데이터아키텍처 자격검정 실전문제 를
4차에 걸쳐 풀면서 2차~ 4차풀이에서 오답한 문제에 대해서 복습 차원에서 정리한 내용입니다.
|
4차 풀이 오류
|
A75. 서브타입의 적용 기준으로 부적합한 것을 모두 고르시오.
→ 분류 속성에 따라 엔터티의 정보가 차별화 되는 경우
→ 서브타입으로 분할함으로써 관계가 필수관계로 변하는 경우
→ 소수의 선택 속성과 다수의 필수 속성이 존재하는 경우
▶ 소수 선택속성이 존재한다면 굳이 서브타입으로 구분할 필요는 없다
→ 복잡한 엔터티의 단순화가 필요한 경우
▶ 서브타입은 엔터티의 단순화와는 거리가 멀다
B12. 속성 정의에 대한 설명으로 부적합한 것은?
→ 속성은 엔터티에 통합되는 구체적인 정보항목으로써 더 이상 분리될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위이다.
→ 속성에는 결국 데이터 값이 들어가게 되며, 그 값들은 여러 종류를 가지게 된다. 이런 측면에서 본다면 속성 또한
집합이라고 볼수 있다.
→ 속성들간에는 서로 독립적이고, 식별자에만 종속되어야 한다.
→ 현재 시스템의 유지보수를 게을리하여 파생된 시스템 다큐먼트(Document)는 속성후보의 수집처로 적절하지 못하다.
▶ 다른 시스템의 문서를 참조하는 것은 현재 시스템의 개선점을 파악하기 위해서 필요하다. 또한 미처 생각지 못했던
속성들을 추출하기 위한 중요한 소스로 사용할 수 있다.
B26. 논리 데이터 모델의 관계변환에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은 ...
→ 일대다(1:M) 관계는 논리 데이터 모델에서 가장 흔한 관계의 형태이고, 물리 데이터 모델에서는 M쪽 관계의 형태에
따라서 해당 컬럼의 선택사항이 결정된다.
→ 일대일(1:1) 관계에 의해 생긴 모든 외래키는 Unique Constraints를 정의할 수 있다.
→ 선분이력을 관리하는 상위 엔터티와 관계에서는 상위 엔터티의 식별자 전체를 하위 엔터티에서 상속받지 않아도
데이터적인 연결을 수행할 수 있으므로 식별자 상속을 시키지 않을 수도 있다.
→ 일대일(1:1) 관계에서는 양쪽 집합의 선택사항에 따라서 외래키의 생성 위치가 달라질 수 있다.
즉, Optional 관계를 가진 쪽 집합에서 외래키를 생성하는 것이 유리하다.
▶ Mandatory 관계를 가진 쪽에 외래키를 생성하는 것이 바람직하다.
|
3차 풀이 오류
|
1장. 전사 아키텍처 이해 - 오답 정리
019. 다음 중 전사아키텍처 정보 구성에 대한 설명으로 부적절한 것은?
→ EA 정보는 변화하지 않는 구성요소를 분석하여 정의하는 것이 이상적이다.
→ EA 정보 구성은 아키텍처 매트릭스를 통하여 정의되고 표현된다.
→ EA 산출물과 EA 정보 구성요소는 같은 구조이다.
▶ EA 산출물은 여러 개의 EA 정보 구성요소로부터 도출된 복합정보이다.
→ EA 정보는 상세하게 관리할수록 투자 효과가 크다.
▶ 지나치게 상세하게 산출물을 정의해 놓고 제대로 관리할 수 없다면 오히려 비용이 증가하는 역효과가 날 수 있다.
039. 데이터 아키텍처는 전사 아키텍처를 기반으로 구축되어야 한다.
다음 중 EA에 관련하여 DA가 이루어야 할 3가지의 통합성과 먼 것은?
→ EA 범위 전체에 대한 각 모델 내의 불일치성을 제거한다.
