굴굴이의 삶

Join의 종류와 수행원리(1)

gyk7 — Mon, 6 Jan 2025 10:11:05 +0900

- JOIN의 종류

Inner Join, Outer Join, Cross Join, Natural Join 외에도

Nested Loop Join, Sort Merge Join, Hash Join이 있다.

우선 Join은 2개 이상의 테이블에서 조건에 맞는 데이터를 추출하기 위해 사용하는 쿼리문을 의미한다.

1. Inner Join

2개 이상의 테이블에서 교집합만을 추출한다.

2. Left Outer Join

2개 이상의 테이블에서 FROM문에 해당하는 부분을 추출한다. 보통 RIGHT JOIN보다 LEFT JOIN을 주로 사용한다.

3. Right Outer Join

2개 이상의 테이블에서 FROM문의 테이블과 JOIN하는 테이블에 해당하는 부분을 추출한다.

4. Cross Join

한 쪽 테이블의 모든 행과 다른 쪽 테이블의 모든 행을 조인시키는 기능이다. 상호 조인 결과의 전체 행 개수는 두 테이블의 각 행의 개수를 곱한 수만큼이 된다.

CARTESIAN PRODUCT(카티션 곱)라고도 한다.

5. Natural Join

공통된 속성을 찾아 같은 값을 갖는 항목끼리 결합시켜준다.

* Natural Join vs Inner Join

- Inner Join은 조인 조건을 ON 또는 USING 절을 사용하여 명시적으로 지정해야 한다.

Natural Join은 두 테이블 간에 동일한 이름을 가진 열을 기준으로 자동으로 조인해서 일치하는 열의 이름을 명시적으로 지정할 필요가 X

JOIN 종류와 수행 원리(2)

gyk7 — Mon, 6 Jan 2025 09:57:02 +0900

- JOIN의 종류

Inner Join, Outer Join, Cross Join, Natural Join 외에도

Nested Loop Join, Sort Merge Join, Hash Join이 있다.

1. Nested Loop Join

- 중첩 for문과 같은 원리이다.

ex) IDOL_GROUP, IDOL_MEMBER 테이블을 조인시키려 하고, 조인을 할 수 있는 연결고리는 GROUP_NAME이라고 할 때, 소녀시대 데이터(IDOL_GROUP) 데이터가 멤버 테이블(IDOL_MEMBER) 테이블로 가서 멤버들을 찾는다.

IDOL_GROUP : Outer Table

IDOL_MEMBER : Inner Table 이 되는 것이다.

* 유의해야 할 점 : Inner Table에서 Join 컬럼이 인덱스에 걸려 있지 않으면 굉장한 비효율이 발생한다. 그 이유는 한 건 한 건 갈 때마다 full scan을 해야하기 때문이다.

따라서 inner table의 구성 전략에 매우 중요한 요소가 된다.

- 대량의 테이블을 Join하는 방식으로는 적절하지 않고, OLTP 쿼리에 적절하다.

GROUP TABLE과 MEMBER TABLE은 1:M의 관계인데

여기에서 1에 해당하는 소량의 데이터를 가진 테이블이 Outer Table로 설정되는 것이 성능에 유리하다.

2. Sort Merge Join

마찬가지로 중첩 for문과 유사한 방식이다.

- Nested Loop Join과 다른 점은

테이블과 테이블을 우선 Join 컬럼을 기준으로 정렬을 시키고 나서, join 시킨다.

INNER TABLE 쪽에 적절한 인덱스가 없어 Nested Loop Join을 쓰기에 비효율적인 경우 사용한다.

- equal Join이 아니라 범위로 Join을 하는 경우 적절한 수행 원리이다.

- table random access가 일어나지 않고, sorting 작업이 PGA 영역에서 수행되기 때문에 경합이 발생하지 않아서 성능에 유리하다.

3. Hash Join

- 배치 시스템에서 적절한 수행원리이다.

- 대용량 테이블을 JOIN할 때 HASH JOIN을 사용하면 좋다.

- 수행 원리 : MEMBER 테이블이 굉장한 대용량 테이블일 때, GROUP 테이블을 Build Input으로 삼아서 Hash 영역에 저장 해놓는다. Hash 영역은 Sort Merge Join과 마찬가지로 Sort Area처럼 PGA영역에 있기 때문에 처리 속도가 매우 빠르다.

따라서 IDOL_GROUP 테이블이 Hash 영역으로 올라가고, IDOL_MEMBER 테이블이 읽히면서 Join이 되는 원리이다.

- Hash 영역으로 올라갈 때는 Join 컬럼을 기준으로 Hash Function이 적용되기 때문에 이 Key 컬럼에 중복값이 없을수록 성능에 유리하다.

- EQUAL 조인만 가능하다. Sort Merge Join처럼 Random Access 부하가 없다.

* 유의할 점 : Hash 영역에 들어가는 테이블의 크기가 충분히 작아야 성능에 유리하다.

