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임베디드 DB 1.정의 : 제한된 메모리와 성능을 가지고 특정한 기능 구현을 목적으로 하는 임베디드 환경에 적합하도록 만든 DB 2. 필요성 : 현 DB는 임베디드 시스템에 부적합 제한된 정보관리 환경에 부합된 특수목적 DB요구 모바일 Device와 중앙 서버와의 데이터 동기화 필요 3. 요구기능 - 이식성 : 임베디드 시스템의 다양한 플랫폼에 이식될수있어야 함 - 성능 : 실시간 시스템 등 특히 성능이 필요로함 - 관리성 : 유지보수가 단순하고 편해야 함 - 보안성 : 다중 사용자 환경에서 암호화,접근제어 구비 필요 - 신뢰성 : 사람에 의한 모니터링 없이 수행될수 있어야 함 - 예측가능성 : 사이즈와 성능이 예측 가능해야함 4.활용과 전망 - Smart Card, 휴대용 단말, 셋탑박스 , 유비쿼터스 전반 - 위치.. 더보기
EER (Extended Entity-Relationaship Model) 1. E-R모델 보완 EE-R 모델 (Extended Entity-Relationaship Model) 의 개요 가. EE-R모델의 정의 -복잡한 현실세계를 표현하는데 있어서 E-R모델의 한계를 극복하기 위해 특수화,일반화,집단화등의 개념을 추가한 모델 나. EE-R모델의 기본개념 기본개념 주요내용 상세화(Specialization) -하나의 개체(Super type)을 몇 개의 Sub type으로 분리 -top-down개념, 상속(Is-a 관계) 일반화(Generalization) -Bottom-Up, 특수화의 역방향 상속(Inheritance) -특수화시 상위 개체의 개념을 하위 개체가 상속 , 단일/다중 상속 집단화(Aggregation) -단위 개체들을 하나로 묶어 상위 레벨의 복합 개체를 구성,.. 더보기
Data Mart 1. Data Mart의 정의 - 전사적으로 구축된 Data 속에 특정 주제, 부서 중심으로 구축된 소규모 단위 주제의 DW 2. Data Mart의 활용 - 소규모, 소기업에 적당한 솔루션 - 부서단위의 특정 업무에 대한 소규모 DW 3. Data Mart의 기능 - 요약, 추출, 총계 제공 - 어느 정도의 시계열적 상세 Data 제공 - 운영 시스템의 데이터 통합, 조합된 View 제공 - DW의 부하 감소 4. Data Mart의 장, 단점 가. 장점 - DW 보다 적은 비용으로 신속하게 구축 - 일반적으로 DW에 대한 저렴한 대안을 제시됨 나. 단점 - Data Mart끼리 데이터가 서로 다른 경우가 많음 - 기업내 수많은 Data Mart는 혼란을 초래함 - 운영 시스템의 추가 다양화 시 유지보.. 더보기
Snowflake Schema 1.정의 - DW 모델링 방법으로 시계열 분석, 지역분석 등의 계층화된 분석을 위한모델 설계 기법 - Star Schema의 Fact구조는 그대로 유지하고, 모든 차원 구조를 3차 정규형으로 설계 - 정규화 + 비정규화 : 데이터 정합성 유지, 데이터 중복저장 감소 2.Star Schema와 SnowFlake Schema의 비교 Star Schema Snowflake Schema 정규화 비정규화 Star Schema의 Dimension Table에 대한 제3정규화 모델링형태 그림참조 데이터 정합성 보장안됨 Dimension Table에 대한 정합성만 보장됨 Join 정도 적은 Join으로 성능 비교적 빠름 조인 횟수 증가로 성능 비교적 느림 특징 다차원 분석 - 다차원에 대한 계층화 분석(OLAP의 Dr.. 더보기

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