5주차 질문 목록

[blcklamb]

• 일시: 2월 19일 (월) 오후 10시
• 범위 키(Key) 정리 SQL - JOIN SQL Injection SQL vs NoSQL 정규화(Normalization) 이상(Anomaly) 인덱스(INDEX) 트랜잭션(Transaction) 트랜잭션 격리 수준(Transaction Isolation Level) 저장 프로시저(Stored PROCEDURE) 레디스(Redis)

[blcklamb]

ERD에 대해 설명해 주세요.

ERD(Entity Relationship Diagram)는 요구 분석 사항에서 얻은 엔티티와 속성들의 관계를 그림으로 나타낸 개체-관계 모델입니다. 엔티티는 정의 가능한 사물 또는 개념을 의미하고 이는 곧 데이터베이스의 테이블이 됩니다. 엔티티 속성은 개체가 가지고 있는 속성을 포함합니다. 이는 곧 테이블의 각 필드가 됩니다.

NoSQL이 나오게 된 이유와 종류에 대해 설명해 주세요.

웹의 성장에 따라 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터가 빠른 속도로 대량 생산되고 있습니다. 이런 환경에서 RDB를 적용하면, 데이터의 스키마가 이미 정해져 있어 속성을 자주 추가하고 조정하기에 적합하지 않습니다. 또한 관계를 맺고 있기 때문에 JOIN이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있습니다. 즉 대량의 비정형 데이터의 저장과 유연한 처리를 위해 새로운 대안으로 제시된 것이 NoSQL입니다.

NoSQL 종류에는 대표적으로 MongoDB, Redis 등이 있습니다. MongoDB는 JSON을 통해 데이터에 접근할 수 있고, Document 기반의 DB입니다. 스키마를 정해 놓지 않고 데이터를 삽입할 수 있기 때문에 확장성이 뛰어납니다. Document를 생성할 때마다 고유한 ObjectID가 생성됩니다. Redis는 인메모리 DB이자 key-value 데이터 모델 기반의 DB입니다. 문자열, set, sorted set, hash, list 데이터를 지원하고, 높은 성능을 제공하며 데이터의 영속성을 옵션으로 지원합니다.

Redis을 적용하면 적합한 경우에 대해 설명해 주세요.

일반적인 DB가 하드 디스크나 SSD에 저장하는 것과는 달리 Redis는 RAM에 데이터를 저장합니다. 이는 디스크 스캐닝이 필요없어 매우 빠르다는 장점을 가집니다. 데이터 구조가 간단하고 key-value 저장이 적합한 경우 Redis를 적용하기에 적합하다고 볼 수 있습니다. 복잡한 쿼리나 RDB의 JOIN이 필요 없는 간단한 구조에서 효과적으로 사용됩니다. 이전에 검색하거나 계산한 것을 재사용하는 캐싱에 적용하면 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 반복적인 요청에 대한 응답 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 실시간 데이터 처리가 필요한 경우에도 적합합니다. 온라인 광고 노출, 게임 순위표와 같은 상황에서 Redis는 매우 빠른 응답 시간을 제공하여 실시간으로 데이터를 업데이트하고 조회하는 데에 적합합니다. 인 메모리 데이터베이스란 무엇인가요? - AWS

트랜잭션 연산에 대해 설명해 주세요.

트랜잭션 연산에는 Commit과 Rollback이 있으며 두 연산에 의해 원자성을 보장받습니다. Commit은 하나의 트랜잭션이 성공적으로 끝나고, DB가 일관성 있는 상태에 있거나 하나의 트랜잭션이 끝났을 때 사용하는 연산입니다. Rollback은 하나의 트랜잭션이 비정상적으로 종료되어 트랜잭션 원자성이 깨질 경우 처음부터 다시 시작하거나 부분적으로 연산을 취소하는 연산입니다.

[freemjstudio]

1. 트랜잭션의 ACID 에 대해 설명해주세요

   • Atomicy 원자성 : 작업이 모두 반영되던지 아니면 전혀 반영되지 않아야 한다.
   • Consistency 일관성 : 실행 완료 후에 일관된 상태를 유지해야 한다.
   • Isolation 독립성 : 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 실행될 경우에 서로의 연산에 끼어들 수 없다.
   • Durability 영속성 : 완료된 결과는 영구적으로 반영되어야 한다.

2. 다음의 쿼리가 실행되는 순서에 대해 설명해주세요.

SELECT DISTINCT e.name FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.id WHERE d.name = 'Engineering' ORDER BY e.salary DESC LIMIT 10;

FROM 절로 테이블을 선택한다. → ON 조건 확인 → JOIN 실행하여 데이터가 집합으로 모아진다 → WHERE 절 실행하여 조건이 개별 행에 실행된다. → DISTINCT로 중복된 행을 결과에서 삭제한다. 주어진 데이터를 ORDER BY 로 내림차순으로 정렬한다. → LIMIT 에 벗어나는 행들은 제외되어 출력한다.

3. 인덱스를 이루는 자료구조 중 Hash Table, B+Tree 는 각각 어떤 쿼리 수행에 적합한가요 ?