(Hash 영역의 사이즈가 정해져 있는데 테이블의 용량이 그것을 초과해서 벗어나게 되면, 오히려 디스크 영역을 사용하게 되기 때문에 성능에 매우 불리해진다.)

또, 수행 빈도가 높은 OLTP에서 Hash Join으로 풀리게 되면 오히려 cpu나 메모리의 사용량이 늘어서 성능이 안 좋아질 수 있다.

따라서, 실행 계획을 확인(I/0나 실행시간)하고, ORACLE hint를 써서 다른 수행 방식으로 풀릴 수 있도록 유도를 하는 게 효과적인 튜닝 방법이다.

출처 : 유튜브 SQL 전문가 정미나님 강의

오라클 파티션 인덱스

gyk7 — Wed, 27 Nov 2024 17:40:45 +0900

파티션 테이블에 인덱스를 생성하게 될 때 인덱스에도 타입이 나눠지게 됨.

로컬 파티션 인덱스, 비파티션 인덱스, 글로벌 파티션 인덱스가 있음.

이 중 로컬 파티션 인덱스를 많이 사용함.

- 로컬 파티션 인덱스 : 테이블 파티션 키 컬럼 기준으로 똑같이 인덱스가 구성되는 것.

테이블의 파티션 구조가 바뀐다거나 파티션이 삭제가 된다거나 했을 때도 인덱스 재생성이 필요없이 Oracle에서 알아서 관리해주기 때문에 운영에 용이함.

ex) 테이블의 파티션이 5개라고 했을 때, 인덱스도 똑같이 5개. 나뉘어지는 기준도 테이블과 동일함.

- 비파티션 인덱스 : 테이블은 파티션으로 나뉘어져 있지만 인덱스는 통짜로 하나로 관리함.

- 글로벌 파티션 인덱스 : 파티션으로 인덱스가 나뉘어져 있지만 테이블의 파티션과는 따로 논다. 잘 사용되지 않음.

문자열 관련 함수들

gyk7 — Wed, 28 Aug 2024 23:24:20 +0900

Oracle

1. LOWER(문자열) / UPPER(문자열) / INITCAP(문자열)

LOWER : 문자열을 모두 소문자로 변환하여 반환한다.

UPPER : 문자열을 모두 대문자로 변환하여 반환한다.

INITCAP : 문자열의 첫 번째 문자는 대문자, 나머지는 소문자로 변환하여 반환한다.

SELECT 
	LOWER('hello ORACLE!') AS LOWER,
	UPPER('hello ORACLE!') AS UPPER,
    INITCAP('hello ORACLE!') AS INITCAP
FROM test;

LOWER	UPPER	INITCAP
hello oracle!	HELLO ORACLE!	Hello Oracle!

2. LENGTH(문자열)

SELECT
	LENGTH('Hello Oracle') AS LENGTH
FROM test;

LENGTH

3. CONCAT(문자열1, 문자열2)

문자열1과 문자열2를 합친다.

SELECT
	CONCAT('Hello', 'World') AS CASE1,
    CONCAT('Happy', 'Day') AS CASE2
FROM test;

SELECT 
	'Hello' || 'World' AS CASE1,
    'Happy' || 'Day' AS CASE2
FROM test;

CASE1	CASE2
HelloWorld	HappyDay

SELECT
	CONCAT(CONCAT('Hello', ' '), 'World') AS CASE1,
    CONCAT(CONCAT('Happy', ' '), 'Day') AS CASE2
FROM test;

SELECT
	'Hello' || ' ' || 'World' AS CASE1,
     'Happy' || ' ' || 'Day' AS CASE2
FROM test;

CASE1	CASE2
Hello World	Happy Day

4. SUBSTR(문자열, 시작위치, 길이)

길이는 생략 가능. 생략 시 문자열의 끝까지 반환.

SELECT
	SUBSTR('Hello World', 2) AS CASE1,
    SUBSTR('Hello World', 8, 4) AS CASE2
FROM test;

CASE1	CASE2
ello World	orld

-를 쓰면 문자열을 뒤에서부터 자르는 것도 가능함.

5. LPAD(문자열, 길이, 문자) / RPAD(문자열, 길이, 문자)

입력받은 문자열에서 길이까지 입력 문자로 채운다.

