데이터베이스 구축 - SQL 응용 · 논리/물리 설계 · 데이터 전환 · 무결성·보안

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0. 과목 구조 한눈에 (시험용 지도)

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1. SQL 응용

• SQL은 DB 정의(DDL), 조작(DML), 제어(DCL), **트랜잭션 제어(TCL)**로 나누어 외우면 채점 기준이 흔들리지 않는다.

1.1 SQL 분류(정처기에서 구분 문제로 매우 자주 출제)

1.2 조회 심화(3과목 관점)

• 집계 함수: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN — NULL은 집계 시 통상 제외(COUNT(*)는 행 수).
• GROUP BY / HAVING: WHERE는 그룹화 전 행 필터, HAVING은 그룹화 후 그룹 조건.
• 서브쿼리: 스칼라 서브쿼리, IN, EXISTS(상관 서브쿼리와 함께 자주 출제).
• 집합 연산: UNION / UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT(제품마다 MINUS 등 동의어 존재 가능하나 시험은 표준 용어 위주).
• 조인: 내부·외부(LEFT/RIGHT/FULL)·교차·자체 조인 — 매칭 실패 시 NULL 채움은 외부 조인의 핵심.

1.3 뷰(View)와 인덱스(Index)

• 뷰: 가상 테이블. 접근 통제·복잡 질의 단순화에 사용. 갱신 가능 뷰는 제약이 많다는 개념 정도를 알면 충분한 경우가 많다.
• 인덱스: 탐색 비용을 줄이는 보조 구조. 삽입/수정/삭제 비용과 저장 공간이 늘 수 있는 트레이드오프가 시험 문장으로 자주 나온다.

1.4 저장 모듈(교재·기출에서 묶이는 경우)

• 저장 프로시저(Stored Procedure): 서버에 저장된 절차를 호출해 처리(네트워크 왕복 감소 등 장점이 설명으로 출제).
• 트리거(Trigger): 특정 이벤트(INSERT/UPDATE/DELETE) 전후에 자동 실행되는 절차.

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2. 논리 데이터베이스 설계

• 논리 설계는 개념 모델을 DBMS에 가깝지만 여전히 구현 세부(디스크 배치 등)와 분리된 수준의 스키마로 만드는 단계다.

2.1 데이터 모델링 흐름(다시 정리)

1. 요구사항 분석 → 2. 개념 설계(ERD) → 3. 논리 설계(릴레이션·제약·정규화) → 4. 물리 설계(파일·인덱스 등)

2.2 ER 모델 핵심

• 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship).
• 카디널리티(1:1, 1:N, N:M): N:M은 논리 설계에서 교차(연결) 릴레이션으로 풀어내는 문제가 자주 나온다.
• 약한 개체(Weak Entity): 다른 개체의 존재에 의존하며, 단독으로는 후보키 구성이 어려운 경우(식별 관계).

2.3 릴레이션 이론·무결성(논리 단계에서의 “규칙”)

• 키: 슈퍼키 → 후보키 → 기본키(PK) / 대체키.
• 외래키(FK): 참조 무결성을 논리 스키마로 표현하는 대표 수단.

2.4 함수 종속과 정규화(암기 정확도가 성적을 가른다)

함수 종속(요지)
속성 집합 X의 값이 정해지면 Y의 값이 유일하게 정해지면 X → Y.

이상(Anomaly)
잘못된 설계로 삽입·삭제·갱신 이상이 생길 수 있다는 설명이 출제된다.

• 분해: 무손실 조인 분해 가능 여부, 함수 종속 보존 여부가 이론 문제로 나올 수 있다.

2.5 반정규화(Denormalization)

• 성능·조회 편의를 위해 의도적으로 정규화를 완화하는 기법(중복 허용, 테이블 통합 등).
• 장점: 조인 감소, 조회 성능 향상 가능.
• 단점: 중복으로 갱신 비용·불일치 위험 증가 — 트레이드오프 서술형이 자주 나온다.

2.6 데이터 사전(메타데이터)

• 데이터 사전/카탈로그: 테이블·컬럼·제약·인덱스 등 정의 정보를 체계적으로 관리한다는 정의 문제로 출제되기도 한다.

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3. 물리 데이터베이스 설계

• 물리 설계는 논리 스키마를 실제 저장·접근 경로로 구체화한다. “DBMS와 운영 환경 종속”이 핵심 표현이다.

3.1 저장·접근 구조

• 파일/페이지/익스텐트 같은 저장 단위, 레코드 배치, 클러스터링(군집화) 등은 제품마다 용어가 다르지만, 시험은 **“접근 경로를 설계한다”**는 큰 그림이 중요하다.

