내부 단편화 (Internal Fragmentation) 내부 단편화란 주기억장치 내 사용자 영역이 실행 프로그램보다 커서 프로그램의 사용 공간을 할당 후 사용되지 않고 남게 되는 현상을 말한다. 예를 들어 아래와 같은 그림을 살펴보자. 위와 같이 100MB의 메모리에 80MB 크기의 프로세스를 올리게 되면, 20MB의 내부 단편화가 발생하게 된다. 즉, 적은 크기의 잔여 메모리가 발생해 해당 메모리를 사용할 수 없게 된다. 외부 단편화 (External Fragmentation) 외부 단편화란 남아있는 총 메모리 공간이 요청한 메모리 공간보다 크지만, 남아있는 공간이 연속적(contiguous)이지 않아 발생하는 현상이다. 예를 들어 아래와 같은 그림을 살펴보자. 위와 같이 남아있는 메모리 공간은 50..
NoSQL이란? NoSQL은 비관계형 데이터베이스를 지칭한다. 즉, 관계형 데이터 모델을 지양 하며 대량의 분산된 데이터를 저장하고 조회하는 데 특화되었으며 스키마 없이 사용 가능하거나 느슨한 스키마를 제공하는 저장소를 말한다. NoSQL은 기존 RDBMS 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미하며, 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하기 위한 데이터 저장소의 새로운 형태이다. NoSQL의 특징 RDBMS와 달리 데이터 간의 관계를 정의하지 않는다. RDBMS는 데이터 관계를 외래키 등으로 정의하고 JOIN 연산을 수행할 수 있지만, NoSQL은 JOIN 연산이 불가능하다. RDBMS에 비해 대용량의 데이터를 저장할 수 있다. 페타바이트 급의 대용량 데이터를 저장할 수 있다..
트랜잭션의 고립 수준(Isolation Level)이란? 트랜잭션의 고립 수준이란 트랜잭션들끼리 일관성 있는 데이터를 얼마나 허용할 것인지 정해놓은 수준이다. 즉, 트랜잭션 수행 중 다른 트랜잭션이 해당 데이터를 조회하는 것이 가능한 정도를 결정해 놓은 것이다. 고립 수준이 높을수록 일관성은 보장되지만 그만큼 동시성이 떨어져 성능이 하락한다. 트랜잭션에 대해 잘 모르겠다면 다음 게시물을 참고하자. [DB] 트랜잭션(Transaction)이란? | ACID 트랜잭션(Transaction)이란? 트랜잭션은 데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 수행되어야할 일련의 연산들을 의미한다. 트랜잭션은 code-lab1.tistory.com 이상 현상의 종류 D..
트랜잭션(Transaction)이란? 트랜잭션은 데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 수행되어야할 일련의 연산들을 의미한다. 트랜잭션은 작업의 완전성을 보장해준다. 즉, 논리적인 작업 셋을 모두 완벽하게 처리하거나 또는 처리하지 못할 경우에는 원 상태로 복구해서 작업의 일부만 적용되는 현상이 발생하지 않게 만들어주는 기능이다. 사용자의 입장에서는 작업의 논리적 단위로 이해를 할 수 있고 시스템의 입장에서는 데이터들을 접근 또는 변경하는 프로그램의 단위가 된다. 트랜잭션은 SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE와 같은 연산을 수행하여 데이터베이스의 상태를 변화시키는 작업의 단위다. 트랜잭션의 특징(ACID) Atomicity(원자성)..
동기화 문제 (Synchronization Problem) 동시에 공유 자원에 접근하는 것은 데이터의 일관성을 해칠 수 있다. 프로세스들의 실행 순서를 정하여 공유 자원의 일관성을 보장하는 것을 동기화(Synchronization)라고 한다. 경쟁 상태 (Race Condition) 여러 프로세스들이 공유 자원에 동시에 접근하려고 하는 상황을 경쟁 상태라고 한다. 어떤 프로세스가 마지막으로 데이터에 접근했는지에 따라 데이터의 상태가 달라지게 된다. 즉, 데이터의 일관성을 보장할 수 없어진다. 이런 경쟁 상태의 문제를 해결하기 위해 프로세스들은 동기화(Synchronized)되어야 한다. 임계 영역 (Critical Section) 임계 영역은 공유 자원이 접근되는 부분을 뜻한다. 만약 어떤 프로세스가 임..
