Category: DataBase

2025
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[데이터 베이스] 자바에서 대용량 조회 시 애플리케이션과 데이터베이스는 어떻게 동작하는가?

목차 [데이터 베이스] 자바에서 대용량 조회 시 애플리케이션과 데이터베이스는 어떻게 동작하는가? [데이터 베이스] Cursor 란? 🤔 대용량 조회 시 애플리케이션과 데이터베이스는 어떻게 동작하는가?대용량 데이터를 조회해야 하는 상황이 생기면, 우리는 종종 “애플리케이션 메모리는 괜찮을까?”, “DB에 부하가 가지는 않을까?” 같은 고민을 하게 됩니다. 자바 JDBC 에서는 이런 상황을 제어하기 위해 cursor 와 fetch size 를 이용합니다. 🕵️‍♂️ 대용량 조회의 기본 흐름JDBC로 쿼리를 실행할 때, 결과가 수천~수만 건이라면 어떻게 처리될까요? 예를 들어, 아래 코드를 실행했다고 가정해 봅시다. PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT * FROM large_table");ps.setFetchSize(100); // 한 번에 100건씩 가져오도록 설정ResultSet rs = ps.executeQuery(); 이 코드가 실행될 때 내부적으로 일어나는 동작은 아래와 같습니다 애플리케이션이 DB에 쿼리를 날립니다. DB는 전체 결과를 준비하고 커서를 생성합니다. JDBC 드라이버는 커서로부터 100 건씩 row 를 가져옴니다 row 를 다 소비하면 JDBC는 다음 100 건을 요청합니다. 이 과정을 반복하여 전체 데이터를 처리합니다.

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[데이터 베이스] Cursor 란?

목차 [데이터 베이스] 자바에서 대용량 조회 시 애플리케이션과 데이터베이스는 어떻게 동작하는가? [데이터 베이스] Cursor 란? 🔎 Cursor 란?커서는 쿼리 결과셋을 탐색할 수 있는 포인터 입니다. DB 는 쿼리 결과 데이터를 반환할 때, 커서(cursor) 를 생성하여 현재 어디까지 데이터가 반환됐는지, 어디부터 읽으면 될지를 알 수 있습니다. 주로 프로그램 내에서 루프를 돌며 한 줄씩 데이터를 처리할 필요가 있을 때 사용합니다. ✅ Cursor 사용법1. DECLARE - Cursor 선언 및 생성커서를 사용하고 싶은 쿼리가 있으면 아래 SQL 을 이용해 커서를 정의 및 생성해줍니다.

2023
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데이터 베이스 - Soft Delete & Hard Delete

Hard DeleteHard Delete 는 데이터베이스에서 특정 레코드를 완전히 삭제하는 것을 의미합니다. 이 경우 해당 레코드는 영구적으로 삭제되어 복구할 수 없습니다. Soft DeleteSoft Delete 는 데이터베이스에서 특정 레코드를 논리적으로 삭제하지만, 물리적으로는 데이터베이스에 그대로 남아있는 것을 의미합니다. 즉, 해당 레코드를 삭제했을 때, 실제로는 데이터베이스에서 해당 레코드를 삭제하지 않고, 삭제되었다는 표시를 하여 삭제된 것처럼 처리합니다. 이렇게 하면 데이터를 복구할 수 있으며, 사용자가 실수로 데이터를 삭제했을 때 복구할 수 있는 장점이 있습니다. 소프트 삭제를 구현하는 방법에는 다양한 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 레코드에 삭제 플래그 (delete flag)라는 특별한 필드를 추가하고, 이 필드에 삭제 여부를 표시하는 것입니다. 이렇게 하면 삭제된 레코드를 쉽게 찾을 수 있고, 삭제된 레코드를 복구할 수도 있습니다.