→ 관련된 타 도메인(업무, 데이터, 애플리케이션, 기술 등)과의 불일치성을 제거한다.
→ 관련된 관점(계획자, 책임자, 설계자, 개발자 등) 간의 불일치성을 제거한다.
→ 현행 아키텍처와 목표 아키텍처의 불일치성을 제거한다.
▶ 현행 아키텍처와 목표 아키텍처의 불일치성을 제거하는 것은 이행계획에 대한 것이다.
2장. 데이터 요건 분석 - 오답 정리
057. 현업의 정보 요구사항을 파악하기 위해 사용자 면담이 계획되어 있다. 가장 적합한 것?
→ 업무에 대해 명확하게 설명할 수 있는 사람으로 선발한다.
→ 면담은 통상적으로 2인으로 구성하여 면담 기록에 누락이 없도록 한다.
→ 현업의 관련분야에 정통한 전문가를 집중적으로 선발한다.
→ 면담에 대한 부담을 줄이기 위해 면담 진행자와 안면이 있는 사람으로 구성한다.
080. 아래 매트리스 분석 결과- 창고, 공급자, 직원에서 문제점이 발견되었다. 가장 부적절한 분석 및 조치사항?
| 정보 항목 | 제품 | 창고 | 재고항목 | 공급자 | 구매주문 | 직원 |
| 기본프로세스 | ||||||
| 구매주문생성 | R | R | C | R | ||
| 구매주문항목추가 | R | R | R | |||
| 재고항목 조사 | R | U | ||||
| 판매주문 생성 | R | R | ||||
| 제품정보 변경 | U | |||||
| 판매주문항목변경 | R | R |
① 생성하는 기본 프로세스의 도출이 필요하다.
② 불필요한 정보일 수 있으므로 정보항목 삭제여부를 검토한다.
③ 분석대상의 업무 영역 범위 외에 해당하므로 해당 업무 영역으로 이동한다.
④ 기존 프로세스와 통합 여부를 검토한다.
▶ ‘정보항목’을 생성하는 프로세스가 없는 경우, 기본 프로세스의 도출, 정보항목의 삭제, 해당 업무영역으로
이동 등을 조치한다.
4장. 데이터 모델링 - 오답 정리
A37. ‘속성’을 검증하는 작업 …
① 원자단위 검증 : 사물의 본질을 이루는 고유한 특성이나 성질이 속성이다. 즉, 속성은 독자적인 성질을 가져야 한다.
② 유일값 검증 : 속성에서 관리되어야 할 값이 반드시 단 하나만 존재해야 한다.
③ 추출값 검증 : 속성이 원천적인 값인지 다른 속성에 의해 가공되어서 만들어진 값인지를 검증하여야 한다.
④ 속성 후보 선정 : 구 시스템 문서자료, 현업 장표 및 보고서, 타 시스템, 전문서적 및 자료등에서 속성 후보를 선택
하여야 한다.
▶ 속성 후보 검증 작업이 아니라, 속성 후보 선정 작업의 설명이다.
A42. 속성은 엔터티에 저장되는 개체 집합의 특성을 설명하는 항목이다. 속성의 정의 ….
→ 더 이상 분리되어지지 않는 단위 값 (Atomic Value)
→ 실체를 서술하며 양을 계수화하고 자격을 부여, 분류하며 구체적으로 기입하는 정보 항목
[ 실체의 정의에 대한 설명 ]
→ 구별 가능한 사람, 장소, 물건, 행위 또는 개념 등에 대하여 정보가 유지되어야 하는 것
→ 다른 것과 구별되어 식별 될 수 있는 사물
A50. 모델링에서 관계도 하나의 집합, 복잡한 관계를 표현하기 위한 표현식이 아닌 것 ….
→ 식별성(Identification) 표시
→ 선택성(Optionality) 표시
→ 기수성(Degree, Cardinality) 표시
→ 전이성(Transferability) 표시
▶ 모델링에서 전이성은 표시하지 않는다.
