SQL 자격검정 실전문제 제2장 답

제2장 데이터 모델과 성능

 

31. 다음 중 성능 데이터모델링에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

① 성능이 저하된 결과를 대상으로 데이터 모델 보다는 문제발생 시점이 SQL을 중심으로 집중하여 튜닝을 한다. 
② 데이터의 증가가 빠를수록 성능저하에 따른 성능개선비용은 증가한다. 
③ 데이터 모델은 성능을 튜닝하면서 변경이 될 수 있는 특징이 있다. 
④ 분석 / 설계 단계에서 성능을 고려한 데이터모델링을 수행할 경우 성능 저하에 따른 Rework 비용을 최소화 할 수 있는 기회를 가지게 된다.

 

32. 아래 설명을 읽고 ㉠ 다음에 들어갈 단어를 작성하시오.

아래 첫번째, 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다. 두번째, 데이터베이스 용량 산정을 수행한다. 세번째, 데이터베이스에 발생되는 트랜젝션의 유형을 파악한다. 네번째, 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 ㉠를 수행한다. 다섯번째, 이력 모델의 조정, PK / FK 조정, 슈퍼 타입 / 서브 타입 조정 등을 수행 수행한다.

반정규화(역정규화)

 

33. 다음 중 아래에서 성능을 고려한 데이터 모델링의 순서로 가장 적절한 것은?

아래 가. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다. 나. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다. 다. 데이터베이스 용량 산정을 수행한다. 라. 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다. 마, 성능 관점에서 데이터 모델을 검증한다. 바. 이력모델의 조정, PK / FK 조정, 슈퍼 타입 / 서브 타입 조정 등을 수행한다.

① 가-나-다-라-마-바

② 가-나-다-라-바-마

③ 가-다-라-바-나-마

④ 가-다-라-나-바-마

 

34. 다음 중 성능데이터 모델링을 할 때 고려 사항으로 가장 부적절한 것은?

① 데이터 모델링의 정규화는 항상 조회 성능저하를 나타내므로 반정규화 관점에서만 성능을 고려하여 설계하도록한다.

② 용량산정은 전체적인 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형과 양을 분석하는 자료가 되므로 성능데이터 모델링을 할 때 중요한 작업이 될 수있다.

③ 물리적인 데이터 모델링을 할 때 PK / FK의 칼럼의 순서 조정, FK 인덱스 생성 등은 성능 항상을 위한 데이터 모델링 작업에 중요한 요소가 된다.

④ 이력데이터는 시간에 따라 반복적으로 발생이 되기 때문에 대량 데이터일 가능성이 높아 특별히 성능을 고려하여 칼럼 등을 추가하도록 설계해야한다.

 

35. 아래와 같은 보관금원장 엔터티에서 관서에 대한 정보가 반정규화 되어 있기 때문에 관서정보를 조회 할 때 성능 저하가 발생하고 있다. 이 엔터티에 대해 몇 차 정규화가 필요한 지와 분리 된 스키마 구조를 가장 바르게 짝지은 것은?

아래 [보관금 원장]  함수 종속성 (FD) : {관서 번호, 납부자 번호} -> {직급명, 통신 번호} {관서 번호] → (관리점번호, 관서명, 상태, 관서등록일자}

① 2차 정규화-정규화 테이블{관서번호, 납부자번호, 관리점번호, 관서명, 상태, 관서등록일자}

② 3차 정규화-정규화 테이블{관서번호, 납부자번호, 관리점번호, 관서명, 상태, 관서등록일자}

③ 2차 정규화-정규화 테이블{관서번호, 관리점번호, 관서명, 상태, 관서등록일자}

④ 3차 정규화-정규화 테이블{관서번호, 관리점번호, 관서명, 상태, 관서등록일자}

 

36. 다음 중 아래 '일자별매각물건' 엔터티에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

아래

① 1차 정규화가 필요한 엔터티로서 매각기일과 일자별매각물건으로 1 : M 관계가 될 수 있다.

② 1차 정규화가 필요한 엔터티로서 매각기일과 일자별매각물건으로 1 : 1관계가 될 수있다.