2022
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데이터 베이스 - Index

Index 란?인덱스는 데이터베이스에서 테이블의 검색 속도를 높이기 위한 자료 구조 입니다. 인덱스는 테이블의 컬럼을 기반으로 만들어지며, 이를 사용하여 특정 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 일반적으로 인덱스는 B-트리나 해시 테이블과 같은 자료 구조를 사용하여 구현됩니다. B-트리 인덱스는 매우 일반적인 인덱스 유형으로, 테이블의 키 값이 정렬된 트리 구조를 사용하여 저장됩니다. 이 구조는 검색, 삽입 및 삭제 작업에 대해 매우 효율적입니다. 해시 인덱스는 테이블의 키 값을 해시 함수를 사용하여 저장하며, 빠른 검색 속도를 제공하지만 범위 검색이나 정렬 기능이 없습니다. 인덱스를 사용하면 특정 행을 검색하는 데 걸리는 시간이 줄어듭니다. 특히 대량의 데이터가 있는 경우 검색 성능을 향상시키는 데 매우 유용합니다. 그러나 인덱스는 테이블의 크기와 관련하여 저장 공간을 차지하므로 인덱스를 너무 많이 사용하면 데이터베이스 성능이 떨어질 수 있습니다. 또한 인덱스를 사용하면 데이터를 삽입, 수정 또는 삭제할 때 추가 작업이 필요하므로 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 인덱스는 데이터베이스의 검색 성능을 향상시키는 데 매우 유용하지만, 사용에 주의해야 합니다. 적절한 인덱스를 사용하면 데이터베이스의 성능을 최적화할 수 있습니다. Index Scan 종류 Table Full Scan : 테이블 전체 탐색 Index Unique Scan : 인덱스 수직 탐색 Index Full Sacn : 인덱스 전체 탐색 Index Range Scan : 인덱스 범위 탐색 Index Skip Scan : 인덱스 스킵 탐색 Table Full Scan - 테이블 전체 스캔 전체 테이블의 모든 레코드를 검색하는 방식

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Database - 서브 쿼리

서브 쿼리 서브쿼리란 쿼리안의 보조 쿼리를 가르키는 용어다. 서브 쿼리가 어느 위치에 있는지에 따라서 불리는 용어가 살짝씩 다르다. 스칼라 서브 쿼리 인라인 뷰 중첩 서브 쿼리 스칼라 서브 쿼리SELECT 절에 서브쿼리가 있을 경우 스칼라 서브쿼리 라고 불린다. 스칼라 서브 쿼리는 반환되는 데이터 값이 1행 1열의 구조로 출력 돼야 한다. 인라인 뷰FROM 절에 서브쿼리가 있는 경우 인라인 뷰 라고 불린다. FROM 절 냅에 일시적으로 뷰를 생성하는 방식이라 인라인 뷰라고 불린다. 인라인 뷰의 결과는 내부적으로 메모리 또는 디스크에 임시 테이블을 생성해 활용한다. 중첩 서브쿼리WHERE 절에 서브쿼리가 있는 경우 중첩 서브쿼리 라고 불린다.

2021
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데이터 베이스 Lock

목차 트랜잭션과 ACID 트랜잭션 격리수준 (Isolation Level) Post not found: database/transaction/isolation-lock 데이터 베이스 Lock Optimitic Lock

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트랜잭션 격리수준 (Isolation Level)

목차 트랜잭션과 ACID 트랜잭션 격리수준 (Isolation Level) 📌 트랜잭션 격리수준이란 트랜잭션 격리 수준이란 동시에 여러개의 트랜잭션 처리를 할 때 각 트랜잭션끼리 얼마나 고립 되어 있는지를 나타낸다. 데이터 베이스에서 여러개의 트랜잭션이 공유 자원 에 접근해 작업(CRUD) 을 할때 자원의 일관성 을 지키기 위해 트랜잭션 작업을 얼마나 고립시킬지를 나타냅니다. 격리 수준이 높을 수록 무결성은 강해지지만, 성능이 저하됩니다. 그렇다고 격리수준을 낮추면 성능과 관련된 동시성은 높아지지만 데이터 무결성이 깨질 수 있어 데이터 성격에 따라 적절한 설정이 필요합니다. 📋 트랜잭션 격리 수준1. Read Uncommited - 커밋되지 않은 데이터만 읽기 현재 트랜잭션에서 일어난 변경 사항이 Commit 이나 Rollback 되지 않아도 다른 트랜잭션에서 변경된 값을 읽을 수 있다.