A98. 아래 엔터티는 자재 구매 의뢰 정보를 관리하는 엔터티이다.
이 엔터티의 인스턴스 레벨 결정에 영향을 미치는(의미상 식별자의 역할을 한 속성조합) 속성으로 적합한 것은?
→ 구매의뢰번호
→ 자재코드, 의뢰일자
→ 구매의뢰번호, 자재코드, 의뢰일자
→ 자재코드, 의뢰부서, 의뢰일자
▶ 의미상으로 식별자 역할을 하는 속성들은 누가, 무엇을, 언제, 어디서 등과 같은 육하원칙에 해당하는 속성들의 그룹을 일컫는다.
B11. 다대다(M:M) 관계에 대한 설명으로 부적절한 것을 모두 고르시오.
→ 논리 데이터 모델링 과정중에서 흔히 나타난다.
→ 실세계의 업무 중 대부분은 다대다(M:M) 관계라고 할 수 있다.
→ 다대다(M:M) 관계는 발생 즉시 해소되어야 데이터 모델의 품질이 향상된다.
▶ 개념 모델링 단계에서 해소하지 않고, 논리 모델링 마지막 부분에 해소
→ 다대다(M:M) 관계가 해소되면 두개의 일대다(1:M) 관계로 변환되고 새로운 엔터티의 추가는 필요없다.
▶ 두개의 일대다(1:M) 관계의 새로운 엔터티가 생성된다.
B24. 일반적인 관계에서 이력을 관리하는 모델을 변환하는 상황에서 틀린 것은 ...
→ 이력 관리는 관계의 형태를 변화시킨다. 즉, 속성이나 관계의 Cardinality를 증가시키게 된다.
→ 하나의 엔터티에 일반 속성 이력을 관리하면 일대다(1:M) 관계의 하위 엔터티를 생성하게 된다.
→ 다대다(M:M) 관계인 상태에서 해당 관계에 대한 이력을 관리하면, 기존의 관계 엔터티에 추가적인 식별자 속성을
발생시키게 된다.
→ 일대다(1:M) 관계에 대한 이력을 관리하면 M쪽 엔터티에 속성을 추가하여 관리하게 된다.
▶ 다대다(M:M)의 관계로 변하게 되어 새로운 관계 엔터티를 생성해야만 한다.
B34. 논리 데이터 모델에서 배타적 관계를 물리 데이터 모델로 변환하는 방법은 크게 외래키 분리 방법과 외래키 결합 방으로 나눌 수 있다. 이 방법에 대한 설명으로 부적절 한 것은?
→ 외래키 분리 방법에서 가장 큰 단점은 새로운 관계를 추가할 때 구조가 변경되어야 한다는 것이다.
→ 외래키 분리 방법에서는 논리 데이토 모델의 배타적 관계를 비즈니스 규칙으로 구현하기 위해서 별도의 제약조건을
생성할 필요가 없다.
→ 외래키 결합 방법은 배타적 관계에 참여하는 관계들을 구분하기 위해서 추가적인 컬럼이 필요하다.
→ 외래키 결합 방법에서는 외래키 제약조건을 통하여 참조 무결성을 유지할 수 있다.
▶ 외래키의 결합에서는 근본적으로 외부키 제약조건을 생성할 수 없기
때문에 User Defined Trigger 등의 방법을 통해 해결해야 한다.
B46. 개념 데이터 모델의 중요성을 설명하는 말로 가장 부적절한 것은 ?
→ 향후에 정의될 논리 및 물리 데이터 모델에 대한 골격을 제공한다.
→ 사용자가 요구하는 데이터의 범위 및 구조 확인을 돕고, 개발 범위 결정을 지원한다.
→ 선진 사례 적용을 용이하게 한다.
→ 데이터 아키텍처 상에서 데이터에 대한 최상위 수준의 관점을 정의한다.