LPAD : 왼쪽, RPAD : 오른쪽

SELECT
	LPAD(10, 5, '0') AS CASE1,
    LPAD(11, 5, '0') AS CASE2,
    LPAD(12, 5, '0') AS CASE3
FROM test;

CASE1	CASE2	CASE3
00010	00011	00012

SELECT
	RPAD(1, 5, '0') AS CASE1,
    RPAD(2, 5, '0') AS CASE2,
    RPAD(3, 5, '0') AS CASE3
FROM test;

CASE1	CASE2	CASE3
10000	20000	30000

6. TRIM(문자열) / LTRIM(문자열, 옵션) / RTRIM(문자열, 옵션)

TRIM : 문자열의 양쪽 공백을 제거

LTRIM : 문자열의 왼쪽 공백을 제거하거나, 특정 문자, 반복적인 문자를 제거

RTRIM : 문자열의 오른쪽 공백을 제거하거나, 특정 문자, 반복적인 문자를 제거

SELECT
	TRIM('        Hi      ') AS CASE1,
    TRIM('     Hello      ') AS CASE2
FROM test;

CASE1	CASE2
Hi	Hello

SELECT
	LTRIM('    Hi    ') AS CASE1,
    LTRIM('   ?    !') AS CASE2,
    LTRIM('HiHiHello', 'Hi') AS CASE3,
    LTRIM('HiHi Hello', 'H') AS CASE4
FROM test;

CASE1	CASE2	CASE3	CASE4
Hi____	?!	ello	iHi Hello

null 값 처리 함수들 특징

gyk7 — Tue, 27 Aug 2024 17:08:58 +0900

Oracle

1. NVL(A, B)

입력 값 A가 NULL일 경우 B로 대체하여 반환한다.

입력 값 A가 NULL이 아닐 경우에는 A 반환

2. NVL2(A, B, C)

입력값 A가 NULL이 아니면 B, NULL이면 C로 변환하여 반환한다.

3. COALESCE(A, B, C, ...)

A가 NULL이면 B, B도 NULL이면 C와 같이 변환하여 반환한다. ( NULL이 아닌 첫 번째 인자의 값을 반환한다는 뜻. 모든 인자가 NULL이면 NULL 반환)

COALESCE 함수는 NVL 함수보다 확장된 개념으로 여러 개의 컬럼의 NULL 값 여부를 판별하면서 값을 변환할 때 사용함.

4. NULLIF(A, B)

입력값 A가 B와 같으면 NULL로 변환하여 반환한다.

같지 않으면 A 반환

5. LNNVL(조건식)

- LNNVL 함수는 WHERE 절에 사용된다.

- 조건문 내에 존재하는 컬럼의 값이 NULL이면 TRUE 반환.

- 조건문에 해당하는 값이 FALSE 또는 UNKNOWN이면 TRUE 반환.

- 조건문이 TRUE이면 FALSE 반환.

MYSQL

1. ISNULL(A, B)

A가 NULL일 경우 B 반환.

ORACLE의 NVL( ) 함수와 같은 기능.

2. COALESCE(A, B, C, ...)

목록에서 NULL이 아닌 값을 반환하는 기능.

3. CASE 문 활용

CASE 함수는 CASE 조건을 통과하고 첫 번째 조건이 충족될 때 값을 반환함.

따라서 조건이 TRUE이면 읽기를 중지하고 결과를 반환함.

조건이 FALSE이면 ELSE 값을 반환함.

Oracle vs PostgreSQL

gyk7 — Mon, 26 Aug 2024 13:07:15 +0900

Oracle의 특징

대규모 데이터베이스를 지원한다. MSSQL, MYSQL보다 대량의 정보관리를 할 때에 가장 좋은 성능을 보인다.(고가의 HW를 효율적으로 활용할 수 있도록 영역 사용을 완벽하게 제어한다. )
고성능 트랜잭션 처리를 제공하여 속도가 빠르다.
SQL문을 실행하는 가장 효율적인 방법을 선택한다.
Oracle 서버가 운영되려면 인스턴스가 메모리에 할당되어야 하며, 이를 위해서는 파라미터 파일이 필요하다.
다중 동시 데이터 베이스 사용자를 지원한다.
- 여러 사용자가 동일한 데이터에서 작동하는 다양한 데이터베이스 응용 프로그램을 실행하도록 지원하여 데이터 경합을 최소화하고 데이터 동시성을 보장
- 데이터 경합(row level locking) : 데이터 경쟁, 한 사용자가 데이터를 변경하려고 접근할 때 데이터에 lock이 걸리는 것 말함.
- 데이터 동시성 : 다수의 사용자가 동시에 접근 가능
유료이기 때문에, 상당히 비싼 비용 지불해야 함.

PostgreSQL

대용량 데이터 처리를 위한 기능 구현.
다양한 운영체제를 지원함.
DB 보안을 위해 데이터 암호화, 접근 제어, 접근 감시 3가지로 구성되어 있음.
C, C++, PL/python 등 여러 언어를 지원함.
신뢰성과 안정성이 매우 높다.
오픈 소스이기 때문에 무료로 사용 가능함.
처리 속도를 빠르게 하기 위해 여러 CPU를 활용하여 쿼리를 실행함.
데이터베이스 클러스터 백업 기능을 제공함. (클러스터 : 디스크로부터 데이터를 읽어오는 시간을 줄이기 위해 자주 사용되는 테이블의 데이터를 디스크의 같은 위치에 저장시키는 방법)

Oracle vs PostgreSQL

1. MVCC 모델 구현 방식의 차이

MVCC란, 다중 버전 동시성 제어(multiversion concurrency contrl, MCC, MVCC)이다.

