New 병아리 개발자

# SQLD 시험후기 

## 시험 일정 및 장소

• 22.05.28 (토) 제45회 SQLD 시험 진행.

• 세종/대전은 시험장이 대전에 위치. (충남 여자 중학교에서 진행했으며 생각보다 멀리 있었다. 세종에서는 40분 가량 걸린 것 같다.)

• 입실은 9시 30분까지, 시험은 10시부터 11시 30분까지 진행 하였고 시험 시작 후 30분이 지난 무렵 문제지 제출 후 퇴실 가능한 것 같았다.

## 준비 교재

• 작년에 첫 시험때는 일명 노랭이 책으로 불리는 교재로 준비하였는데, 시험을 쉽게 생각하고 시험 2주전부터 노랭이책을 풀었다. 노랭이 책에 나와있는 기출문제만 봐서 이론적인 바탕이 없었고 결과적으로 2~3문제 차이로 불합격했다. 물론 노랭이 책이 나쁜건 아니지만 자격증 취득에만 목적을 두고 기출만 보게되어 당연히 불합격 했던것 같다.
• 기존에 진행중이던 SI 프로젝트가 마무리되어 일정에 여유가 생겨서 다시 SQLD 준비를 해야되겠다는 생각으로 이것저것 알아보던 중 정보처리기사 취득 시 구매했던 수제비에서 SQLD 교재도 출시했다는걸 알게 되었고 구매하여 준비를 하게 되었다.
• 이번에는 기출위주가 아닌 수제비 SQLD 교재에서 이론만 집중적으로 봤던것 같다. 하루에 1~2회 정독을 목표로 한달 가까이 학습하였는데 SQL 기본지식이 없던 나에게 많은 도움이 된 것 같다.

## 시험 후기

• 기출문제 없이 순수하게 이론만 반복적으로 정독하고 시험을 봤는데, 생각보다 잘 본것 같다. 아직 결과 발표 전이지만 오늘 시험을 보고 느낀점은 기출보다는 역시 이론이라는 점이다.
• 이론학습을 하니 SQL에 대한 자신감도 생기는것 같다. 시험을 잘 봤지만 결과는 어떻게 될 지 모르나 합격했을 것 같다는 확신이 든다. SQLD 합격이 확정되면 탄력을 받아서 SQLP도 준비해볼 생각이다.
• 단기간에 자격증만 취득하기 위해서는 기출문제만 보는게 맞는것 같다.
• 하지만 SQL에 대한 기본지식이 없다면 SQLD 교재에 나와있는 이론을 반복 학습하면많은 도움이 되는 것 같다.
• 결론 : 이론 최고!!

## 합격

• 첫 시험 때는 시험 전 주까지도 공부를 안 해서 불합격...
• 이번 시험에는 제대로 준비하자는 생각에 한 달 가까이 이론을 집중적으로 공부했다. 정확한 결과는 다음 주에 나오겠지만, 오늘 가채점 결과가 나온다고 하여 확인해 보니 합격예정 상태로 나와있다. 이론 최고!!

# 정보 요구사항의 유형

## 기능개선 요건

• 시스템에서 입력을 받아 처리하고 출력을 만들어 내는 주요 활동이나 프로세스에 대한 요건.

## 성능 개선 요건

• 사용자가 원하는 성능 개선 사항.
• 동시 사용자 수, 처리하는 정보의 양과 종류 등

## 보안 개선 요건

• 중요한 데이터에 대한 훼손, 변조, 도난, 유출에 대한 물리적 덥근 통제와 사용 통제

## 외부 인터페이스 요건

• 시스템의 모든 입력과 출력에 관한 요건.

# 인덱스 (Index)

• 데이터베이스에 저장된 데이터를 빠르게 조회하기 위해 테이블에 연관된 정보를 독립적인 저장 공간에 저장하는 객체.

• 테이블의 특정 레코드의 위치를 알려주는 용도로 사용, 인덱스 데이터는 인덱스를 구성하는 컬럼의 정렬 순서에 따라 오름차순(ASC), 내림차순(DESC)로 정렬된다.

• Unique Index의 경우 NULL 값이 포함될 수 없다.

