반응형

 

https://extsdd.tistory.com/114

 

[Spring/eGov] #9 이클립스에서 마리아DB 데이터 Select 과정 디버깅하기 / 디버깅 방법 / Debug / 디버그

https://extsdd.tistory.com/113 [Spring/eGov ] #8 이클립스에서 마리아DB 데이터 조회하기 / MyBatis / 컨트롤러 Controller / 서비스 / DAO / https://extsdd.tistory.com/112 [Spring/eGov ] #7 스프링, 전자..

extsdd.tistory.com

  자 우리가 저번까지 DB에서 데이터를 조회해보고 잘 되는지 확인헀다.

 

 

  하지만 쿼리를 조회하더라도 Console창에 찍히는게 없어서, 실제로 어떤 구문이 실행됐는지, 결과는 나왔는지 알 수가 없어 빠른 분석이 불가능했다.

 

  하지만 Log4j2.xml을 수정해서 쿼리를 조회할때 어떤 쿼리를 조회하는지, 결과는 어떤지 알 수 있게 해보자.

 

1. Log4jdbc-remix 라이브러리 추가

 

 

 

  자 본인 프로젝트에 있는 pom.xml을 열어보자. 저번 시간까지는 그냥 전자정부 프레임워크가 미리 설정해두었던 log4jdbc 라이브러리를 추가해놨었지만, 저 라이브러리 말고 log4j2-remix 라이브러리로 바꿔주자. 위에 나온건 주석처리하고 아래 코드를 그 밑에 추가해주자.

        <dependency>
		    <groupId>org.lazyluke</groupId>
		    <artifactId>log4jdbc-remix</artifactId>
		    <version>0.2.6</version>
		</dependency>

 

 

 

  그럼 위 사진과 같이 변했을 것이다. 기존 lof4jdbc 라이브러리는 주석처리해주고 밑에 새로 log4jbc-remix 라이브러리를 넣어줬당 ㅎㅎ저장을 해주면 라이브러리가 추가된다.

2. log4j2.xml 수정

 

  자 리소스 열기(Ctrl+Shift+R)를 이용해 log4j2.xml 을 열어주자.

 

 

  위와 같은 코드로 작성되어 있을텐데 보면 로그 레벨들이 다 Info위주라 많은 정보들을 안보여주고 있다.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration>
    <Appenders>
        <Console name="console" target="SYSTEM_OUT">
            <PatternLayout pattern="%d %5p [%c] %m%n" />
        </Console>
    </Appenders>
    <Loggers>
       <Logger name="java.sql" level="DEBUG" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>
        <Logger name="egovframework" level="DEBUG" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>
          <!-- log SQL with timing information, post execution -->
        <Logger name="jdbc" level="OFF" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>
        <Logger name="org.apache.commons.digester" level="ERROR" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>
      
         <Logger name="jdbc.sqlonly" level="DEBUG" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>
         <Logger name="jdbc.resultsettable" level="DEBUG" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>
        <Logger name="org.springframework" level="INFO" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>

        <Logger name="org.springframework.web" level="DEBUG" additivity="false">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Logger>

        <Root level="DEBUG">
            <AppenderRef ref="console" />
        </Root>
    </Loggers>
</Configuration>

 

  위 코드를 통째로 복붙하고 저장해준다.

 

3. context-datasource.xml 수정

 

  자 리소스 열기(Ctrl+Shift+R)를 이용해 context-datasource.xml을 열어주자.

 

 

  자 데이터 소스가 저렇게 선언되어 있을텐데. 이제 코드를 수정해서 저 dataSource를 가로채서 log4jdbc가 더 상세히 로그를 남길 수 있도록 수정할 것이다.

	<bean id="dataSource_main" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
 		<property name="driverClassName" value="org.mariadb.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mariadb://127.0.0.1:3306/cp_service_db" />
        <property name="username" value="root"/>
        <property name="password" value="비밀번호"/>
    </bean>
    <bean id="dataSource" class="net.sf.log4jdbc.Log4jdbcProxyDataSource">
		<constructor-arg ref="dataSource_main" />
		<property name="logFormatter">
			<bean class="net.sf.log4jdbc.tools.Log4JdbcCustomFormatter">
				<property name="loggingType" value="MULTI_LINE" />
				<property name="sqlPrefix" value="\n"/>
			</bean>
		</property>
	</bean> 

 

  저 빨간 박스 부분만 드레그해서 위 코드로 바꿔주자.

