Category: Scan

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.

2021
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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