• 관계형 데이터베이스에서 가장 많이 사용되는 인덱스 : B-트리 인덱스

• 오라클의 경우 물리적인 주소 정보로 내부적으로 ROWID 사용.

## 인덱스 장단점

인덱스 장점

• Select (조회) 작업의 성능 최적화.

인덱스 단점

• Insert (입력), Update (수정), Delete (삭제) 작업의 성능 저하. (인덱스 컬럼 이외의 데이터를 수정하는 Update 작업의 경우 성능 저하 발생하지 않음.)

## 인덱스 문법

• DDL (데이터 정의어) 문을 사용하여 인덱스를 생성, 삭제, 변경할 수 있다.

• 인덱스 힌트 사용 시 해당 테이블의 엑세스 방법에 대해 실행계획이 변경되지 않는다.

1. 인덱스 생성

CREATE [UNIQUE] INDEX 인덱스명 ON 테이블명(컬럼명);

2. 인덱스 삭제

DROP INDEX 인덱스명;

3. 인덱스 리빌드

ALTER INDEX 인덱스명 REBUILD;

## 인덱스의 유형

1. B-트리 인덱스 (Balanced Tree Index)

• 루트 블록부터 리프 블록까지 거리가 일정한 트리 구조를 가진 인덱스.

• 구성 : 루트 블록, 브랜치 블록, 리프 블록

• 리프 블록 : 테이블 데이터에 대한 ROWID가 저장, 양방향 링크를 갖고 있어 오름차순, 내림차순 검색을 쉽게 할 수 있다.

• 일치 및 범위 검색에 적절한 구조.

2. 비트맵 인덱스 (Bitmap Index)

• 비트를 이용하여 컬럼 값 저장하고 비트맵을 구성.

• 리프 노드 : 킷 값에 대한 비트맵 저장.

• 장점 : 컬럼의 Distinct Value 개수가 작을 때 사용하면 저장 효율이 매우 높다.

• 단점 : Lock에 의한 DML 부하가 심해 OLTP 환경에서 사용하기 어려움.

• 읽기 위주의 대용량 DW, OLAP 환경에 적합.

# 윈도우 함수 (Window Function)

• 데이터베이스에서 행과 행간의 비교 또는 연산을 처리하기 위한 함수.
• 데이터베이스를 사용한 온라인 분석 처리 용도로 사용하기 위해 SQL에 추가된 기능으로 OLAP 함수라고도 함.
• 윈도우 함수는 메인 쿼리 뿐만 아니라 서브 쿼리에서도 사용할 수 있지만, 함수 자체에서 중첩으로 사용할 수 없다.
• 윈도우 함수 처리로 인해 결과 건수가 달라지진 않는다.

## 윈도우 함수 문법

SELECT 윈도우 함수(인수) OVER

   [PARTITION BY 컬럼명]

   [ORDER BY 컬럼명]

   [WINDOWING 절]

FROM 테이블명;

• 윈도우 함수 : 순위/집계/순서/비율 함수 존재
• OVER : 윈도우 함수에서 OVER 키워드 필수.
• PARTITION BY : 전체를 여러 개의 그룹으로 구분하기 위한 기준 정의. GROUP BY 구문과 의미상으로 유사.
• WINDOWING 절 : 그룹 내에서 윈도우 함수를 적용할 행의 범위 지정.

## WINDOWING 절 문법

ROWS | RANGE

BETWEEN start_point AND end_point

• WINDOWING 절 : 윈도우 함수를 적용할 행의 범위 지정
• ROWS : 물리적 범위(ROW 기준)
• RANGE : 논리적 범위(VALUE 기준)
• Default 값은 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

start_point

• UNBOUNDED PRECEDING : 최초의 레코드
• CURRENT ROW : 현재 레코드
• 값 PRECEDING : 값 만큼 이전 레코드
• 값 FOLLOWING : 값 만큼 이후 레코드

end_point

• UNBOUNDED FOLLOWING : 마지막 레코드
• CURRENT ROW : 현재 레코드
• 값 PRECEDING : 이전 레코드
• 값 FOLLOWING : 이후 레코드