 

 

  저런식으로 바뀌었을텐데 바뀐걸 보면 기존 dataSource로 id가 할당된 친구를 dataSource_main으로 바꿔줬고, 원래 필요했던 dataSource는 Log4jdbc한테 주고 위에 이름바꿨던 dataSource_main을 참조하는 것을 알 수 있다. 저장해주자!

4. 결과 확인

 

 

  자. 프로젝트를 Clean하고 Debug모드로 서버를 실행하고, 테스트로 http://localhost:8080/reqUrl.do?reqParam=3요청을 해보자.

 

 

 

 

  콘솔 로그를 보면, 1번 박스에 어떤 쿼리를 조회하는지 2번 박스에 실제 ?에 Mapping이 되서 실제로 DB에서 조회되는 쿼리가 먼지, 3번 박스에는 그 쿼리 조회결과는 어떤지가 콘솔창에 찍히게 된다.

 

  만약 요청을 처리할때 조회되는 데이터가 이상하다 싶을때는 어떤 쿼리가 실행되는지, 저 쿼리문을 긁어서 HeidiSql같은 툴로 실제로 DB에서 돌려보고 하면 디버깅 실력이 쑥쑥 늘어날 수 있다.

 

#스프링 #전자정부프레임워크 #데이터베이스 #쿼리 #조회결과 #콘솔 #출력 #Log4j2 #Log4jdbc #결과출력

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

반응형
  1. dd 2021.07.28 16:08

    복사가 안되는데 저만 안되나요?

반응형

 

https://extsdd.tistory.com/104

 

[Maria DB] 마리아 DB 접속 / HeidiSQL 세션 연결

https://extsdd.tistory.com/103 [Maria DB] 마리아 DB 10.5 다운 및 설치 / 서비스 확인 / 스프링 Spring 스프링 프로젝트에 Maria DB를 사용하기 위해서 설치해보자! Maria DB는 MYSQL DB개발자들이 나와서 만든..

extsdd.tistory.com

  자 저번시간에 우리가 만든 DB에 접속을 했으니 이제 데이터 통을 생성해 줘야한다. DB 용어로는 스키마 라고하는데 우리가 알아들어먹을 수준으로 말하면 보통 DB통이라고 한다..ㅋㅋ DB통 새로 만들어!~ ㅋㅋㅋ ... 보통 이랬던거 같은데 뭐 프로젝트단위라고 보면 된다.

 

  내 DB 서버가 있고, 꼭 1개의 DB서버에서 1개의 프로젝트를 돌리란 법은 없다. 여러가지 DB통을 만들어 놓을 수가 있어서, 만약에 내가 유튜브 서비스와, 쿠팡 서비스를 돌리고싶다! 하지만 하나의 DB서버에 돌리고 싶다! 라고 하면 DB통을 2개 만들어 주면 된다. 다시 전문용어로 YOUTUBE 스키마와, COUPANG 스키마를 만들어 주면된다. 이제 좀 이해가 됐나..!? 그냥 프로젝트 단위라고 생각하면 된다.

 

  그럼 우리는 프로젝트 CP SERVICE이기 때문에 CP_SERVICE_DB 스키마(DB통)을 만들어보자!

1. 데이터베이스 (Database) 생성

 

 

 

  만들 세션선택후 오른쪽마우스 클릭하여 새로생성(2) 버튼을 클릭! 그리고 데이터베이스(3)을 눌러주자! 마리아 DB에선 스키마 보단 걍 데이터베이스라고 부르나보다.

 

 

CREATE DATABASE `cp_service_DB`

 

  자 데이터 베이스 이름을 지정하자! 보니까 대문자로 써도 어차피 다 소문자로 치환된다. 정했으면 확인!

 

 

  오웅 씌엣! 만들어졌당! 이제 프로젝트 단위의 데이터베이스(DB통)을 생성했으니 이제 이 프로젝트에서 사용할 테이블들을 추가해보자 방법은 비슷하다.

 

2. 테이블 Table 생성

 

 

 

  테이블을 만들 데이터베이스를 오른쪽클릭하고(1) 새로생성(2)버튼을 누른뒤 테이블(3)버튼을 눌러주자!

https://extsdd.tistory.com/102

 

[Spring/eGov ] #6 웹 서비스 만들기 2 / 요청 URL 파라미터 가져오기 / Debug 방법 / 디버깅 하는법 / @Model

 

extsdd.tistory.com

  일단 우리는 이 프로젝트 기준으로 DB를 만들 것이기 때문에 아래와 같은 테이블을 생성할 것이다.