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복수의 테이블 다루기

07장 복수의 테이블 다루기UNION으로 합집합 구하기UNION으로 합집합 구하기SELECT * FROM sample71_a;+------+| a |+------+| 1 || 2 || 3 |+------+3 rows in set (0.00 sec) SELECT * FROM sample71_b;+------+| b |+------+| 2 || 10 || 11 |+------+3 rows in set (0.00 sec) 두개의 SELECT 명령을 UNION해서 합집합 구하기SELECT * FROM sample71_aUNIONSELECT * FROM sample71_b; 결과 +------+| a |+------+| 1 || 2 || 3 || 10 || 11 |+------+5 rows in set (0.00 sec)

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데이터베이스 객체 작성과 삭제

6장 데이터베이스 객체 작성과 삭제26장 테이블 작성, 삭제, 변경CREATE TABLE로 테이블 작성하기CREATE TABLE sample62( no INTEGER NOT NULL, a VARCHAR(30), b DATE);) 결과 mysql> DESC sample62;+-------+-------------+------+-----+---------+-------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+-------------+------+-----+---------+-------+| no | int | NO | | NULL | || a | varchar(30) | YES | | NULL | || b | date | YES | | NULL | |+-------+-------------+------+-----+---------+-------+3 rows in set (0.00 sec) 데이터 행 삭제 TRUNCATE TABLE [테이블명] ALTER TABLE로 테이블에 열 추가하기

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집계와 서브쿼리

집계와 서브쿼리행 개수 구하기 - COUNTCOUNT로 행 개수 구하기 테이블 SELECT* FROM sample51;+------+------+----------+| no | name | quantity |+------+------+----------+| 1 | A | 1 || 2 | A | 2 || 3 | B | 10 || 4 | C | 3 || 5 | NULL | NULL |+------+------+----------+5 rows in set (0.00 sec) 명령어 SELECT COUNT(*) FROM sample51; 결과 +----------+| COUNT(*) |+----------+| 5 |+----------+1 row in set (0.00 sec)

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데이터 추가, 삭제, 갱신

데이터 추가, 삭제, 갱신행 추가하기 - INSERT 명령어 SELECT * FROM sample41; 결과 Empty set (0.00 sec) 현재는 비어있는 테이블이다. sample41 열 구성 확인하기 명령어

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정렬과 연산

정렬과 연산정렬하기 - ORDER BY 기존 테이블 mysql> SELECT * FROM sample31;+------+------+---------------------------+| name | age | address |+------+------+---------------------------+| A씨 | 36 | 대구광역시 중구 || B씨 | 18 | 부산광역시 연제구 || C씨 | 25 | 서울특별시 중구 |+------+------+---------------------------+3 rows in set (0.00 sec) age를 기준으로 테이블 정렬하기 명령어 SELECT* FROM sample31 ORDER BY age; 나이를 기준으로 테이블sample31을 정렬하였다. 결과