③ 2차 정규화가 필요한 엔터티로서 매각기일과 일자별매각물건으로 1 : M 관계가 될 수 있다.

④ 2차 정규화가 필요한 엔터티로서 매각기일과 일자별매각물건으로 1 : 1관계가 될 수 있다.

 

37. 아래의 데이터 모델처럼 동일한 유형의 속성이 칼럼 단위로 반복되는 경우가 실제 프로젝트를 하면서 많이 발생 될 수 있다. 다음 중 아래와 같이 전제 조건이 있을 때 테이블에서 나타날 수 있는 현상으로 가장 적절한 것은?

아래 전제조건 : 유형기능분류코드에 해당하는 속성들은 분포도가 양호하며, SQL Where절에서 각각의 값이 상수값으로 조건 입력될 수 있는 특징을 가진다.

① 조회 조건이 유형기능분류코드에 따라 반복되는 그룹이 칼럼단위로 되어 있으므로 제 1 정규형이라고 할 수 있다.

② 유형기능분류코드에 대해 Where 절에 조건으로 들어오는 값이 있으므로 PK와 이에 대한 Index만 있으면 SQL 문장은 빠르게 수행 될 수 있다고 할 수 있다.

③ 유형기능분류코드가 일반속성 안에서 반복적으로 속성이 구분되어 있기 때문에 이전종속을 수행해야 하는 제 2정규형이라 할 수 있다.

④ 유형기능분류코드 각각에 대하여 개별로 Index를 모두 생성 할 경우 입력, 수정, 삭제 때 성능이 저하되므로 제 1차 정규화를 수행 한 후 인덱스를 적용하는 것이 좋다.

 

38. 다음 중 아래 '일재고' 엔터티에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

아래

① 1차 정규화가 필요한 엔터티로서 일재고와 일재고 상세로 1 : M의 관계가 될 수 있다.

② 1차 정규화가 필요한 엔터티로서 일재고와 일재고 상세로 1 : 1의 관계 될 수 있다.

③ 2차 정규화가 필요한 엔터티로서 일재고와 일재고 상세로 1 : M의 관계 될 수 있다.

④ 2차 정규화가 필요한 엔터티로서 일재고와 일재고 상세로 1 : 1의 관계가 될 수 있다. 

 

39. 다음 중 아래와 같이 수강지도 엔터티를 만들었을 때 이에 해당하는 정규형과 정규화의 대상으로 가장 바르게 짝지어진 것은?

아래 함수종속성(FD) 1 학번 || 과목번호 -> 성적 2. 학번 -> 지도교수명 3. 학번 -> 학과명

① 1차 정규형 - 2차 정규화 대상

② 2차 정규형 - 3차 정규화 대상

③ 3차 정규형 - 보이스코드 정규화대상

④ 보이스코드정규형 - 4차 정규화 대상

 

40. 다음 중 데이터 모델에 대한 반정규화를 고려할 때 판단 요소에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

① 반정규화 정보에 대한 재현의 적시성으로 판단한다. 예를 들어, 빌링의 잔액(balance)은 다수 테이블에 대한 다량의 조인이 불가피하므로 데이터 제공의 적시성 확보를 위한 필수 반정규화 대상 정보이다.

② 탐색 대상 데이터의 크기로 판단한다. 왜냐하면 다량 데이터에 대한 인덱스를 활용한 탐색은 Random 처리의 특성으로 성능 저하가 불가피하다.

③ RDBMS는 현재 레코드 기준으로 이전 또는 이후 위치의 레코드에 대한 접근이 원천적으로 불가능하므로 반정규화를하지 않으면 해당 정보에 대한 데이터 접근 자체가 불가능하다.

④ 반정규화 테이블은 집계 테이블에 국한하여 적용하도록 한다.

 

41. 다음 중 하나의 테이블의 전체 칼럼 중 자주 이용하는 집중화된 칼럼들이 있을 때 디스크  I/O를 줄이기 위해 해당 칼럼들을 별도로 모아놓는 반정규화 기법으로 가장 적절한 것은?