 

 

 

  자 PRD_MST 테이블부터 생성해보자!

3. PRD_ MST

 

 

 

 

  1. 테이블 이름을 지정해주자

  2. 추가버튼을 눌러서 4개의 속성을 다 추가해준다.

  3. 추가한 속성들의 이름을 지정하고

  4. 데이터 유형을 지정한다.

  5. 길이를 정해준다! URL_STR에는 URL이 길게 들어갈 것임으로 넉넉히 300자를 두고, DISC_STR은 설명이니 50정도. 그리고 USE_YN은 Y혹은 N값만 다룰테니 2정도를 준다

  6. NULL허용을 체크하면 저기 속성은 안넣어도 되는 속성이 된다. DISC_STR은 해당 값에대한 설명인데 꼭 없어도 되니 NULL허용을 해주자, 나머지 3개 속성값은 꼭 NULL이 아닌 실제 값을 필요로 하게 된다. 만약 NULL을 넣으려고 시도하면 제약조건에 위배되서 삽입이 되지 않게 된다.

  7. SEQ_NO는 데이터를 추가할때마다 1~쭈르륵 올라가면 되니 더블클릭을 눌러서 AUTO_INCREMENT를 선택해주고 DISC_STR은 NULL허용을 해놨기 때문에 설정에서 최초값을 NULL로 주도록 하자

 

  다 됐으면 저장 버튼을 눌러주자!!!

CREATE TABLE `PRD_MST` (
	`SEQ_NO` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '고유 번호',
	`URL_STR` VARCHAR(300) NOT NULL COMMENT '목적지 URL',
	`DISC_STR` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '목적지 설명',
	`USE_YN` VARCHAR(2) NOT NULL COMMENT '사용 유무',
	PRIMARY KEY (`SEQ_NO`)
)
COLLATE='utf8_general_ci'
;

 

4. REQ_MST

 

 

 

CREATE TABLE `REQ_MST` (
	`SEQ_NO` INT NOT NULL COMMENT '고유 번호',
	`REQ_DATE` DATETIME NOT NULL COMMENT '날짜'
)
COLLATE='utf8_general_ci'
;

  REQ_MAT 테이블도 대충~ 만들어 준다~ 좀 다른게 있다면 REQ_DATE의 형은 DATETIME형으로 해주자!

 

 

  그리고 저장을 해주자

 

 

  짜잔 ~ 테이블 생성이 완료 됐다. 그럼 이제 값을 하나 예시로 넣어보자!

 

 

5. PRD_MST 데이터 삽입

 

 

 

  자 데이터 삽입은 어려운거 없다. 탭들 뒤져보면 무슨 +모양처럼 생긴친구(1) 있는데 눌러주면 새창이 생기면서 저기다 작성할 수 있다. 작성해보자.

 

INSERT INTO prd_mst (URL_STR, DISC_STR, USE_YN) VALUES
('www.naver.com','네이버','Y'),
('www.daum.net','다음','Y'),
('www.google.com','구글','Y'),
('www.youtube.com','유튜브','Y');
																			
SELECT * FROM PRD_MST

  위 쿼리를 복사해서 복붙하자! 그리고 F9를 누르면 전체 실행이 된다.

 

-START TRANSACTION

 

  보통 SELECT를 제외한 INSERT, DELETE, UPDATE 같은 DML을 사용할때는 MSSQL의 경우에는 begin tran을 걸고 쿼리를 돌린후 데이터가 제대로 됐는지 보고 정상이면 commit 명령어를 입력시켜 완전히 반영하고, 문제가 있으면 rollback 명령어를쳐 복구시키는데 마리아DB에도 역시 있다.

 

  BEGIN TRAN 명령어 대신 START TRANSACTION; 을 선언해주고 나머지 commit/rollback 방법은 같다. 일단 저건 내가 테스트해보고 그냥 넣는 데이터지만, START TRANSACTION하는 습관을 들이는게 미래를 생각하면 좋다. 잘못하다가 데이터가 다 지워지거나 이상하게 바뀌거나 할 수 있기때문에 연습이라도 꼭 해보자!