키(Key)란? 키는 데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 튜플들을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 속성(Attribute)를 말한다. 키가 필요한 이유 테이블 내에서 어떤 데이터를 찾는다고 하자. 수 많은 데이터 중 내가 원하는 데이터를 찾으려면 엄청난 탐색 시간이 필요할 것이다. 이러한 탐색 시간을 줄여줄 수 있는 것이 키다. 후보키 (Candidate Key) 후보키는 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합, 즉 기본키로 사용할 수 있는 속성들을 말한다. 하나의 릴레이션내에서는 중복된 튜플들이 있을 수 없으므로 모든 릴레이션에는 반드시 하나 이상의 후보키가 존재한다. 후보키는 릴레이션에 있는 모든 튜플에 대해서 유일성..
정규화(Normalization)란? 정규화는 이상현상이 있는 릴레이션을 분해하여 이상현상을 없애는 과정이다. 이상현상이 존재하는 릴레이션을 분해하여 여러 개의 릴레이션을 생성하게 된다. 이를 단계별로 구분하여 정규형이 높아질수록 이상현상은 줄어들게 된다. 정규화의 장점 데이터베이스 변경 시 이상 현상(Anomaly)을 제거할 수 있다. 정규화된 데이터베이스 구조에서는 새로운 데이터 형의 추가로 인한 확장 시, 그 구조를 변경하지 않아도 되거나 일부만 변경해도 된다. 데이터베이스와 연동된 응용 프로그램에 최소한의 영향만을 미치게 되어 응용프로그램의 생명을 연장시킨다. 정규화의 단점 릴레이션의 분해로 인해 릴레이션 간의 JOIN연산이 많아진다. 질의에 대한 응답 시간이 느려질 수도 있다. 데이터의 중복 속..
이상현상이란? 삽입 이상(Insertion Anomaly) : 튜플 삽입 시 특정 속성에 해당하는 값이 없어 NULL을 입력해야 하는 현상 삭제 이상(Deletion Anomaly) : 튜플 삭제 시 같이 저장된 다른 정보까지 연쇄적으로 삭제되는 현상 갱신 이상(Update Anomaly) : 튜플 갱신 시 중복된 데이터의 일부만 갱신되어 일어나는 데이터 불일치 현상 함수 종속성(FD : Functional Dependency)이란? 함수 종속성은 어떤 속성 A의 값을 알면 다른 속성 B의 값이 유일하게 정해지는 관계를 종속성이라고 한다. A->B로 표기하며 A를 B의 결정자(Determinant)라고 한다. A->B이면 A는 B를 결정한다(Determine) 한다고 하고, B는 A에 종속한다(Depen..
인덱스(index)란? 인덱스란 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상하기 위한 자료구조라고 할 수 있다. 책의 색인(index)을 보면 해당 내용이 어디에 있는지 알 수 있듯이 데이터의 인덱스를 참조하면 데이터가 저장된 레코드의 주소를 알 수 있는 것이다. DBMS는 데이터베이스 테이블의 모든 데이터를 검색해서 원하는 결과를 가져오기에는 시간이 너무 많이 걸리므로 칼럼의 값과 해당 레코드가 저장된 주소를 키와 값의 쌍으로 인덱스를 만들어둔다. DBMS의 인덱스는 항상 정렬된 상태를 유지하기 때문에 원하는 값을 탐색하는 데는 빠르지만 새로운 값을 추가하거나 삭제, 수정하는 경우에는 쿼리문 실행 속도가 느려진다. 결론적으로 DBMS에서 인덱스는 데이터의 저장 성능을 희생하고 데이터의 읽기 속도를 높이는 기..
CPU 스케줄링(CPU Scheduling)이란? CPU 이용률을 극대화하기 위해서는 멀티프로그래밍(multiprogramming)이 필요하다. 하지만 만약 CPU core가 하나라면 한 번에 하나의 프로세스만 실행 가능할 것이다. 이때 필요한 것이 CPU 스케줄링이다. 즉, CPU 스케줄링은 언제 어떤 프로세스에 CPU를 할당할지 결정하는 작업이라고 할 수 있다. CPU 스케줄러(CPU Scheduler)와 선점형(Preemptive), 비선점형(non-preemptive) 스케줄링 CPU 스케줄러는 메모리에 있는 프로세스들 중 어떤 프로세스를 실행할지 선택하고 CPU를 할당해주는 역할을 한다. CPU 스케줄러는 프로세스들이 다음과 같은 상황에 있을 때 스케줄링을 결정한다. 실행(running) 상태에..