▶ 데이터 아키텍처 상 데이터 최상의 수준의 관점은 개괄 데이터 모델이다.
|
2차 풀이 오류
|
1장. 전사 아키텍처 이해 - 오답 정리
014. 데이터 아키텍처 담당자는 관련기관 및 상위기관의 데이터참조모델을 이해하고 참고할 필요가 있다.
다음 중 데이터 참조모델의 활용방안이나 효과에 대한 내용으로 거리 먼것은?
→ 개선 대상이 되는 관련 데이터를 데이터 참조모델을 참조하여 파악할 수 있다.
→ 개별 기관의 DA를 데이터 참조 모델을 참조하여 정의할 수 있다.
→ 데이터 참조모델을 사용하는 기관간 정보의 상호 운용성과 교환을 촉진한다.
→ 데이터의 재사용을 증대시키고 기업에 적합한 DBMS를 선택하는데 기준이 된다.
▶ 기업에 적합한 DBMS 선책 기준은 데이터 참조 모델 보다는 기술 참조모델과 표준프로파일의 활용효과이다
028. 전사 아키텍처 관리시스템은 EA정보를 구축 관리, 활용 등 모든 EA 업무 프로세스에 대한 효율성 제고를 지원하기
위한 정보시스템이다. EA 관리시스템의 설명 …
→ EA 관리시스템을 활용하면 아키텍처 정보를 공유할 수 있어서 해당 조직의 각 EA 아키텍처 요소를 이해관계자들이 정확하게 파악할 수 있다.
→ EA 관리시스템은 현업과 IT가 공유할 수 있는 모델을 제공함으로써 현업과 IT의 의사 소통시 오류를 줄일수 있다.
→ EA 관리시스템을 활용하면 업무와 IT 서비스간의 차이분석을 할 수 있다. 또한 현행 아키텍처와 목표 아키텍처간의 차이분석을 손쉽게 할 수 있어 시스템 개선에 대한 빠른 의사 결정을 내릴 수 있다.
→ EA 관리시스템은 업무, 데이터, 애플리케이션, 기술 아키텍처 정보등을 도식화하여 표현할 수 있는 모델링 도구를 말한다.
▶ EA관리시스템은 EA정보를 모델링하는 정보 정의 도구 영역과 EA 정보를 저장 관리하는 정보관리영역, EA 정보 활용영역 모두 포함한다.
034. 전사 아키텍처 정보는 일상적인 IT 업무 활동에서 활용되어야 한다. 다음 중 EA 정보 활용 사례로써 IT 기획업무의
설명으로 적절한 것은?
→ 기존 시스템 개선 및 신규 시스템 개발을 위해 기준 및 참조정보를 제공한다. ( ▶ IT 구축관리)
→ 중복을 배제한 효과적인 시스템 투자계획 수립에 활용한다. ( ▶ IT기획)
→ 도입되는 시스템이 전사(Enterprise) 표준을 준수하는 지 통제함으로써 상호운용성, 유지보수 편리성 등을 확보한다.
( ▶ IT 운영 및 통제)
→ 시스템 변경시에 영향도를 파악하여 위험을 최소화 한다. ( ▶ IT 구축관리)
038. 전사 아키텍처 정보는 IT 업무 전반에 활용된다. 다음 중 EA 정보의 핵심적 활용과 거리가 먼것은?
→ 기업 전략 수립 : 경영환경 분석 내용을 바탕으로 기업의 마케팅 전략과 상품 전략을 수립할 수 있다.
▶ 기업 전략 수립에 활용하는 것은 EA구축 근본 목적이라 할 수 없다.
→ 정보화 계획 수립 : 정보화 전략 계획 수립시 활용할 수 있으며, 중복을 배제한 효과적인 시스템 투자 계획 수립에
활용한다.
→ 시스템 개발 : 기존시스템 개선과 신규시스템 개발을 위한 기준 및 참조 정보를 제공하며, 시스템간의 연계성 및
재사용 대상을 식별할 수 있다.
→ IT 통제 : 도입되는 시스템의 전사 표준에 대한 준수 여부를 통제함으로써, 상호운용성, 유지보수 편리성 등을
확보할 수 있다.