START TRANSACTION; -- 쿼리문 작성 COMMIT -- 반영 ROLLBACK -- 복구

 

  첫 INSERT라 설명을 좀 해봤구 우리 하던걸 계속 해보자

 

 

  콘솔창에는 이렇게 표시되며 잘 들어갔다는 메시지가 나온다.

 

 

  마지막에 SELECT문도 넣었기 떄문에 INSERT한 테이블을 조회한다. 보면 우리가 처음 계획했던 엑셀의 예시 데이터와 같음을 알 수 있다.

6. REQ_MST ..테이블 이름 변경

 

  REQ_MST 테이블은 마스터성 테이블이 아니라, 요청을 보낼빠다 보냇던 요청시간을 기록하는 Log성 데이터라서 미리 넣어줄 것은 없다..그런데 가만 생각해보니 테이블이름은 MST로 마스터성 정보를 담고있는 테이블인데..Log는 마스터성 정보가 아니잖아..?

 

  그렇다. 테이블 이름을 잘 못 지었다..

 

 

  바꿀테이블에 오른쪽 마우스를 클릭(1)하고 편집(2)을 눌러 3번 박스에 수정할 테이블명을 입력하고 저장(4)을 눌러주자!

 

 

  짜잔 테이블명이 바꼈당~

 

  여기까지 데이터 삽입하는 것에대해 알아보았다~

 

 

#마리아DB #무료DB #MariaDB #HeidiSQL #데이터베이스 #테이블 #스키마 #생성 #데이터 #삽입 #INSERT #STARTTRANSACTION #조회 #SELECT

 

반응형
반응형

스키마(Schema)의 정의

스키마는 DB의 구조와 제약 조건에 관한 전반적인 명세(Specification)를 기술(Description)한 메타데이터의 집합이다.

스키마의 특징

① 데이터 사전에 저장되며 다른 이름으로 메타데이터라고도 한다.

② 현실 세계의 특정한 한 부분의 표현으로서 특정 데이터 모델을 이용해서 만들어 진다.

③ 시간에 따라 불변인 특성을 갖는다.

④ 데이터의 구조적 특성을 의미하며, 인스턴스에 의해 규정된다.

스키마의 3계층
① 외부 스키마
② 개념 스키마
③ 내부 스키마

  DBMS는 외부적 스키마에 따라 명시된 사용자의 요구를 개념적 스키마에 적합한 형태로 변경하고 이를 다시 내부적 스키마에 적합한 형태로 변환한다.

① 외부 스키마(External Schema) / 서브 스키마 / 사용자 뷰(View)

① 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 DB의 논리적 구조를 정의한 것

② 전체 DB의 한 논리적인 부분으로 볼 수 있으므로 서브 스키마라고도 함.

③ 여러개의 오부 스키마가 존재가능, 하나의 외부스키마에 여러 개의 응용 프로그램이나 사용자가 공용하는 것도 가능

④ 같은 DB에 대해서도 서로 다른 관점을 정의할 수 있도록 허용한다.

⑤ 일반 사용자는 질의어(SQL)를 이용하여 DB를 쉽게 사용할 수 있음.

⑥ 응용 프로그래머는 COBOL, C 등의 언어를 사용하여 DB에 접근한다.

② 개념 스키마(Conceptual Schema) / 전체적인 뷰(View)

① DB에서 전체적인 논리적 구조로서, 모든 응용프로그램, 사용자가 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 DB

→ 하나만 존재함

② 개체 간의 관계와 제약 조건을 나타내고 DB의 접근 권한, 보안 및 무결성 규칙에 관한 명세를 정의한다.

③ DB파일에 저장되는 데이터의 형태를 나타내는 것으로, 단순히 스키마라고 하면 개념 스키마를 의미한다.

④ 기관이나 조직체의 고나점에서 DB를 정의한 것이다.

⑤ 데이터베이스 관리자(DBA)에 의해서 구성된다.

③ 내부 스키마(Internal Schema) / 저장 스키마(Storage Schema)

① 물리적 저장장치의 입장에서 본 DB구조로, 물리적인 저장장치와 밀접한 계층이다.

