깊은 밤을 날아서

데이터베이스의 쿼리 프로세서(Query Processor)는 사용자 또는 응용 프로그램이 데이터베이스에 대해 실행하는 쿼리(Query)를 처리하고 실행하는 소프트웨어 모듈입니다. 이 모듈은 쿼리를 분석하고 최적화하여 데이터베이스 시스템에서 효율적으로 실행할 수 있도록 도와줍니다. 쿼리 프로세서는 일반적으로 다음과 같은 단계를 거쳐 동작합니다 구문 분석(Syntax Parsing): 쿼리를 구문적으로 분석하여 쿼리의 구조를 이해합니다. 이 단계에서 문법적 오류를 검출하고 쿼리를 파싱하여 내부 표현(Internal Representation)을 생성합니다. 의미 분석(Semantic Analysis): 구문 분석 후에는 쿼리의 의미를 분석하여 데이터베이스 객체(테이블, 뷰 등)와 필드(컬럼) 등을 식별합니다..

Database Design 데이터베이스의 일반적인 구조를 디자인하는 목적은 다음과 같습니다. 적절하게 설계된 데이터베이스는 최신의 정확한 정보에 대한 액세스를 제공합니다. 처음 데이터베이스를 설계할 때 시간이 걸리더라도 데이터베이스를 잘 설계해두면 이후에 오히려 유지보수 시간을 많이 아낄 수 있습니다. Logical Design: 데이터베이스의 스키마를 결정합니다. 비즈니스 디자인: 우리의 데이터베이스 레코드에 무슨 속성이 필요할까? 컴퓨터 과학 디자인: 무슨 관계 스키마가 꼭 필요하고, 어떻게 속성들이 다양한 관계 스키마에 배포될 수 있을까? Physical Design: 데이터베이스의 물리적 레이아웃을 결정합니다. Database Engine 데이터베이스 시스템은 전체 시스템에서 각 역할을 하는 모..

DDL(Data Definition Language) DDL은 데이터베이스 스키마를 표기하기 위한 특별한 표기법입니다. DDL 컴파일러는 데이터 딕셔너리에 저장되는 테이블 구조를 만듭니다. 데이터 딕셔너리는 메타데이터(데이터를 초월한 데이터: 테이블 이름, 컬럼 등 구조)를 포함하고 있습니다. 데이터베이스 스키마 제약조건 PK 권한 DML(Data Manipulation Language) DML은 적절한 데이터 모델에 의해 구성된 데이터에, 접근하거나 업데이트 하는 언어입니다 쿼리 언어로도 알려져 있습니다. 두 가지 타입의 DML이 존재합니다. Procedural DML(절차적): 데이터를 어떻게 얻는지 알고 무슨 데이터가 필요한지 아는 유저가 필요합니다. Declarative DML(비절차적, 선언적)..

논리 스키마 (Logical Schema): 논리 스키마는 데이터베이스의 구조와 관계를 정의하는 개념적인 수준의 스키마입니다. 이는 사용자와 응용 프로그램이 데이터를 이해하고 접근하는 방식을 정의합니다. 논리 스키마는 테이블, 열, 관계, 제약 조건 등의 논리적인 개념을 포함합니다. 앞서 제시한 예제가 논리 스키마에 해당합니다. 1. 테이블 (Tables): 테이블은 데이터의 집합을 나타내며 각 테이블은 열(칼럼)과 행(레코드)으로 구성됩니다. 예를 들어, 온라인 상점의 데이터베이스에는 다음과 같은 테이블이 있을 수 있습니다. 테이블명: Products ProductID ProductName Price CategoryID 1 Laptop 800 1 2 Smartphone 600 2 3 Tablet 400..

이번 포스팅에선 데이터베이스 시스템의 추상화 계층에 대해서 알아보겠습니다. 물리 계층(Physical Level) 디스크에 record가 어떻게 저장되어 있는지 표현합니다. 논리 계층(Logical Level) 데이터가 데이터베이스에 어떻게 저장되어있는지, 관계와 함께 표현합니다. type instructor = record ID : string; name : string; dept_name : string; salary : integer; end; 뷰 계층(View Level) 사용자가 보는 계층입니다. 데이터 타입의 세부 사항이 가려집니다. 보안 필요에 따라 정보를 추가로 가리기도 합니다(EX: 사원의 월급 등)