2장. 데이터 요건 분석 - 오답 정리
042. 프로젝트의 분석단계에서 사용자의 요구사항을 수집 정리하는 과정에서 정보 요구 사항의 유형을 외부 인터페이스,
기능, 성능 보안등의 개선요건으로 분리하였다. 부적절한 관리 기준은?
→ 외부 인터페이스 : 기존과 동일한 형태의 인터페이스 존재 여부
→ 보안 개선 : 측정이 불가능한 형태 판단 여부
▶ 불가변성 (향후 재변경되지 않는 근본적인 개선 방안인지 여부) 과 실현 가능성 (현행 기술과 서비스 특성을 고려한 구현 가능 여부)
→ 기능 개선 : 많은 사용자가 편리하게 사용할 수 있는 요건의 우선 적용 여부
→ 성능 개선 : 현행 기술과 서비스 특성을 고려한 구현 가능 여부
측정이 불가능한 형태 판단 여부 (성능 개선 요건)
043. 새정보 요구사항 문서로 부 적합 한 것은?
→ 현행 시스템 분석서
→ 현행 사용자 요구사항 정리 문서
→ 현행 업무 처리 매뉴얼 ▶개별 업무를 정확히 이해하기 위해서는 꼭 필요한 문서이나, 요구사항 수집에는 부적절하다.
→ 현행 시스템 개선 과제 및 문제점 정리 문서
068. 요구사항 분석가가 상관분석을 수행하면 나타나는 현상은?
→ 정보 요구사항과 관련된 업무팀과 의사소통이 원할하므로 프로젝트 인력
변동없이 원할 하게 수행 할 수 있다.
[ 품질보증팀(또는 외부감리)에 의해 상관분석이 수행될 경우 장, 단점 ]
→ 상관분석 수행에 있어 가장 중요한 요소인 객관성을 확보할 수 있다.
→ 프로젝트 내부 인력의 적극적인 참여와 지원이 필요하다.
→ 상관분석 수행에 필요한 업무 파악의 한계점이 존재한다.
3장. 데이터 표준화 - 오답 정리
095. 표준화 용어 생성 과정이나 변경에 있어서 직접적인 영향과 거리 먼 것은
→ 표준단어
→ 표준 도메인
→ 표준 코드값 ▶ 데이터 값이기 때문에 상관이 없다.
→ 기존 업무 용어
A01. 프로젝트 수행 계획서에 의해 내년에 진행 예정인 프로젝트에 적용할 표준안을
신규로 정의하고자 할 때 필수 필요 절차가 아닌 것은?
→ 데이터에 표준화에 대한 요구 사항과 현행 문서를 수집한다.
→ 수립된 데이터 표준화의 문제점을 도출한다.
→ 데이터 표준을 정의하기 위한 원칙과 절차를 수립한다.
→ 표준화 변경에 따른 프로그램 영향도를 파악한다.
▶ 이미 수립된 표준이 변경될 때 수행하는 절차이다.
A16. 전사표준용어가 ‘원금상환합계금액’에서 ‘원금상환합계’로 변경될 때
상대적으로 영향이 적은 문서는?
→ 표준 도메인 명칭
→ 표준 전산 지침 : 표준용어가 변경되더라도 해석에 무리가 없으면 변경이 필요없는 문서이다.
→ 표준 단어
→ 표준 코드 명칭
4장. 데이터 모델링 - 오답 정리
A31. 데이터 본질적 요구사항으로 데이터베이스 설계를 시작하기 위한 필수 사항으로 거리가 먼 것은 ….
→ 이름 : 모든 속성은 고유하게 식별할 수 있는 이름이 주어져야 한다.
→ 명세 : 모든 실체는 명세가 있어야 하며, 명세는 모형을 검토하는 누구든지 그 실체를 정확히 해석 할 수 있도록 해 주어야 한다.