• Hash Table : key value 로 데이터를 저장하는 방식. 해시 함수를 통해 얻은 해시값을 기반으로 인덱스를 구현한다. 부등호 연산와 같은 연속적인 데이터를 위한 순차 검색이 불가능하다. 등호 연산의 경우에는 key value 쌍으로 값을 가져오므로 O(1)의 시간 복잡도를 갖는다.
• B+Tree : 자식 노드가 2개 이상인 B Tree 자료구조를 개선시킨 자료구조로, 리프 노드들만 인덱스와 함께 실제 값을 가지고 있으며 이 리프노드들은 linked-list 로 연결되어 있다. 순차적인 검색을 용이하게 한다. O(logN) 시간복잡도를 갖지만 인덱싱에는 더욱 적절하다.

4. 데이터 베이스에서 ERD 모델에서 다양한 유형의 관계에 대해서 설명해주세요. (ex. 1:1, 1:N, N:M)
   • 1:1 : 한 유저당 하나의 이메일 갖는 경우. 한 개체가 다른 한 개체와 연관되는 경우이다.
   • 1:N : 한 유저당 여러개의 상품을 장바구니에 넣는 경우. 한 개체가 다른 많은 개체를 포함하는 경우이다.
   • N:M : 두 테이블의 각 레코드가 다른 테이블의 여러 레코드와 관련될 수 있는 경우이다. → N:M 관계는 어떻게 구현하나요 ? 테이블 두개를 직접적으로 연결하지 않고 1:N, 1:M 이라는 관계를 갖는 테이블 두개로 나눈 후 별개의 테이블에서 매핑합니다.

[maintain0404]

1. SQL 인젝션이 무엇인지 설명하고, 막기 위한 방법을 설명해주세요.
   • 요청에 SQL 구문을 삽입하여 의도하지 않은 SQL을 발생시켜 공격하는 방법입니다. 예를 들면, 'WHERE 1 = 1` 강제로 데이터를 읽어올 수 있습니다. ORM을 사용 실행 전 입력 값 검사를 통해 막을 수 있습니다.
2. Phantom Read에 대해 설명해주세요.
   • 한 트랜잭션 안에서 같은 범위를 읽을 때 두 번째에서 첫 번째에 없던 데이터를 읽는 것을 말합니다. 트랜잭션 격리 수준을 Serializable로 설정하면 막을 수 있습니다.
3. 프로시저 사용이 권장되지 않는 이유를 설명해주세요.
   • 소스코드에 비해 관리가 어렵고, 데이터베이스에서 로직을 작성하는 것은 애플리케이션과 역할 혼돈이 있을 수 있는 문제로 권장되지 않습니다.
4. 인덱스 추가하는 것을 통해 얻는 것과 잃는 것을 설명해주세요.
   • 인덱스 관리비용이 늘어나고 쓰기 연산 속도가 느려지지만, 읽기 연산 속도를 얻을 수 있습니다.

[Kim-Ju-won]

1. 정규화의 장단점에 대해서 설명해주세요

• 장점 :
  1. 데이터 중복 감소: 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화할 수 있습니다. 이는 데이터 저장 공간을 효율적으로 사용하게 하며, 데이터 입력, 수정, 삭제 시 발생할 수 있는 오류와 일관성 문제를 줄여줍니다.
  2. 데이터 무결성 향상: 정규화는 데이터 간의 관계를 명확히 정의함으로써 데이터 무결성을 강화합니다. 예를 들어, 외래 키 제약 조건은 참조 무결성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
  3. 쿼리 성능 개선: 데이터 중복이 감소하고 데이터 구조가 체계화되면, 쿼리의 성능도 개선될 수 있습니다. 데이터가 잘 구조화되어 있으면 검색, 정렬 및 인덱싱이 더 효율적으로 수행됩니다.
  4. 유지보수의 용이성: 데이터 중복이 줄어들고 구조가 체계화되면, 데이터베이스의 유지보수가 더 쉬워집니다. 데이터 변경이 필요할 때, 중복된 데이터를 여러 곳에서 수정하는 대신 한 곳에서만 변경하면 되므로 오류 가능성이 줄어듭니다.
  5. 확장성: 정규화된 데이터베이스는 새로운 데이터 유형이나 요구 사항이 생겼을 때 확장하기가 더 쉽습니다. 데이터 구조가 명확하고 일관되어 있기 때문에, 새로운 데이터를 통합하거나 기존 데이터를 수정하는 것이 더 용이합니다.
• 단점 : 정규화의 장점에도 불구하고, 과도한 정규화는 쿼리의 복잡성을 증가시키고, 때로는 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 테이블 간의 조인이 많아질수록 쿼리 처리 시간이 길어질 수 있기 때문입니다. 따라서, 정규화는 데이터의 중복을 최소화하고 무결성을 보장하는 것과 쿼리 성능 사이의 균형을 맞추는 과정이라고 할 수 있습니다. 실제 데이터베이스 설계에서는 이러한 이유로 때때로 비정규화(Denormalization)를 고려하기도 합니다.

