 숫자, 시간, 대형 객체 등
• 확장 데이터 형식: 행, 컬렉션, 사용자 정의, 데이터 형식 등

3 고려사항

• 타입에 따른 물리적 순서 조정
  • 고정 길이 & Not Null인 컬럼은 앞에 배치
  • 가변 길이는 뒤에 배치
  • Null 값이 많을 것으로 예상되는 컬럼은 뒤에 배치
• DBMS별 물리적 순서 조정: 체인 발생을 억제하고 저장 공간의 효율적인 사용을 위해 필요
• 데이터 타입, 길이 지정 고려
  • 가변 길이는 최대 길이로 정의
  • 고정 길이는 최소 길이 지정
  • 소숫점 이하 반올림을 고려하여 정확성 확인
• 컬럼 간 비교 방법

3 키

1 개념

다른 튜플과 구별할 수 있는 기준이 되는 속성

2 특성

• 유일성: 식별자에 의해 엔터티 타입 내에 모든 엔터티들이 유일하게 구분 (유일한 튜플)
• 최소성: 최소한의 속성으로 식별자 구성

3 종류

• 기본키(Primary Key): 테이블의 각 튜플을 고유하게 식별하는 컬럼, Not Null
• 대체키(Alternate Key): 후보키 중 기본키로 선택되지 않은 키
• 후보키(Candidate Key): 테이블에서 각 튜플을 구별하는 기준이 되는 컬럼(기본키 + 대체키)
• 슈퍼키(Super Key): 유일성은 만족하지만 최소성은 만족하지 못하는 키
• 외래키(Foreign Key): 다른 릴레이션의 기본키로 이용되는 키, 참조 무결성을 위한 제약 조건

4 DB 반정규화

1 반정규화

1 개념

정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 단순화를 위해 중복, 통합, 분리

2 특징

• 장점: 성능 향상과 관리 효율성
• 단점: 이로간성 및 정합성 저하, 유지 비용 발생

3 기법

테이블

• 테이블 병합: 1:1 관계, 1:M 관계 통합 -> 조인 횟수 감소 -> 성능 향상
• 테이블 분할: 테이블을 수직 또는 수평으로 분할
• 중복 테이블 생성: 집계함수를 사용하여 효과적인 수행을 위해 테이블 추가

컬럼

• 중복 컬럼 생성: 조인 성능 저하 예방

관계

• 중복 관계 추가: 조인 시 발생할 수 있는 성능 저하를 예방하기 위해 관계 추가

5 물리 데이터 모델 품질 검토

1 물리 데이터 모델 품질 기준

1 개념

물리 데이터 모델은 시스템 성능에 직접적 영향 -> 성능 문제 사전 검토 필요

2 요소

• 정확성
• 완전성
• 준거성
• 최신성
• 일관성
• 활용성

물리 ERD

1 엔터티와 테이블의 물리 데이터 모델로 변환

2 관계 변환

• 1:1 변환
• 1:N 변환
• N:M 변환

N:M 변환 케이스

• 외래키 분리: 관계별로 관계 컬럼을 생성
• 외래키 결합: 관계들을 하나의 관계 컬럼으로 통합

3 관리 목적 테이블 또는 컬럼의 추가

프로그래밍의 수행 속도 향상을 위해 추가되는 테이블이나 컬럼으로 관리 가능

4 데이터 타입 선택

논리 모델링에서 정의된 논리적인 데이터 타입을 물리적인 DBMS 특성과 성능 고려를 통해 최적 데이터 타입 선택

5 데이터 표준 적용

1. 요구사항 수집
2. 표준 정의
3. 표준 확정
4. 표준 관리

3 CRUD 분석

1 개념

시스템 개발 시 프로세스와 데이터베이스에 저장되는 데이터 사이의 관계를 CRUD로 분석

2 CRUD 매트릭스

1 개념

프로세스와 데이터 사이의 관계 의존성을 CRUD로 표현한 매트릭스

2 필요성

• 모델링 작업 검증: 분석 단계의 데이터 모델과 프로세스 모델에 대한 작업 검증 역할 수행
• 중요 산출물: 시스템 구축 단계에서 애플리캐이션 개발 시 필요
• 테스트 시 사용 산출물: 애플리케이션을 객관적 자료를 사용하여 테스트 시 중요한 테스트 케이스 역할 수행
• 인터페이스 현황 파악: 전체 업무의 인터페이스 파악

3 구성요소

• 엔터티 타입: 프로세스에 영향을 받는 데이터
• 단위 프로세스: 엔터티에 영향을 주는 업무 단위
• CRUD: 프로세스가 엔터티에 주는 영향

4 규칙

• 엔터티 타입
  • 모든 엔터티에 C 존재: 데이터는 1번 생성
  • 모든 엔터티에 R 존재: 최소 한번 읽기
  • 모든 엔터티에 CRUD 존재: CRUD 중 최소 하나
• 프로세스
  • 두 개 이상의 단위 프로세스가 하나의 엔터티 타입 생성 불가: 같은 엔터티에 C 두 개 이상 불가
  • 모든 단위 프로세스는 하나 이상 엔터티 타입에 표기: 단위 프로세스에 CRUD 중 최소 하나

4 SQL 성능 튜닝

1 개념

최소의 자원을 이용하여 데이터베이스로부터 최적의 성능을 제공하는 개선활동

2 기법

• 옵티마이저 조정
• 힌트 사용
• 부분 범위 처리 사용
• 인덱스 활용