데지덤

  1. 데이터관련 직무와 자격
    1. 데이터베이스 직무

    2. 데이터베이스 자격

  2. 데이터관련 학습방법
    1. 데이터베이스 개론 학습

    2. DBMS 학습

    3. 읽어볼만한 DB책

  3. 최신동향과 유명한 Things
    1. DB최신동향

    2. 데이터로 유명한 Things

  4. 데이터베이스 개념
    1. 데이터베이스 개념

    2. DBMS

    3. 데이터베이스 개발과운영

  5. 데이터베이스 설계(1/2)
    1. 데이터표준

    2. 데이터모델링

    3. 데이터모델 디자인패턴

  6. 데이터베이스 설계(2/2)
    1. 프로세스및상관모델링

    2. 정규화

    3. 반(역)정규화

    4. DB물리설계

  7. 인덱싱과 DB프로그래밍
    1. 인덱스와 해싱

    2. 관계연산

    3. DB언어

    4. SQL

    5. 데이터베이스 미들웨어

  8. 데이터베이스 운영
    1. 트랜잭션

    2. 병렬처리

    3. 데이터베이스 복구

    4. 데이터베이스 성능

    5. 병행제어(동시성제어)

  9. 분석계 및 빅데이터기술
    1. 데이터웨어하우스

    2. 데이터마이닝

    3. 빅데이터기술

  10. 데이터거버넌스
    1. 데이터거버넌스

    2. 데이터베이스 감리/진단

  11. 데이터베이스 종류와 보안
    1. 데이터베이스 종류

    2. 데이터베이스 보안

  12. DBMS
    1. 오라클

    2. SQL Server

    3. DB2

    4. Sybase

    5. Altibase

다중레벨 데이터베이스

1. 개요

  - 친구찾기 등의 서비스 제공을 위해서는 기존 시공간 DB, 이동객체 DB 사용 (Clustering) 수많은 사용자들에 대한 동시에 위치 기반 서비스 제공을 위해서는 N/W 장애 및 N/W 비용 부담이 큼

  - 클러스터 구성의 Node수를 줄일 수 있는 다중 Level DBMS로 DB 설계

  - 접근 속도와 저장 용량이 서로 다른 여러 개의 저장 장치를 사용

 

2. 동작원리

     - 지역 독립성을 가지고 있는 MDBS(Multi-DB System)에서 지역 성능에 의존적이지 않는 질의 최적화 설계 필요

 

3. 질의방법

   1) 질의 설계

    메모리 질의

     - 요구 데이터가 Snapshot 생성 조건을 모두 만족하여 메모리 데이터 가져옴

    디스크 질의

     - 요구 데이터가 모두 Snapshot 생성 조건을 만족하지 않아 Disk 데이터 가져옴

    Hybrid 질의

     - 요구 데이터가 일부만 Snapshot 생성 조건을 만족 메모리 + Disk 데이터 동시 사용

 

   2) Metadata Schema

Disk Table 이름

Disk OID

Memory OID

Field List

Fiter

aspatial

spatial

  - 4가지 조건을 모두 만족하는 경우 필요한 데이터를 Memory Snapshot에서 가져올 수 있음

 

    3) 비공간, 공간 영역에서의 일치 여부 확인 원리

    4) 실 적용 사례

- (질의 1) 현재 강남역 3번 출구에서 가장 가까운 핸드폰 사용자 10명의 이름 찾기 (메모리 질의)

- (질의 2) 강남역 100M와 공덕역 100M 반경에 몇대의 자동차가 있는지 찾기 (하이브리드 질의)

- (질의 3) 어제밤 11시 30분 구로역 1번 출구 반경 50M 이내 핸드폰 번호 모두 찾기 (디스크 질의)

 

 

4. MMDB와 MDBS의 비교

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