2. 정규화 과정이 없으면 이상현상(anomalies)이 발생하는데 이 이상현상에 대해서 설명해주세요.

• 정규화 과정은 데이터베이스에서 데이터 중복을 최소화하고, 데이터 무결성을 유지하기 위해 수행됩니다. 그러나 정규화가 충분히 이루어지지 않았을 때, 데이터베이스는 여러 가지 '이상 현상(Anomalies)'을 경험할 수 있습니다. 이러한 이상 현상은 주로 데이터 중복으로 인해 발생하며, 데이터의 추가(Insertion), 삭제(Deletion), 갱신(Update) 과정에서 문제를 일으킬 수 있습니다. 주요 이상 현상에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 1. 삽입 이상 (Insertion Anomalies)

• 정의: 원하지 않는 데이터를 삽입해야만 새로운 데이터를 추가할 수 있는 상황을 말합니다.

• 예시: 학생 정보를 저장하는 테이블에서, 학생이 등록한 과목 정보도 함께 저장해야 한다면, 과목을 등록하지 않은 새 학생의 정보를 추가하기 어려워질 수 있습니다.

• 2. 삭제 이상 (Deletion Anomalies)

• 정의: 한 데이터를 삭제할 때, 의도하지 않게 다른 중요한 정보까지 함께 삭제되는 상황입니다.

• 예시: 학생과 과목 정보를 함께 저장하는 테이블에서, 특정 과목에 등록된 마지막 학생 정보를 삭제하면, 그 과목에 대한 정보도 함께 사라지게 됩니다.

• 3. 갱신 이상 (Update Anomalies)

• 정의: 중복된 데이터 중 일부만 갱신되어 데이터 간의 불일치가 발생하는 상황입니다.

• 예시: 여러 행에 걸쳐 저장된 동일한 직원의 주소 정보를 갱신할 때, 일부 행만 갱신되어 직원의 주소 정보가 서로 다르게 되는 문제가 발생할 수 있습니다.

3. 트랜잭션 격리성은 무엇이고 보장하는 방법에 대해서 설명해주세요.

트랜잭션의 격리 수준(Isolation Level)은 다수의 트랜잭션이 동시에 데이터베이스에 접근할 때 발생할 수 있는 여러 문제(예: 더티 리드, 비반복 가능 읽기, 팬텀 리드)를 제어하는 데 사용됩니다. 격리 수준을 조정함으로써, 트랜잭션 간의 동시성과 데이터 일관성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. SQL 표준에서는 네 가지 격리 수준을 정의하고 있으며, 각각의 수준은 다른 수준의 동시성과 데이터 정확성을 제공합니다.

1. READ UNCOMMITTED (읽기 미확정)

• 가장 낮은 격리 수준으로, 한 트랜잭션이 커밋되지 않은 데이터를 다른 트랜잭션이 읽을 수 있게 허용합니다. 이로 인해 "더티 리드"가 발생할 수 있습니다. 이 수준에서는 성능은 높지만, 데이터 일관성 문제가 발생할 수 있습니다.

2. READ COMMITTED (읽기 확정)

• 한 트랜잭션이 커밋하여 확정된 데이터만 다른 트랜잭션이 읽을 수 있도록 합니다. 이는 "더티 리드"를 방지하지만, "비반복 가능 읽기"는 여전히 발생할 수 있습니다. 대부분의 데이터베이스 시스템의 기본 격리 수준입니다.

3. REPEATABLE READ (반복 가능 읽기)

• 트랜잭션이 시작될 때 읽은 데이터에 대해 동일한 트랜잭션 내에서 반복적인 읽기를 보장합니다. 이 수준에서는 "비반복 가능 읽기"를 방지할 수 있지만, "팬텀 리드"는 여전히 발생할 수 있습니다. 이 격리 수준은 중간 수준의 동시성을 제공합니다.

4. SERIALIZABLE (직렬화 가능)

• 가장 높은 격리 수준으로, 트랜잭션들이 순차적으로 실행되는 것처럼 보장합니다. 이 격리 수준에서는 "더티 리드", "비반복 가능 읽기", "팬텀 리드" 모두 방지됩니다. 그러나 이는 동시성을 크게 제한하며 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

해결 방안

이러한 문제점들을 해결하기 위해 데이터베이스 시스템들은 다양한 동시성 제어 기술을 사용합니다. 예를 들어,

• 록킹(Locking): 데이터 항목에 대해 트랜잭션이 접근하기 전에 잠금을 설정하여 다른 트랜잭션의 접근을 제한합니다.
• 타임스탬프 순서화(Timestamp Ordering): 각 트랜잭션과 데이터 항목에 타임스탬프를 부여하여, 이를 기반으로 접근 순서를 결정합니다.
• 멀티버전 동시성 제어(Multiversion Concurrency Control, MVCC): 데이터의 여러 버전을 유지하여, 트랜잭션이 과거의 일관된 데이터 버전을 읽을 수 있도록 합니다.