② 실제로 DB에 저장될 레코드의 물리적인 구조를 정의하고, 저장 데이터 항목의 표현 방법, 물리적 순서 등을 나타냄

③ 시스템 프로그래머나 시스템 설계자가 보는 관점의 스키마다

데이터베이스의 구성요소

① 개체 : 파일 처리 방식의 파일에서 레코드

② 속성 : 파일 처리 방식의 파일에서 필드(항목)에 해당되는 것으로 개체의 성질을 나타냄

③ 관계 : 개체와 개체 또는 개체와 속성 간의 관계

단어 노트

① 데이터 사전(Data Dictionary) : 모든 데이터 개체들에 대한 정보를 관리 하는 시스템으로 메타 데이터로 불림

② 메타 데이터(Meta-Data) : 대량의 데이터를 구조화한 데이터로 스키마가 일종의 메타 데이터라고 생각하면 됨

③ 인스턴스(Instance) : 데이터 개체를 구성하고 있는 속성들에 데이터 타입이 정의되어 구체적인 값을 갖는 것

④ 질의어(SQL : structured query language) : DB에 접근하기 위한 언어

⑤ 데이터베이스 관리자(DBA : DataBase Administrator) : 데이터베이스 시스템을 원활하게 수행하도록 데이터베이스의 전체적인 관리 운영에 대한 최고의 책임을 지는 개인 또는 집단

 

 

 

 

반응형
반응형

DBMS(DataBase Mangement System)의 정의

① 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성하고 DB를 관리해 주는 소프트웨어

② 기존 파일시스템이 갖는 종속성, 중복성문제를 해결하기 위해 제안된 시스템으로 모든 응용프로그램이 DB를 공유하게함

③ DB의 구성, 접근 방법, 유지관리에 대한 모든 책임을 짐

기존 파일시스템의 문제점
① 종속성
② 중복성

 

① 종속성으로 인한 문제점

응용프로그램과 데이터 파일이 상호 의존적인 관계에서는 파일이 변경되면 프로그램도 같이 변경해야한다.

② 중복성으로 인한 문제점

① 일관성 : 중복된 데이터 간에 내용이 일치하지 않는 상황이 발생해 일관성이 사라진다.

② 보안성 : 중복되어 있는 모든 데이터에 동등한 보안수준을 유지하기 어렵다.

③ 경제성 : 저장공간의 낭비와 동일한 데이터의 반복 작업으로 비용이 증가한다.

④ 무결성 : 제어의 분산으로 데이터의 정확성을 유지할 수 없다.

DBMS의 필수 기능
① 정의
② 조작
③ 제어

① 정의(Definition) 기능

① 저장될 데이터의 형(Type)과 구조에 대한 정의, 이용 방식, 제약 조건 등을 명시하는 기능

② 데이터간의 관계를 명확하게 명세할 수 있어야 하며, 원하는 데이터 연산은 무엇이든 명세 할 수 있어야 한다.

② 조작(Manipulation) 기능

① 데이터 검색(Slect), 갱신(Update), 삽입(Insert), 삭제(Delete) 등을 처리하는 기능

③ 제어(Control) 기능

① 무결성 : 갱신, 삽입, 삭제가 정확하게 수행되어 데이터의 무결성을 유지하도록 제어함

② 권한 검사 : 정당한 사용자가 허가된 데이터만 접근하도록 보안을 유지하고 권한을 검사함

③ 병행 제어 : 동시에 여러 사용자가 데이터에 접근할 때 항상 정확성을 유지하도록 병행제어함

DBMS의 장/단점

장점

단점

ㆍ데이터의 논리적, 물리적 독립성이 보장됨

ㆍ데이터의 중복을 피할 수 있어 공간이 절약됨

ㆍ저장된 자료를 공동으로 이용할 수 있음

ㆍ데이터의 일관성을 유지할 수 있음

ㆍ데이터의 무결성을 유지할 수 있음

ㆍ보안을 유지할 수 있음

ㆍ데이터를 표준화할 수 있음.

ㆍ데이터를 통합하여 관리할 수 있음.

ㆍ항상 최신의 데이터를 유지함

ㆍ데이터의 실시간 처리가 가능함.

ㆍ데이터베이스의 전문가가 부족함

ㆍ전산화 비용이 증가함

ㆍ시스템이 복잡함

ㆍ대용량 디스크로 집중적인 접근으로 과부화 발생

ㆍ파일의 예비와 회복이

단어 노트

① 병행 제어(Concurrency Control) : DBMS가 여러 사용자가 동시에 DB에 접근하도록 여러개의 트랜잭션을 동시에 수행하는 것.