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테이블에서 데이터 검색

테이블에서 데이터 검색use sample SELECT 명령어SELECT * FROM sample21; SELECT는 DML에 속하는 멸령으로 SQL에서 자주 사용된다.SELECT명령으로 데이터 베이스의 데이터를 읽어올 수 있다.*는 모든 열을 의미하는 메타문자이다.FROM은 처리 대상 테이블을 지정하는 키워드 결과+------+-----------+------------+---------------------------+| no | name | birthday | address |+------+-----------+------------+---------------------------+| 1 | 박준용 | 1976-10-18 | 대구광역시 수성구 || 2 | 김재진 | NULL | 대구광역시 동구 || 3 | 홍길동 | NULL | 서울특별시 마포구 |+------+-----------+------------+---------------------------+3 rows in set (0.00 sec) NULL은 데이터 값으로 아무것도 저장되어 있지 않은 상태를 의미한다. DESC 명령어

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데이터 베이스 - B Tree

B Tree자식 노드가 최대 두개인 이진 트리와는 다르게 B-Tree 는 M 개의 자식 노드를 가질 수 있다. Node 의 Key 개수가 N 개면 자식 Node 의 개수는 N+1 개다. Node 내 Key 값은 항상 정렬된 상태 여야 한다. Root Node 는 항상 2개 이상의 자식 Node 를 갖는다. 모든 Leaf Node 들은 항상 같은 Level 에 있어야 한다. B treeB-트리는 데이터를 저장하고 검색하기 위한 트리 자료 구조로, 데이터베이스의 인덱스와 파일 시스템 등에서 널리 사용됩니다. B-트리는 각 노드에 여러 개의 자식을 가질 수 있으며, 이를 통해 대량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. B-트리는 일반적으로 다음과 같은 특징을 가집니다. 균형 트리: B-트리는 노드의 균형을 유지하여 검색, 삽입, 삭제 연산에 대한 시간 복잡도를 보장합니다. 각 노드는 여러 개의 자식을 가지며, 자식 노드의 개수가 비슷한 것이 특징입니다. 다단계 인덱스: B-트리는 매우 높은 성능으로 인덱스 검색을 수행하므로 대부분의 데이터베이스에서 인덱스 구조로 사용됩니다. B-트리는 다단계 인덱스를 구성하여 빠른 검색 성능을 제공합니다. 블록 단위 입출력: B-트리는 블록 단위로 입출력을 수행하여 입출력 연산을 최소화합니다. 이는 데이터베이스나 파일 시스템에서 대량의 데이터를 다룰 때 매우 효과적입니다. 삽입, 삭제 연산: B-트리는 노드의 균형을 유지하여 삽입, 삭제 연산의 시간 복잡도를 로그 시간으로 보장합니다. 이는 대규모 데이터를 다룰 때 매우 효과적입니다. B-트리는 데이터베이스, 파일 시스템, 검색 엔진 등에서 널리 사용되는 자료 구조입니다. 또한 B+트리와 같은 변형 형태도 있으며, 이러한 변형 형태는 대규모 데이터를 다룰 때 더욱 효과적입니다. B tree 검색 알고리즘 루트 노드에서 시작합니다. 현재 노드에서 키 값을 검색합니다. 검색한 키 값이 현재 노드에 있으면 해당 포인터를 따라 해당 자식 노드로 이동합니다. 검색한 키 값이 현재 노드에 없으면, 키 값이 들어갈 위치를 찾고 해당 위치의 자식 노드로 이동합니다. 자식 노드로 이동한 후, 2단계로 돌아가서 검색을 계속합니다.

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데이터 베이스 - Index

데이터 베이스 - Index Index 란 오라클에서는 인덱스의 모든 컬럼이 NULL 인 경우 인덱스를 만들지 않는다. 데이터 베이스 - Index Scan Table Full Scan : 테이블 전체 탐색 Index Unique Scan : 인덱스 수직 탐색 Index Full Sacn : 인덱스 전체 탐색 Index Range Scan : 인덱스 범위 탐색 Index Skip Scan : 인덱스 스킵 탐색 Table Full Scan - 테이블 전체 스캔 인덱스 루트에서 시작해 수평적으로 리프 블럭까지 스캔하는 방식 Index Unique Scan 단 한건의 데이터를 찾을 때 사용하는 Scan 방식