만약 동시성 제어 없이 누군가가 데이터베이스를 읽는 동시에 다른 누군가가 기록을 하려고 한다면 사용자는 반쯤 기록되거나 일관성이 없는 데이터를 보게 될 가능성이 있다.

동시성을 높이기 위해서는 '읽기 작업은 쓰기 작업을 블로킹하지 않고, 쓰기 작업은 읽기 작업을 블로킹하지 않아야 한다'는 원칙을 지켜야 한다. 그 원칙을 지키기 위해 MVCC가 필요하다.

- Oracle : MVCC를 구현하기 위해 UNDO 세그먼트를 사용함.

- PostgreSQL : 블록 내에 이전 레코드를 저장하는 방식 사용함.

2. Shared Pool 존재 여부

Oracle에서는 Parsing작업(문법체크, 권한 유무, Library cache에 기존 쿼리가 있는지를 체크하는 작업)을 하기 위해 Shared Pool을 사용함.

Parsing된 정보를 저장하는 Library Cache와 이러한 Parsing 작업을 진행하는 데 필요한 Data Dictionary의 정보를 메모리상에 올려 저장하는 Data Dictionary Cache가 Shared Pool의 핵심이라 볼 수 있음.

하지만 이 Shared Pool을 PostgreSQL에서는 제공 X.

대신, 프로세스 레벨에서 SQL 정보를 공유하는 기능을 제공함. 즉, 하나의 프로세스에서 같은 SQL을 여러번 수행하면 최초 1회만 하드 파싱(Library cache 이전에 실행했던 쿼리가 없는 경우 진행)을 함.

3. PostgreSQL의 사용이 많아지는 이유

- 비용절감.

- 빠르고 유연한 개발

- 호환성과 유연성

Oracle과 PostgreSQL의 문법 차이

Oracle	PostgreSQL	비고
decode	case when	PostgreSQL에는 decode가 없다, case when으로 대체해야 한다.
sysdate	now	PostgreSQL에서는 현재 날짜 시간을 now() 함수를 써야한다.
시퀀스명.NEXTVAL	NEXTVAL('시퀀스명')	PostgreSQL에서는 시퀀스(SEQUENCE) 문법이 다르다.
nvl	coalesce	Oracle은 타입 불일치시 묵시적 형변환 발생, postgre는 컬럼 타입 불일치 시 오류(상수는 가능)
CLOB	TEXT	CLOB : 사이즈가 큰 데이터를 외부 파일로 저장하기위한 데이터 타입, 문자열 데이터를 DB 외부에 저장하기 위한 타입.
connected by	with recursive
(+)	outer join	PostgreSQL에서는 outer join시 (+)를 사용할 수 없다.
select '컬럼' from dual	select '컬럼' from	PostgreSQL에서는 dual을 사용할 수 없다. dual을 제외하고 사용한다.
CAST	::[변환할 데이터 타입]
Select from (select from table_name);	Select from (select from table_name) as alias_name;	From 절 subquery 사용시 alias 사용
문자/숫자 비교 묵시적 형변환	문자/숫자 비교 시 오류	수치 비교시 타입 다르면 오류
number	numeric	데이터 타입 차이
Varchar2	Varchar	데이터 타입 차이
rownum <	limit	Where 절
rownum	Row_number() over() as rownum	Select 절
Instr()	Position()	문자열 index 찾는 함수 instr(문자열, 검색할 문자) : 해당 문자가 시작되는 위치 반환 instr(문자열, 검색할 문자, 시작시점, n번째 검색단어) : 문자열의 시작시점 설정 & n 번째 나오는 위치 반환

오라클 쿼리 힌트

gyk7 — Mon, 26 Aug 2024 12:06:55 +0900

힌트(Hint) : dbms에게 SQL의 최적화를 위해 힌트를 주는 것. 데이터베이스관리자나 개발자가 오라클 내부 Optimizer가 선택한 explain plan(실행 계획)을 인위적으로 조정할 수 있는 방법.

Oracle 힌트란

/* */로 둘러싸여 있음. 단순 주석이 아닌 힌트로 특정 실행계획을 변경하는 지시어

힌트 작동 방식은 SQL 쿼리를 처리할 때 비용 기반 최적화를 수행함. 비용을 계산해 가장 효율적인 실행 계획을 결정함.

Oracle 힌트 사용법

힌트는 오라클 Optimizer에게 힌트를 준다고 생각해도 무방함. 사용하는 방법은 /* + */ 안에 지정하는 형태임.

만약 /*+ordered*/ 라고 했다면 테이블이 조인되는 순서를 정하는 효과가 난다. from절에 테이블 순서대로 조인

하라는 의미이다.