① 칼럼 추가 - 부분칼럼 추가

② 칼럼 추가 - 중복칼럼 추가

③ 테이블추가 - 중복테이블추가

④ 테이블추가 - 부분테이블추가

 

42. 다음 중 칼럼에 대한 반정규화 기법으로 가장 부적절한 것은?

① 중복칼럼을 추가 - 조인감소를 위해 여러 테이블에 동일한 칼럼을 갖도록 한다.

② 파생칼럼을 추가한다 - 조회 성능을 우수하게 하기 위해 미리 계산된 칼럼을 갖도록 한다.

③ FK에 대한 속성을 추가한다 - FK 관계에 해당하는 속성을 추가하여 조인 성능을 높인다.

④ 이력테이블에 기능 칼럼을 추가한다. - 최신값을 처리하는 이력의 특성을 고려하여 기능성 칼럼을 추가한다.

 

43. 다음 중 아래의 주문, 주문목록, 제품에 대한 데이터 모델과 이를 이용하여 데이터를 조회하는 SQL 문에서 조회를 빠르게 수행하기 위한 반정규화 방법으로 가장 적절한 것은?

 

아래 SELECT    A. 주문 번호, SUM (C. 단가) FROM    주문 A, 주문목록 B, 제품 C WHERE   A. 주문 번호 = '2015-02-001' AND      A. 주문 번호 = B. 주문 번호 AND      B. 제품 번호 = C. 제품 번호 GROUP BY A. 주문 번호

① 제품 엔터티에 단가를 합한 계산된 칼럼을 추가하도록 한다.

② 주문목록 엔터티에 단가를 합한 계산된 칼럼을 추가하도록한다.

③ 주문 엔터티에 단가를 합한 계산된 칼럼을 추가하도록 한다.

④ 제품 엔터티에 최근값 여부에 대한 칼럼을 추가하도록 한다.

 

 44. 다음 중 아래 데이터 모델에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

 

아래 - 공급자의 데이터는 1000만건 이상의 대량 데이터를 카진 테이블임 - 전화번호, 메일주소, 위치는 자주 변경이 될 수 있으며 데이터 조회를 할 때는 항상 최근에 변경된 값을 조회하게 됨

① 공급자별로 최근에 변경 된 전화번호, 메일 주소, 위치와 공급자 이름을 같이 조회 할 때 이 값들을 공급자 테이블에 반정규화로 갖고 있는 경우에 비해 조회 성능이 저하되지 않는다.

② 데이터를 조회 할 때 과도한 조인으로 인해 조회성능이 저하될 수 있으므로 공급자 테이블에 가장 빈번하게 조회되는 값인 최근 변경 값에 해당하는 전화번호, 메일주소, 위치를 반정규화하여 조회 성능을 향상시킬 수있다.

③ 전화번호, 메일주소, 위치에 대한 가장 최근에 변경된 값을 알 수 있도록 최신여부라는 속성을 추가함으로써 최근 값을 찾기 위한 조회 성능 저하를 예방할 수있다.

④ 조회 성능을 위해서는 하나의 테이블로 통합하여 전화번호, 메일주소, 위치 등이 변경될 경우 전체 속성이 계속 발생되는 이력의 형대로 설계 될 수 있다. 이럴 경우 조회에 대한 성능은 향상이 되나, 과도한 데이터가 한 테이블에 발생하게되어 용량이 너무 커지는 단점이 있다.

 

45. 다음 중 칼럼수가 많은 테이블에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

①  한 테이블에 많은 칼럼을 가지고 있으면 조인이 발생되지 않아 여러 개 테이블일 때에 비해 성능이 항상 우수하다고 할 수있다.

② 로우체이닝이 발생할 정도로 한 테이블에 많은 칼럼들이 존재할 경우 조회성능저하가 발생할 수 있다. 한 테이블 내에서 칼럼의 위치를 조정하면 디스크 I/O가 줄어들어 조회 성능을 향상시킬 수 있다.

③ 로우체이닝이 발생할 정도로 한 테이블에 많은 칼럼들이 존재할 경우 조회성능저하가 발생 할 수 있다. 트랜잭션이 접근하는 칼럼 유형을 분석하여 1 : 1로 테이블을 분리하면 디스크 I/O가 줄어들어 조회 성능을 향상시킬 수 있다.