이번 포스팅에서는 databse 시스템이 왜 생겨났는지 그 이유를 알아보겠습니다. 초기 database system의 문제점 아주 이전에는 database 애플리케이션이 file 시스템으로 이루어졌고 이는 다음과 같은 문제들을 야기하였습니다. 데이터 중복(redundancy)과 불일치(inconsistency): 데이터들이 각기 다른 파일 포맷에 저장되어야 했기 때문에 정보의 중복을 만들었습니다. 데이터 접근의 어려움: 각기 다른 작업에 대해 새로운 프로그램을 작성해야 했습니다. 데이터 고립(isolation): 데이터가 다수의 파일과 포맷에 종속되어 재사용되기 힘든 문제입니다. 무결성(integrity) 문제: 무결성 제약조건은 독립적으로 존재하지 못하고 프로그램 코드에 의해 관리되어야 했고 이로 인해..

입출력 시간복잡도 줄이기 import sys # 입력값이 많을 경우 입력시간 줄이기 input = sys.stdin.readline # 출력값이 많을 경우 출력시간 줄이기, 단 아래 사용 시 개행 문자 사용하여 직접 컨트롤 해야 함. print = sys.stdout.write 재귀함수 호출 시 깊이 제한 늘리기 import sys sys.setrecursionlimit(10**6) 주요 라이브러리 중요도순으로 정리하였습니다. # deque from collections import deque dq = deque()# 선언하기 dq.append()# 오른쪽에 넣기 dq.popleft()# 왼쪽에서 꺼내기 dq# 비어있는지 확인하기 # 우선순위 큐 from queue import PriorityQueue ..

개요 문자열 검색을 빠르게 실행할 수 있도록 설계한 트리 형태의 자료구조입니다. 일반적으로 단어들을 사전의 형태로 생성한 후 트리의 부모 자식 노드 관계를 이용해 검색을 수행합니다. 특징은 아래와 같습니다. N진 트리: 문자 종류의 개수에 따라 N이 결정됩니다. 예를 들어 알파벳은 26개의 문자로 이뤄져 있으므로 26진 트리로 구성됩니다. 루트 노드는 항상 빈 문자열을 뜻하는 공백 상태를 유지합니다. 구현 방법 루트 노드는 공백을 유지한 채 첫 단어에 해당하는 노드를 생성합니다. 아래 과정을 각 단어에 대해 반복하여 단어들을 모두 트리에 입력합니다. 현재 위치한 글자에 대해 루트 자식노드 중 해당 글자가 공백 상태가 아니면 해당 글자로 이동합니다. 공백 상태라면 글자를 추가하고 그곳으로 이동합니다. 백준..

파이썬 코딩테스트 정복기 3탄입니다. 파이썬 코딩에 대해 기본적인 지식이 필요합니다. 각 단원마다 개념을 모두 포함하는 예제 한 문제만 풀이할 예정이니 참고해주세요. 1. 스택 + DFS + 이분 그래프 2. 큐 + BFS + 트리의 지름 3. 우선순위 큐와 그리디 4. 유니온 파인드 + 최소 신장 트리 5-1. 최단 거리 찾기[1] - 다익스트라 알고리즘 5-2. 최단 거리 찾기[2] - K번째 최단 거리 5-3. 최단 거리 찾기[3] - 벨만 포드 5-4. 최단 거리 찾기[4] - 플로이드 워 셜 6. 이진 탐색 + 트라이 7. 투포인터 + 슬라이딩 윈도우 8. 구간 합 + 세그먼트 트리 9. 에라토스 테네스의 체 + 오일러 피 함수 10. 유클리드 호제법 + 확장 유클리드 호제법 11. 조합 + 다..

개요 그래프에서 최단거리를 구하는 알고리즘입니다. 특징은 아래와 같습니다. 모든 노드 간의 최단 거리 구하기 가능 음수 가중치 에지가 있어도 수행 가능 동적 계획법의 원리를 이용해 알고리즘을 구성 시간복잡도는 O(V^3) 구현 방법 시작 노드에서 도착 노드까지의 최단 경로를 구할 때 그 중간에 있는 노드 K가 존재한다면 시작 노드→K, K → 도착노드와 같은 부분 경로도 최단 경로라는 원리입니다. sp_list[S][E] = min(sp_list[S][E], sp_list[S][K] + sp_list[K][E]) 인접 행렬로 구현하는 방법입니다. 리스트 선언 및 초기화 sp_list[S][E]는 노드 S에서 E까지의 최단 거리를 저장하는 리스트 S와 E가 같은 칸은 0, 다른 칸은 무한으로 초기화 최단 ..