SELECT /*+ INDEX(emp emp_ix) LEADING(dept) USE_NL(dept) */ emp_name, dept_name
FROM employees emp, departments dept
WHERE emp.dept_id = dept.dept_id
;

Colored

힌트 유형 및 종류

구분	Hint	의미
최적화 목표	/+ALL_ROWS /	전체 처리 속도 최적화
	/+FIRST_ROWS(N) /	최초 N건 응답속도 최적화
	/+CHOOSE/	테이블의 통계정보 유무에 따라 규칙기반 또는 비용기반으로 최적화
	/+RULE/	규칙기반 옵티마이저를 이용 최적화
Index Scan 방식	/+FULL(<Table명>) /	TABLE FULL SCAN 유도
	/+INDEX(<Table><Index>) /	INDEX SCAN 유도
	/+ NO_INDEX(<Table><Index>) /	지정한 인덱스 외 다른 인덱스 유도
	/+ INDEX_DESC(<Table><Index>) /	INDEX를 역순으로 Scan하도록 유도
	/* + INDEX_FFS(<Table><Index>) */	INDEX FAST FULL SCAN 유도
	/* + INDEX_SS(<Table><Index>) */	INDEX SKIP SCAN 유도
Join 순서	/* + ORDERED */	FROM절에 나열된 순으로 Join
	/* + LEADING(<Table1><Table2>..) */	Hint 괄호 내 기술 순으로 Join
	/* + SWAP_JOIN_INPUTS(<Table>) */	HASH Join에서 BUILD INPUT을 지정
Join 방식	/+ USE_NL(<Table>) /	NESTED LOOP Join을 지시
	/+ NO_USE_NL(<Table>) /	NESTED LOOP Join이 아닌 방식을 지정
	/+ USE_NL_WITH_INDEX(<Table><Index>) /	NESTED LOOP Join을 하면서 인덱스 사용 지시
	/+USE_MERGE(<Table>) /	SORT MERGE Join을 지시
	/+USE_HASH(<Table>) /	HASH Join을 지시
	/+NO_USE_HASH(<Table>) /	HASH Join이 아닌 방식을 지시
Sub-Query 처리 방식	/+PUSH_SUBQ /	메인쿼리부터 순서대로 진행되는 것이 아니라 서브쿼리가 먼저 처리되게 지시
	/+NO_UNNEST /	서브쿼리를 Filter방식으로 처리되게 지시
	/+UNNEST /	Filter방식이 아닌 조인 방식으로 처리하게 지시 - 아래 4개 힌트는 unnest와 함께 사용하는 힌트
	/+NL_SJ / (w/ UNNEST)	EXIST, IN에서 NESTED LOOP Join SEMI 처리
	/+NL_AJ / (w/ UNNEST)	EXIST, IN에서 NESTED LOOP Join ANTI 처리
	/+HASH_SJ / (w/ UNNEST)	EXIST, IN에서 HASH Join SEMI 처리
	/+HASH_AJ / (w/ UNNEST)	EXIST, IN에서 HASH Join ANTI 처리
병렬 처리	/+PARALLEL(<Table><병렬수>) /	병렬수 만큼 병렬처리 수행 지시
	/+NOPARALLEL(<Table>) /	병렬처리 하지 않고 테이블 액세스 수행
	/+PQ_DISTRIBUTE(<Table>) /	병렬처리 할당을 위한 힌트
	/+PARALLEL_INDEX(<Index><병렬수>) /	병렬수 만큼 인덱스 병렬처리 지시
	/+ NOPARALLEL_INDEX(<Index>) /	병렬처리 하지 않고 인덱스 수행

정리

오라클 힌트를 사용하면 특정 상황에서 쿼리 성능을 크게 개선할 수 있지만, 항상 옵티마이저의 기본 동작을 신뢰하고,

힌트는 필요한 경우에만 신중하게 사용해야 함.

+ 힌트 말고 일반적인 SQL 튜닝 기법

1. 바인드 변수를 사용한다.(상수 값이 변경되어도 이전 질의를 사용함으로 최적화 실행 단계를 줄이기 때문)

2. 가급적 WHERE 절의 조건에 인텍스 칼럼을 모두 사용한다.

3. 인덱스 칼럼에 사용하는 연산자는 가급적 =을 사용한다.

4. 인덱스 칼럼은 변형을 사용하지 않는다.

5. OR보다는 AND를 사용한다.

6. HAVING 보다는 가급적 WHERE 절에서 데이터를 필터링한다.

7. DISTINCT는 가급적 사용하지 않는다.

5과목 정보시스템 구축 관리

gyk7 — Fri, 16 Aug 2024 22:22:51 +0900

1. 소프트웨어 생명주기

폭포수 모형 (Water fall)

- 고전적 생명 주기 모형

- 선형

- 순차적 모형

- 한 번 지나간 과정을 다시 보기 어려움.

나선형 모형(Spiral)

- 리스크 최소화(위험 관리 중심)

- 나선형

- [계획수립-위험분석-개발 및 검증-고객 평가] 과정을 여러번 반복

- 어차피 계속 반복하기 때문에 지나간 과정 다시 보기 좋음.