④ 로우체이닝이 발생할 정도로 한 테이블에 많은 칼럼들이 존재할 경우 조회성능저하가 발생 할 수 있다. 그러나 이를 분리할 경우 조인으로 인한 성능 저하가 더 심하게 나타날 수 있으므로 감수하는 것이 좋다.

 

46. 아래 설명에서 데이터 액세스 성능을 향상시키기 위해 적용하는 방법에 대해서 ㉠을 채우시오.

아래 하나의 테이블에 많은 양의 데이터가 저장되면 인덱스를 추가하고 테이블을 몇 개로 쪼개도 성능이 저하되는 경우가 있다. 이때 논리적으로는 하나의 테이블이지만 물리적으로는 여러 개의 테이블로 분리하여 데이터 액세스 성능도 향상시키고, 데이터 관리 방법도 개선 할 수 있도록 테이블에 적용하는 기법을㉠이라고 한다.

파티셔닝

 

47. 다음 중 아래 데이터 모델과 SQL 문에 대해 개선해야 할 사항에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

아래 SELECT 긴급사건번호, 사건명 FROM 긴급사건 WHERE 발생일시 = '20150905' UNION ALL SELECT 특수사건번호, 사건명 FROM 특수사건 WHERE 발생일시 = '20150905' UNION ALL SELECT 일반사건번호, 사건명 FROM 일반사건 WHERE 발생일시 = '20150905' ※ 전제조건 : 위 세 테이블은 함께 조회하는 경우가 대부분이고 아직 시스템을 오픈하지 않았다.

① UNION ALL로 조회하면 정렬로 인한 성능이 저하되므로 UNION으로 조합하여 조회한다.

② 긴급사건, 특수사건, 일반사건을 하나의 테이블로 통합하고 PK를 사건 분류 코드 + 사건번호로 조합하여 구성하도록한다.

③ 긴급사건, 특수사건, 일반사건 테이블을 개별로 유지하되 PK에 사건 분류 코드를 포함하도록 한다.

④ 세 개의 데이블을 그대로 유지하되 반정규화 된 형태의 통합테이블을 하나 더 생성하여 조회의 성능을 향상하도록 한다.

 

48. 다음 중 논리 데이터 모델의 슈퍼타입과 서브타입 데이터모델을 물리적인 테이블 형식으로 변환할 때 설명으로 가장 부적절한 것은?

① 트랜잭션은 항상 전체를 대상으로 일괄 처리하는데 테이블은 서브타입별로 개별 유지하는 것으로 변환하면 Union 연산에 의해 성능이 저하 될 수 있다.

② 트랜잭션은 항상 서브타입 개별로 처리하는데 테이블은 하나로 통합하여 변환하면 불필요하게 많은 양의 데이터가 집적되어 있어 성능이 저하 될 수 있다.

③ 트랜잭션은 항상 슈퍼 + 서브 타입을 함께 처리하는데 개별로 유지하면 조인에 의해 성능이 저하 될 수 있다.

④ 트랜잭션은 항상 전체를 통합하여 분석 처리하는데 하나로 통합되어 있으면 데이터 집적으로 인해 성능이 저하 될 수있다.

 

49. 다음 중 아래와 같은 '현금출급기실적' 테이블과 이 테이블에서 데이터를 조회 할 때 사용되는 아래의 SQL 패턴에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

아래   SELECT 건수, 금액 FROM 현금 출급기실적 WHERE 거래 일자 BETWEEN  '20140701' AND '20140702' AND 사무소코드 ='000368' (단, PK 인덱스는 설계된 순서 그대로 생성 함)

① 사무소코드가 '='로 상수 값이 들어 왔고, 거래 일자가 범위 'BETWEEN'으로 들어 왔기 때문에 거래 일자 + 사무소코드 + 출급기번호 + 명세표 번호로 구성된 PK 인덱스는 최적의 효율성을 가지고 있음.