 

 

#정보처리기사 #정처기 #데이터베이스 #개념 #DBMS #파일시스템 #종속성 #중복성 #정의 #조작 #제어 #장단점

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

반응형
반응형

데이터 베이스의 정의

특정 조직의 업무를 수행하는 데 필요한 상호 관련된 데이터들의 모임

① 통합된 데이터(Intergrated Data) : 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임

② 저장된 데이터(Stored Data) : 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장매체에 저장된 자료

③ 운영 데이터(Operational Data) : 조직의 고유한 업무를 수행하는 데 존재 가치가 확실하고 없어서는 안 될 자료

④ 공용 데이터(Shared Data) : 여러 응용 시스템들이 공동으로 소유하고 유지하는 자료

  즉 데이터베이스란 데이터를 중복을 배제하여 통합해 저장장치에 저장하여, 여러 사람에 의해 공동으로 사용할 수 있도록 운영하는 운영 데이터이다.

 

데이터 베이스의 특징

① 실시간 접근성(Real-Time Accessibility) : 수시적이고 비정형적인 질의에대해 실시간 응답이 가능해야함

② 계속적인 변화(Continuous Evolution) : DB의 상태는 동적이다, 즉 새로운 삽입, 삭제, 갱신으로 항상 최신 데이터 유지

③ 동시 공용(Concurrent Sharing) : 동시에 다수의 사용자가 DB의 데이터를 이용할 수 있음

④ 내용에 의한 참조(Content Reference) : 데이터 참조시 주소나 위치에 의해서가 아닌 데이터 내용으로 찾음.

데이터 베이스 시스템

데이터베이스를 이용하여 자료를 저장하고 관리하여 정보를 얻어내는 데 필요한 컴퓨터 중심의 시스템

ㆍ데이터베이스 ㆍ스키마 ㆍDBMS ㆍDB 언어 ㆍDB 컴퓨터 ㆍDB 사용자

의 구성요소들을 가지고 있지만 크게 중요하진 않음. 나중에 더 자세하게 설명되니 넘어가면 됨


#정보처리기사 #정처기 #데이터베이스 #개념 #정의 #특징 #데이터베이스시스템 #DBMS

 

반응형
반응형

자료 : 관찰이나 측정을 통해 수집한 단순한 사실 = 가공되지 않은 상태

정보 : 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 유용한 형태로 자료를 가공해서 얻은 결과

정보시스템

→ 조직에 필요한 자료를 수집/저장해 두었다가 필요시 처리해서 의사결정에 유용한 정보를 생성하고 분배하는 수단을 말함

자료 처리 시스템

① 일괄 처리 시스템

② 온라인 실시간 처리 시스템

③ 분산 처리 시스템

 

① 일괄 처리 시스템

일정 시간 또는 일정량의 데이터를 모아 한번에 처리하는 시스템.

① 시스템 중심 자료 처리 방법

② 반환 시간이 늦지만 하나의 작업에 모든 자원을 독점해 CPU 유휴시간이 줄어듬

③ 순차 접근 방법을 사용하는 업무에 적당함 → 급여 계산, 회계 마감, 세무 처리, 수도/전기요금, 연말 정산 등

④ 단위 시간당 처리하는 작업수가 많으므로 시스템 성능은 높다

⑤ 트랜잭션당 처리 비용이 적다

② 온라인 실시간 처리 시스템

데이터 발생 즉시 또는 데이터 처리 요구가 있는 즉시 처리하여 결과를 산출함

① 사용자 중심 자료 처리 방법

② 처리 시간이 단축되고, 처리비용이 절감된다.

③ 우주선 운행, 레이더 추적, 핵물리학 실험, 전화 교환장치, 은행 온라인 업무 등 시간이 제한되는 작업에 사용됨

③ 분산 처리 시스템

지리적으로 분산되어 있는 여러대의 컴퓨터를 통신 회선으로 연결

① 각 단말기나 컴퓨터 시스템은 고유의 운영체제와 CPU, 메모리를 가지고 있음

② 시스템의 구축이나 운영이 복잡한 반면, 신뢰성이 높고 확장이 용이하다.

 

단어 노트

① 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) : 정보 시스템을 운영하기 위해 업무중 발생한 다양한 데이터를 모은것

② 유휴 시간(Idle Time) : 실제적인 작업이 없는 시간

③ 트랜잭션(Transaction) : 컴퓨터가 처리해야 할 단위 작업

 

 

반응형

+ Recent posts