폭포수 모형 vs 나선형 모형

- 폭포수 모형 : 고전적, 전통적

- 나선형 모형 : 과정반복, 리스크 최소화

방화벽 종류

- IDS : 침입 탐지 시스템

- VPN : 가상 사설 통신망(네트워크 암호화)

+ ZIGBEE : 저전력 라디오 이용한 개인 통신망

2. 비용 산정 모델

LoC(Lines of Code) : 원시적 라인수의 낙관치, 중간치, 비관치를 측정해 예측치를 구하고 이를 이용해 비용 산정.

Man Month = 코드라인수 / 프로그래머 월간 생산량

ex) 총 30,000 라인이 예상되고 프로그래머가 2명있고 한 명 당 1500을 쓴다

→ 30000 / (1500 * 2) = 10 총 10개월 예상

3. COCOMO 모델

소프트웨어 복잡도나 원시 프로그램 규모에 따라 3가지로 구별

5만 라인 이하 : Organic, 조직형

30만 라인 이하 : Semi - Detached, 반 분리형

30만 라인 이상 : Embedded, 임베디드형

※ Organic, Semi-Detached, Embedded 등 이름과 몇 만 라인이 구분점인지 알아두자.

4. CMM(Capability Maturity Model) 모델

소프트웨어 개발 조직의 업무 능력 및 조직의 성숙도를 평가하는 모델

초기 단계 : 그냥 시작하는 단계

반복 단계 : 프로세스대로 반복 가능한 단계

정의 단계 : 절차가 정립된 단계

관리 단계 : 평가할 수 있는 단계, 잘못된 점 분석 가능.

최적화 단계 : 방법이 가장 적절하다고 생각할 수 있는 단계

※ CMM은 계획단계는 없다.

Putnam 모형- Rayleigh-Norden 곡선

FP 기법- 기능 점수 모형

알브레히트

- 요인별 가중치 합산

5. 프레임워크

소프트웨어 개발에 공통적으로 사용되는 구성 요소와 아키텍처를 일반화하여

손쉽게 구현할 수 있도록 도움을 주는 반제품 형태의 소프트웨어 시스템- 품질 보증- 개발 용이성- 변경 용이성

※ 라이브러리와 달리 사용자 코드가 직접 호출하지 않는다.

6. RIP vs OSPF

RIP

- 거리벡터 라우팅 프로토콜

- 벨만포드 알고리즘

- 최대 15홉

- 소규모망 적합, 속도가 느리며 주기적 업데이트

- GP 내부 게이트웨이 프로토콜

OSPF

- 링크상태 라우팅 프로토콜

- 다익스트라 알고리즘

- 홉수 제한 X

- 대규모 적합, 속도 빠르고 변화가 있을 때만 업데이트

7. 암호화 알고리즘

단방향 암호화 : HASH - 개인키, 공개키 X (MD4, MD5, SHA - 1)

양방향 암호화 - 개인키 - 블록(대칭) 암호화 - DES, SEED, AES, ARIA양방향 암호화 - 개인키 - 스트림(대칭) 암호화 - LFSR, RC4양방향 암호화 - 공개키(비대칭) - RSA(소수활용). 암호화는 공개키로, 복호화는 비밀키로

공개키는 암호화, 복호화에 사용되는 키 서로 다름.

암호화 : 평문 → 암호문 과정복호화 : 암호화 된 것을 푸는 과정

※ 단방향, 양방향 구분

※ 블록 암호화는 'E'가 들어가는 게 대부분

8. 정보 보안 3대 요소

기밀성 : 허가 받은 사람만 열람 가능

무결성 : 허가 받은 사람만 수정 가능

가용성 : 필요할 때 사용 가능

9. 공격기법

서비스공격(뭔가 많이 보내서 마비시키는 느낌)

- Dos : 대량 데이터를 서버에 집중 전송

- DDOs : 한 서버에 분산 서비스 공격

- Ping of Death : 패킷 크기를 허용 범위 이상으로 전송해 네트워크 마비 공격

- SYN Flooding : TCP 연결 요청만 계속 보내 서버 자원 소진

- Teardrop : 패킷 분할 순서 정보를 변경해 재조립 시 오류나게

- LAND Attack : 송신 IP와 수신 IP 모두 대상의 IP로 하여 자기 자신이 무한히 응답하게

- Smurfing : IP나 ICMP의 특성을 악용. 엄청난 양의 데이터를 한 사이트에 집중적으로 보냄으로써 네트워크 불능 상태로 만듦. 브로드캐스트 이용하여 공격대상의 네트워크의 임의의 시스템에 패킷 보내게 만드는 것

네트워크 침해 공격(뭔가 조작해서 정보를 빼내는 느낌)

- 스미싱 : 문자 메시지에 링크 등 이용해 개인 신용 정보를 빼냄.

- SQL Injection : SQL문을 주입해 데이터베이스가 비정상적으로 동작하도록

- XSS(크로스 사이트 스크립팅) : 웹사이트에 스크립트를 삽입해 공격

정보보안 침해공격(바이러스로 마비시키는 느낌)

- 좀비 PC : 악성 코드로 감염시킴.