→ 유형 : 속성은 두 가지 유형 즉 키(Key) 속성 또는 비Key 속성 중 하나로 구분되지 않으면 안된다. 이 특성은 키 속성으로써의 역할 가능성 보다는 실제 용도와 관련된다.
→ 도출속성 : 데이터 모델링 팀은 업무 전문가의 참여하에 도출 공식을 확립해야 한다.
▶ 도출속성이 아니라 도출 공식에 대한 설명
A45. 위 문제에서 잘못된 것 지적한 것으로 올바른 것은 ?
① ‘영업담당자’와 상담은 상담을 영업담당자가 하므로 둘의 관계는 UID(Unique Identifier) Bar를 사용해야 한다. (오류)
▶ (UID Bar : 부모의 Key가 자식의 P-key또는 P-key 일부가 되는 경우)
즉 , 상담의 P-Key – 사원번호(FK) +상담번호 이어야 한다는 의미 인데 오류
② ‘실행계약’과 ‘규손금’의 관계는 일대다(1:M) 인데 DJQ무를 파앆하여 일대다(1:M)이면 규손금에 PK(Primary Key)를 추가하고, 일대일(1:1) 이면 관계의 기수성(Cardinality Degree)를 고친다.
③ 당초계약과 실행계약이 양쪽 필수 관계인데 일반적으로 이것은 비즈니스 규칙에 맞지않다. 한쪽을 선택적 관계로 바꾸는 것이 합리적이다.
④ ‘실행계약’이 이루어 지려면 반드시 ‘당초계약’이 있어야 하므로 양쪽 필수 관계가 맞다. (오류)
A67. 다음 중 본질 식별자에 대한 설명으로 부적절한 것은 ?
→ 1:M관계에서 1쪽의 식별자가 항상 식별자로 되는 것은 아니다.
→ 인조 식별자도 때로는 본질 식별자가 될 수 있다.
→ 본질 식별자는 만약 본질 식별자를 이루는 속성이 없을 때 자신이 절대 태어날 수 없는 경우에만 해당한다.
→ 카드회사의 데이터 모델링 과정에서 나올 수 있는 ‘신용카드’의 ‘카드번호’는 본질 식별자에 해당한다.
▶ ‘카드번호’는 실질 식별자이자 인조식별자(Artificial UID)에 해당한다.
실제 본질 식별자에 해당하는 속성은 고객번호, 카드상품코드 등의 속성이 본질 식별자라고 할 수 있다.
본질 식별자는 자연스럽게 발생하는 반면, 실질 식별자는 공식적으로 부여됩니다
A68. 엔터티 정의 단계에서 데이터 모델의 데이터(계약속성정보)를 관리할 때 서로
다른 방법으로 적용할 수 있다. 아래 데이터 모델 설명으로 부적절한 것은?
→ ‘계약속성정보’와 같이 관리하는 방법의 가장 큰 장점은 어떠한 속성이 추가되더라도 데이터 모델에는 변화를 주지
않는다는 것이다.
→ ‘계약속성정보’와 같이 관리하는 방법의 가장 큰 단점은 해당 엔터티에 대한 조건 검색이나 빈번한 액세스가 발생
한다면 불리해진다는 것이다.
→ ‘계약속성정보’와 같이 관리하는 방법은 ERP와 같은 패키지에서 자주 사용되어지는 데이터 모델링 기법이다.
→ ‘계약속성정보'와 같이 관리하는 상황에서 속성정보의 이력을 관리하기 위해서는 새로운 엔터티를 추가하여야 한다.
▶ 추가 UID 속성을 추가하여 관리하는 것이 일반적이다.
A73. 서브타입 엔터티예 대한 설명으로 부적절한 것을 모두 고르시오.
→ 서브타입 간에는 교집합이 존재하지 않아야 한다.
→ 서브타입은 모두 결합하면 반드시 전체 집합이 되어야 한다.
→ 서브타입은 물리 데이터 모델에서 별개의 테이블로 분할 된다.