② 사무소코드가 '='로 상수 값이 들어 왔고, 거래일자가 범위 'BETWEEN'으로 들어 왔기 때문에 PK의 순서를 사무소코드 + 출급기번호 + 명세표번호 + 거래 일자로 바꾸고 인덱스를 생성하는 것이 성능에 유리함.

③ 사무소코드가 '='로 상수 값이 들어 왔고, 거래일자가 범위 'BETWEEN'으로 들어 왔기 때문에 PK의 순서를 거래 일자 + 출급기번호 + 명세표 번호 + 사무소코드로 바꾸고 인덱스를 생성하는 것이 성능에 유리함.

④ 사무소 코드가 '='로 상수 값이 들어 왔고, 거래 일자가 범위'BETWEEN'으로 들어 왔기 때문에 PK의 순서를 사무소코드 + 거래 일자 + 출급기번호 + 명세표번호로 바꾸고 인덱스를 생성하는 것이 성능에 유리함.

 

50 .다음 중 아래의 엔터티와 이 엔터티를 매우 빈번하게 참조하는 SQL의 성능에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?

아래 SELECT 건수, 금액 FROM 실적 WHERE 일자 BETWEEN '20110101' AND '20110102' AND 지사코드 = '1001' (단, PK 인덱스가 존새하며 칼럼순서대로 인덱스가 생성되어 있고, 이 SQL이 트랜잭션의 대부분을 차지한다고 가정 함)

① 명세번호를 실적테이블에 맨 처음 칼럼으로 옮기면 PK 인덱스의 이용 효율성이 향상된다.

② 지사코드에 대해 입력 값이 EQUAL 조건으로 사용되므로 지사코드를 실적 테이블의 맨 처음 위치로 옮겨서 일자 칼럼의 앞에 두면 인덱스 이용 효율성이 높아진다.

③ 일자가 SQI. 분장의 Where 절에 첫 번째 조건으로 나왔으므로 칼럼 순서에서도 첫번째에 위치하는 것이 효율성이 높다.

④ 일자, 명세번호, 지사코드로 칼럼 순서를 바꾸어야 일자 범위에 대한 내용을 먼저 식별하고, 그 다음으로 지사코드를 찾기에 용이할 수 있으므로 이때 인덱스의 효율성이 가장 높다. 

 

51. 다음 중 아래 데이터모델에 표현된 FK(Foregin Key)가장 적절한 것을 2개 고르시오.

아래 단, 학사 기준과 수강신청은 조인하여 정보를 조회할 업무가 많음

① 학사기준번호는 부모 테이블에 이미 인덱스가 존재하기 때문에 상속받아 생긴 수강신청에는 학사기준번호 칼럼에 대한 별도의 인덱스가 필요하지 않다.

② 학사기준번호는 부모 테이블에 이미 인덱스가 존재하나 수강신청과 조인에 의한 성능저하 예방을 위해 상속 받아 생긴 수강 신청에도 학사기준번호 칼럼에 대한 별도의 인덱스가 필요하다.

③ 데이터모델에서는 관계를 연결하고 데이터베이스에 FK제약조건 생성을 생략하는 경우에 학사기준번호에 대한 인덱스를 생성할 필요가 없다.

④ 데이터모델에서는 관계를 연결하고 데이터베이스에 FK 제약 조건 생성을 생략하는 경우에도 데이터의 조인관계가 필요하므로 학사기준번호에 대한 인덱스를 생성 할 필요가 있다.

 

52. 다음 중 데이터가 여러 지역에 분산되어 있지만 하나의 데이터베이스처럼 사용하기를 원하는 분산 데이터베이스 환경에서 데이터베이스 분산 설계를 적용하여 효율성을 증대시킬 수없는 것은?

① 공통코드, 기준정보 등 마스터 데이터는 분산 데이터베이스에 복제 분산을 적용한다.

② 거의 실시간 (Near Real Time) 업무적인 특성을 가지고있을 때 분산 데이터베이스를 사용하여 구성 할 수있다.

③ 백업 사이트를 구성 할 때 간단하게 분산 기능을 적용하여 구성 할 수있다.

④ Global Single Instance (GSI)를 구성 할 때 분산 데이터베이스를 활용하여 구성하는 것이 효율적이다.