- Worm : 네트워크를 통해 자신을 계속 복사, 시스템 부하를 높여 다운시킴.

- Zero Day Attack : 발견된 보안 취약점이 널리 공표되기 전 해당 취약점으로 공격

- Key Logger Attack : 사용자 키보드 움직임을 탐지해 패스워드를 빼냄.

- Ransomware : 컴퓨터 문서를 암호화하고 돈을 요구

+ 시스템 침입탐지 및 무결성 도구

~~cron~~ - 작업 예약 스케줄러(초)/분/일/시간/월/요일/(년도)

Tripwire - 크래커가 침입하여 백도어 만들어 놓거나, 설정파일 변경했을 때 분석하는 도구

10. FAT vs NTFS

FAT

- DoS 때부터 사용되던 윈도우 파일 시스템.

- 저용량에 적합, 호환성 좋음, 파일 최대 크기 4GB

NTFS

- FAT 시스템 대체를 위한 파일 시스템

- 보안이 FAT보다 뛰어남

- 대용량 저장 가능, 안정성 뛰어남

11. 로그파일

wtmp : 성공한 로그인, 로그아웃 정보를 담고 있는 로그 파일

utmp : 현재 로그인 사용자 상태 정보를 담고 있는 로그 파일

btmp : 실패한 로그인 정보를 담고 있는 파일

last log : 마지막 성공 로그인 정보를 담고 있는 파일

12. 접근 통제 정책

MAC(Mandatory Access Control) : 강제 접근 통제

- 주체와 객체 등급을 비교해 권한 부여

- 접근 통제 권한을 시스템이 지정

DAC(Discretionary Access Control) : 임의 접근 통제

- 신원에 따라 권한 부여

RBAC(Role Based Access Control) : 역할 기반 접근 통제

- 사용자의 역할에 따라 권한 부여

13. 테일러링

프로젝트 상황 및 특성에 맞게 정의된 방법론의 절차, 사용 기법들을 보완하는 작업

내부적 요건 : 목표 환경, 요구사항, 프로젝트 규모, 보유 기술 등외부적 요건 : 법적 제약 사항, 국제 표준 품질 기준

14. 병행 제어 기법

로 낙타다

- 로킹(Locking) : 같은 자원을 액세스하는 다중 트랜잭션 환경에서 DB의 일관성과 무결성을 유지하기 위해

트랜잭션의 순차적 진행을 보장하는 직렬화 기법

- 낙관적 검증(Optimistic Validation) : 트랜잭션이 어떠한 검증도 수행하지 않고 일단 트랜잭션을 수행하고,

트랜잭션 종료 시 검증을 수행하여 데이터베이스에 반영하는 기법

- 타임 스탬프 순서(Time Stamp Ordering) : 트랜잭션과 트랜잭션이 읽거나 갱신한 데이터에 대해 트랜잭션이

실행을 시작하기 전에 타임 스탬프를 부여하여 부여된 시간에 따라 트랜잭션 작업을 수행하는 기법

- 다중버전 동시성 제어(MVCC; Multi Version Concurrency Control) : 트랜잭션의 타임 스탬프와 접근하려는 데이터의

타임 스탬프를 비교하여 직렬가능성이 보장되는 적절한 버전을 선택하여 접근하도록 하는 기법

15. 병행 제어 미보장 시 문제점

갱현모연

- 갱신 손실 : 먼저 실행된 트랜잭션의 결과를 나중에 실행된 트랜잭션이 덮어쓸 때 발생하는 오류

- 현황 파악 오류 : 트랜잭션의 중간 결과를 다른 트랜잭션이 참조하여 발생하는 오류

- 모순성 : 두 트랜잭션이 동시에 실행되어 데이터 일관성이 결여되는 오류

- 연쇄 복귀 : 복수의 트랜잭션이 데이터 공유시 특정 트랜잭션이 처리를 취소한 경우에 트랜잭션의 처리한 곳의 부분을 처리하지 못한 경우

cat : 파일출력, 두 개 이상의 파일 연결

type : type

mkdir : 디렉토리 생성

f-tp : 응용계층 프로토콜

nmap : 열린 포트 정보 스캐닝 → 보안 취약점 찾는 도구

uname : 시스템 정보 출력

데크(Deque)

gyk7 — Wed, 14 Aug 2024 16:04:00 +0900

1. 정의

데크(Deque) : Double-ended-queue의 줄임말

스택은 나중에 들어온 것이 먼저 나가는 LIFO, 큐는 먼저 들어온 것이 먼저 나가는 FIFO의 형태.

데크는 양쪽 모두에서 삽입, 삭제 연산을 할 수 있음.

2. 특징

- 양쪽 끝에서 빠른 연산 : deque는 양쪽 끝에서 O(1) 시간 복잡도로 삽입 및 삭제가 가능함. 반면, 리스트는 왼쪽 끝에서의 삽입 및 삭제가 O(n) 시간이 걸릴 수 있음.

