hyunsix의 개발블로그

정규화를 하는 이유 상호 종속성이 강한 데이터 요소들을 분리하고, 독립된 개념으로 정의하게 됨에 따라 데이터의 유연성이 상승된다. 개념이 좀 더 세분화에 따라 개념에 대한 재활용 가능성이 높아진다. 일반속성 데이터 요소가 한번만 표현됨에 따라 중복이 최소화된다. 주의할점 ! -> 정규화된 데이터 모델을 처리할 때 입력, 수정, 삭제의 경우 무조건적으로 성능이 향상되지만, 조회의 경우 처리 조건에 따라 성능이 향상 혹은 저하될 수 있다. 정규화의 종류 1차 정규화 : 함수종속, 복수의 속성값을 갖는 속성을 분리, 속성의 원자성 확보 2차 정규화 : 함수종속, 주식별자에 완전종속적이지 않은 속성의 분리, 부분종속 속성을 분리 3차 정규화 : 함수종속, 일반속성에 종속적인 속성의 분리, 이전종속 송성의 분리 ..

1. 모델링의 특징 모델링은 복잡한 "현실 세계"를 데이터 모델을 통해 단순화켜 표현하는 것이다. 따라서 모델링은 아래와 같은 3가지 특성을 지닌다. 추상화 : 현실세계를 특정한 형식에 맞춰서 개념적으로 표현한다. 단순화 : 현실세계를 정의한 규칙이나 표기법이나 언어로 간단명료하게 표현한다. 명확화 : 애매모호한 표현은 제하고 누구나 이해할 수 있도록 정확하게 현상을 기술한다. 데이터 모델링은 현실세계 -> 개념적구조 -> 논리적구조 -> 물리구조 (데이터베이스) 의 flow를 가지는데 아래와 같이 그림으로 이해하면 보다 더 쉽게 이해할 수 있다. 개념적 데이터 모델링은 현실 세계를 추상적인 개념으로 바꾸는 모델링이다. 추상화 수준이 높고 포괄적인 수준으로 모델링을 진행한다. 논리적 데이터 모델링은 시스..

지난 5월 7일 빅데이터 분석기사 필기 시험 결과가 나왔다! 같이 공부한 동기들에게 전화와 카톡이 와있는걸 봐선 그들은 통과한 듯 하였다 ㅋㅋㅋㅋ 그래도 그들이 통과했다면 나도..?! 라는 기대감으로 결과를 확인했다! 사실 조금 민망한 턱걸이 점수이긴 하지만 ^___^ 다행히 필기시험에 통과하였다. 1달정도 인강을 통해 공부하였었는데 이전 글에도 썼듯이 이번 시험이 최초로 시행되는 시험이라 인강의 예상 적중률?? 이 그리 높진 않았다,, 그래도 한 번 경험이 쌓였으니 인강 회사들도 다음 시험부턴 적중률 높은 커리큘럼을 내놓지 않을까! 그렇기 때문에 빅데이터분석기사에 도전하시는 분이 계시다면 1달정도 준비기간을 잡으면 충분할 것 같다. 나 또한 완전 비전공자에 기초지식 0에 수렴하는 상황에서 공부했기 때문..

SQL은 IT업계 뿐만 아니라 정말 다양한 곳에서 거의 엑셀급으로 많이 쓰이고 있는 프로그램언어인 것 같다. 해서 빅데이터분석기사 시험의 충격을 빨리 잊기 위해 5.29에 있는 SQLD 시험을 접수하였다! 약 3~4주 동안의 기간동안 스스로 공부한걸 정리하기도 하고 기록해두면 좋을 것 같아서 오늘부터 시작! 오늘은 본격적으로 SQL 공부를 하기 전에 알아두어야 할 기본 지식들에 대해 정리해보려고 한다! 1. 데이터베이스? DBMS? 데이터베이스 DBMS 음.. 똑같은 말 아닌가 ? 라고 생각했었는데 당연히 아니었다 ㅎㅎ 데이터베이스는 크게 계층형 데이터베이스, 관계형 데이터베이스, 객체 지향형 데이터베이스, NOSQL 데이터베이스의 유형이 있는데 SQLD에서는 관계형 데이터베이스를 배우고 가장 널리 활용..

4.17 빅데이터 분석기사 2회 필기 시험을 치루었다. ( 회차는 2회이지만 코로나로 인해 1회시험이 취소됐기 때문에 처음으로 시행되는 필기 시험이었다. ) 빅데이터 분석기사가 뭐야 ? 라고 생각하시는 분이 많을 것 같다. 데이터 진흥원에 나온 자격 소개를 보자면... 이러하다🤔 왜 빅데이터 분석기사 ? 당연히, 당연하게, 당연하게도 이 자격증을 딴다고 해서 '나 이제 빅데이터 분석 전문가야!' 라고 말할 수는 없다. 특히 빅데이터 분석 분야 같은 경우 전공자들도 이 분야로 취업하기 위해서는 석박사까지 공부하는 경우가 대다수라는 말을 들었기 때문에 이제 막 IT 분야에 들어온 나 같은 사람은 명함도 못내밈을 잘 알기 때문이다. ( 사실 이 부분은 어떤 자격증이나 마찬가지인 것 같다. ) 단지 요새 트렌드..