3.2 인덱스(물리 설계의 대표 카드)

• B-트리 계열: 범위 검색에 유리한 일반적 구조로 자주 설명된다.
• 비트맵 인덱스: 카디널리티가 낮은 컬럼 등 특정 조건에서 유리하다는 식의 개념 문제.
• 클러스터드 인덱스: (제품에 따라) 데이터 물리 배치와 연계된다는 설명 — “한 테이블에 하나” 같은 제품 규칙은 제품 의존적이므로, 기출 해설이 아니면 원리 위주로 기억한다.

3.3 파티셔닝

• 수평 분할: 행 기준(범위·해시·리스트 등).
• 수직 분할: 열 기준으로 테이블을 나누어 I/O·보안·배치를 분리.

3.4 트랜잭션과 병행제어(물리·운영 성격이 강한 파트)

ACID

• A 원자성, C 일관성, I 고립성, D 지속성.

병행 이상

• 갱신 분실, 모순성(비일관성), 연쇄 복귀 등 용어 구분.

직렬화 가능성·락

• 2단계 락킹(2PL): 확장 단계와 축소 단계.
• 데드락: 상호 대기 순환 — 타임아웃, 락 순서 통제, 낙관적 검증 등 대응이 선택지로 나온다.

격리 수준(개념)

• 낮은 격리는 처리량은 좋을 수 있으나 더티 리드/논리프리터블/팬텀 같은 현상 가능성이 커진다는 서술이 출제된다.

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4. 데이터 전환

• “운영 중인 데이터를 새 DB/새 스키마로 옮기면서 품질을 보증하는 활동”이 큰 틀이다.

4.1 ETL 흐름

1. 추출(Extract): 원천에서 데이터 수집
2. 변환(Transform): 코드 매핑, 형식 변환, 통합, 집계, 품질 규칙 적용
3. 적재(Load): 목표 DB에 반영(초기 적재·증분 적재 등)

4.2 데이터 정제·검증

• 정제: 중복 제거, 오타·누락 보정, 표준 코드 변환 등.
• 검증: 건수·합계·샘플·업무 규칙 기반 교차 검증으로 이행 정확성을 증명.

4.3 이행 전략(서술형 포인트)

• 병행 운영·검증 기간을 두고 점진 전환하는 시나리오, 롤백 계획, 데이터 동기화 같은 운영 안전장치가 문제 지문에 등장한다.

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5. 데이터베이스 무결성 및 보안

5.1 무결성 제약(정의 구분이 핵심)

• 무결성은 “정확성”만이 아니라 일관된 규칙 유지라는 관점으로 묻는 경우가 많다.

5.2 보안: 접근 통제 모델(용어 매칭)

• DAC(임의 접근 통제): 데이터 소유자가 권한을 통제.
• MAC(강제 접근 통제): 보안 등급·라벨 기반의 강한 규칙.
• RBAC(역할 기반): **역할(Role)**에 권한을 묶고 사용자에게 역할을 부여.

5.3 DB 보안 실무 기법

• 뷰로 민감 컬럼을 숨김, 최소 권한 원칙, 감사 로그(Audit).
• 암호화: 전송 구간(TLS 등)과 저장 구분을 지문에서 요구하는 경우가 있다.
• SQL 인젝션: 문자열 결합 쿼리의 위험, 바인딩(Prepared Statement) 중심의 대응이 정답으로 자주 등장한다.

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6. 시험 포인트(암기 체크)

• 과목명은 **「데이터베이스 구축」**이며, 하위 5영역은 SQL 응용 / 논리 설계 / 물리 설계 / 데이터 전환 / 무결성·보안으로 외운다.
• SQL은 DDL·DML·DCL·TCL을 표로 구분하는 문제가 매우 흔하다.
• 정규화는 정의 문장이 틀리면 전부 틀리므로 1NF~BCNF를 **“조건 한 줄”**로 각각 암기한다.
• 물리 설계는 인덱스·파티셔닝·락/데드락·ACID가 한 세트로 나오는 경우가 많다.
• 데이터 전환은 ETL + 정제·검증 + 이행 전략(병행/검증/롤백) 키워드를 연결해 기억한다.
• 보안은 DAC/MAC/RBAC 구분과 **SQL 인젝션 대응(바인딩)**을 우선 복습한다.

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7. 스스로 검토할 때 쓰는 오답 노트(빈칸)

1. 2NF에서 제거하는 종속은 (　　　) 함수 종속이다.
2. BCNF에서 비자명 함수 종속의 **(　　　)**는 슈퍼키여야 한다.
3. GROUP BY 이후 그룹 조건은 (　　　) 절을 사용한다.
4. 트랜잭션 확정/취소는 **(　　　) / (　　　)**에 해당한다.
5. 역할 기반 접근 통제의 약자는 **(　　　)**이다.

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