- 선형 자료구조 : 데이터를 순차적으로 저장함.

2. 데크 구현하기

맨 앞에서 삽입과 삭제 연산이 일어나야 하고, 맨 뒤에서도 삽입과 삭제 연산이 일어나야 하므로

스택, 큐는 삽입과 삭제 연산을 한 번씩 구현하지만,

데크에서는 삽입과 삭제 연산을 각각 두 번 구현해야 함.

deque의 주요 메서드:

append(x): x를 오른쪽 끝에 추가함.
appendleft(x): x를 왼쪽 끝에 추가함.
pop(): 오른쪽 끝의 요소를 제거하고 반환함.
popleft(): 왼쪽 끝의 요소를 제거하고 반환함.
extend(iterable): 반복 가능한 객체의 모든 요소를 오른쪽 끝에 추가함.
extendleft(iterable): 반복 가능한 객체의 모든 요소를 왼쪽 끝에 추가함. (반대로 추가됨)
rotate(n=1): deque를 n만큼 회전시킴. 양수 n은 오른쪽, 음수 n은 왼쪽으로 회전함.
reverse(): deque의 요소들을 뒤집음.
clear(): deque의 모든 요소를 제거함.

from collections import deque 작성 후 구현

N과 M (2)

gyk7 — Wed, 14 Aug 2024 15:27:09 +0900

문제

자연수 N과 M이 주어졌을 때, 아래 조건을 만족하는 길이가 M인 수열을 모두 구하는 프로그램을 작성하시오.

1부터 N까지 자연수 중에서 중복 없이 M개를 고른 수열
고른 수열은 오름차순이어야 한다.

입력

첫째 줄에 자연수 N과 M이 주어진다. (1 ≤ M ≤ N ≤ 8)

출력

한 줄에 하나씩 문제의 조건을 만족하는 수열을 출력한다. 중복되는 수열을 여러 번 출력하면 안되며, 각 수열은 공백으로 구분해서 출력해야 한다.

수열은 사전 순으로 증가하는 순서로 출력해야 한다.

[풀이]

N과 M (1) 에서는 순열이었고, 이 문제는 조합이다.

그래서 (2)에서는 N과 M (1) 코드에서 오름차순 후 같은 것을 제거하는 과정을 거쳐야 한다.

ex) N과 M (1)

입력이 아래와 같을 때

4 2

출력으로 이렇게 나오게 된다.

여기에서 오름차순으로

1 2

1 3

1 4

1 2

2 3

2 4

1 3

2 3

3 4

1 4

2 4

3 4

이렇게 바꾼 후

동일한 것을 제거해야 한다.

따라서 N과 M (1) 코드인

N, M = map(int, input().split())

nums =[i+1 for i in range(N+1)]

visited= [False] * (N + 1)

def back_tracking(arr, length, visited) :

if length == M:

print(*arr)

for i in range(1, N + 1):

if not visited[i]:

arr.append(i)

visited[i] = True

back_tracking(arr, length + 1, visited)

arr.pop()

visited[i] = False

back_tracking([],0, visited)

여기에서 result_li 리스트를 생성하여 result를 오름차순하여 추가했다.

if K == M :

result_li.append(sorted(result))

return

result_li = [[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 2], [2, 3], [2, 4], [1, 3], [2, 3], [3, 4], [1, 4], [2, 4], [3, 4]]는 이런 상태이다.

그리고 set( ) 함수로 중복을 제거하고 다시 리스트화하기 위해 set와 tuple 을 사용했다.

리스트의 요소가 리스트일 경우, 직접적으로 'set'을 사용할 수 없어서 리스트를 tuple로 변환한 후 중복을 제거할 수 있다.

result_li = list(set(map(tuple, result_li)))

이렇게 되면 4 2를 입력했을 때

[(2, 4), (1, 2), (3, 4), (1, 4), (2, 3), (1, 3)] 이렇게 출력이 나오기 때문에

result_li를 다시 오름차순하여 [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]

결과를 출력하도록 했다.

result_li.sort()

for j in result_li :

print(" ".join(map(str, j)))

map(str, j)는 각 튜플 j의 요소(ex. (1, 2))를 문자열로 변환하여 ["1", "2"]로 만든다.

그 후 " ".join(...)은 이 리스트를 "1 2"처럼 공백으로 연결된 문자열로 만들어준다.

[최종 코드]

N, M = map(int, input().split())

visited = [False] * (N + 1)

result = []

result_li = []

def backtracking(result, K) :

if K == M :

result_li.append(sorted(result))

return

for i in range(1, N+1):

if visited[i] == False :

result.append(i)

visited[i] = True

backtracking(result, K+1)

result.pop()

visited[i] = False

backtracking([], 0)

result_li = list(set(map(tuple, result_li)))

result_li.sort()

for j in result_li :

print(" ".join(map(str, j)))