▶ 별도 테이블로 분할될 수도 있고, 하나의 테이블로 병합될 수도 있다.
→ 서브타입의 사용은 가독성을 증진시키지만 물리 데이터 모델 전환시에 복잡성이 증가하는 단점을 갖고 있다.
▶ 물리 모델로 전환하기 위한 기준이 마련된다면 복잡성이 존재하지 않는다.
A79. 관계(Relationship)에 대한 설명으로 부적합한 것을 모두 고르시오.
→ 관계도 집합이다.
→ 집합간에 존재하는 무수한 관계 중에 직접 종속인 것만을 관계로 모델링한다.
→ 다대다(M:M) 관계는 복잡성을 증가시키므로, 발견 즉시 두개의 일대다(1:M) 관계를 갖는 관계 엔터티로 분해한다. ▶ 논리 모델링 단계 후반에 분해
→ 두 엔터티 간에 하나 이상의 관계를 정의하는 것은 바람직하지 않다.
▶ 병렬식 관계도 정의할 수 있음
B16. 아래 데이터 모델에서 제3 정규형을 위배하지 않는 속성으로 적합한 것은?
→ 강좌, 과명 (제3정규형 위배)
→ 수강등록, 교수번호 (제2정규형 위배)
→ 강좌, 강좌명
→ 학생1, 수강등록일자 (제1 정규형 위배)
B25. 다음 중 물리 데이터 모델 설계에 영향을 미치는 요소로 가장 부적절한 것은?
→ CPU, MEMORY, DISK 등 하드웨어 자원의 상황
→ 운영체제 및 DBMS 버전
→ DBMS 파라미터 정보
→ 개발자 기술 수준
B30. 대개 고객 직장을 참조하는 경우 고객의 현재 직장을 참조하는 경우가 대부분이다
아래 모델에서 고객의 직장에 대한 이력을 선분 이력으로 관리한다면, 인덱스를
설계할 때 PK 순서로 가장 적합한 것은 ...
à 고객번호 + 시작일자 + 종료일자
à 시작일자 + 종료일자 + 고객번호
à 고객번호 + 종료일자 + 시작일자
B39. 반정규화의 한 벙법으로 테이블이나 컬럼에 대한 중복을 고려할 때에 대한 설명으로
부적절한 것을 모두 고르시오.
→ 다량의 범위를 자주 처리함으로써 수행속도 저하가 우려되는 경우 집계 테이블 추가를 고려한다.
→ 자주 사용되는 중복 테이블 유형은 집계(통계) 테이블과 진행 테이블이 있다.
→ 클러스터링, 결합인덱스, 고수준 SQL 등을 적절히 활용하면 집계테이블 없이도 양호한 수행속도를 얻을 수 있기 때문에 집계테이블 고려 시에 반드시 먼저 고려되어야 한다.
→ M:M 관계가 포함된 처리의 과정을 추적, 관리하고자 하는 경우에는 다중테이블 클러스터링이나 조인 SQL의 정확한 구사등으로 해결이 불가능하므로 반드시 진행 테이블 추가가 고려되어야 한다.
▶ 다중 테이블이나 조인 SQL로 양호한 수행속도를 낼 수 있다.
B45. 객체 지향 모델에서 객체가 다른 객체에 연결되는 방법은?
→ 캡슐화
→ 상속 : 객체는 연관 또는 상속을 통해 다른 객체와 연결된다.
→ 추상화
→ 메소드
'DAP, DAsP' 카테고리의 다른 글
| DAsP 58회 복원 문제 20개 (2025.3) (1) | 2025.03.22 |
|---|---|
| DAsP/DAP 학습 자료 - (DA가이드) 1과목~6과목 (0) | 2025.03.21 |
| DAsP 헷갈리는 문제 8선 (0) | 2025.03.20 |
| 엔터티의 관계 (모음) (0) | 2025.03.19 |
| (DA가이드) 4.4 [데이터 모델링] 물리 데이터 모델링 (0) | 2025.03.17 |