Database 기술 면접 정리
Daily Update
Database
JDBC
- 자바에서 DB의 종류에 상관없이 데이터베이스에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 API
DBCP
DataBase Connection Pool의 약자- 애플리케이션에서
DB로 요청할 때, 가장 많은 비용이 소모되는 커넥션 객체 생성 비용을 줄일 수 있다. Pool에 미리Connection객체를 생성해두고, 필요할 때마다 가져와 사용하고 반납하는 구조이다.Tomcat(서버)의 스레드 하나 당 하나의 커넥션 객체가 일대일로 매칭된다.- 커넥션 객체를 모두 사용하고 있을 때, 요청이 들어오면 스레드는 대기열에서 대기한다.
Tomcat(서버)스레드 풀의 스레드가 모두 소진되면Tomcat은 오류를 뱉는다.- Q. 커넥션 객체를 가능한 많이 만들어 놓으면?
- A. 일반적으로
DBMS의 리소스는 다른 서비스와 공유해 사용하는 경우가 많기에 무조건 커넥션 개수를 늘리는게 답이아니다.
- 사용자가 인내할 수 없는
MaxWait값은 쓸모 없다. - 그렇다고
MaxWait를 너무 작게 설정하면 과부하 시 커넥션 풀에 여분의 객체가 없을 때 너무 자주 오류 메시지를 보게된다.
Ref.
statement preparation
RDBMS실행에 있어 비용이 많이 드는 작업이며, 복잡한SQL일 수록 더욱 높은 비용 소모
문법 오류 검증
컬럼 참조의 유효성 검증
최적화 된 접근경로
execution plan의 식별
prepared statement pool
- 자주 사용되는
statement를 사전에prepare하여pool에 저장해놓는 것 pool에서Prepare된 statement을 갖고 오는 방법을 Prepared Statement Pooling- statement preparation에 소모되는 비용을 최소화 할 수 있음
생성 방법
connection pool이 있다면pool에서 connection을 얻어 온다.preparedstatement pool생성하기
사용하는 이유
RDBMS가statement를 준비하는 시간을 줄여주기때문에 애플리케이션이RDBMS로부터 데이터를 로딩하는 시간이 향상됨Statement caching이 자동으로 수행됨Statement pooling과Connection pooling을 함께 사용하면Connection pooling을 단독으로 사용하는 것보다 큰 성능향상을 가져옴
connection pool과 preparedstatement pool을 같이 사용했을 때 장점
- 커넥션 풀을 사용하지 않으면 애플리케이션이
disconnect되었을 때prepared statement pool이 사라진다. - 하지만, 커넥션 풀을 사용한다면
prepared statement pool이 사라지지 않고,disconnect될 때connection pool과prepared statement pool이 함께 return 된다. - 이후에 애플리케이션이
connect했을 때Statement prepare를 하지않고,prepared statement pool에 있는prepared statement를 재사용할 수 있다.
Ref.
statement
SQL구문을 실행하는 역할- 구문 실행 후 결과를 반환하는 역할
perpared statement vs statement
[참고] SQL 실행과정
1) 쿼리 문장 분석
2) 컴파일
3) 실행
-
둘의 가장 큰 차이점은
캐싱사용 여부이다. statement는 쿼리를 실행할 때 마다 1) ~ 3)의 과정을 거친다prepared statement는 컴파일을 미리 준비해두기 때문에statement보다 성능상 이점이있다.- 동일한 쿼리에서는
prepared statement유리- select * from a => 10만건이상의 데이터 가져오기
- 조건절이 매번 바뀌는 쿼리는
statement유리
인덱스에는 왜 Hashtable 보다 B Tree 인가?
Hashtable의 search 시간복잡도는 O(1)이다. 그 어떤 자료구조보다 검색을 할 때 빠르다. 그럼에도 불구하고 Database의 index의 구조로 왜 B Tree를 선택했을까?
그 이유는 바로 데이터베이스의 데이터 구조 특성때문이다.
데이터베이스에서 자료를 조회할 떄 특정 데이터만을 추출하기도 하지만, 범위 설정이 필요한 경우가 많다.
예를들어, 키가 180이상인 사람의 데이터를 추출하고 싶다면 조건문에 부등호 >= 기호를 사용해야한다. 이 부등호는 Hashtable에서는 사용할 수 없다. Hashtable은 {key : vlaue} 쌍의 구조로 특정 데이터를 가리키는 key 값만 가지고 있을 뿐 부등호 연산을 할 수 없는 것이다. 그렇기 때문에 부등호 연산에 적합한 B Tree를 사용한다. 조회 시간복잡도도 log(n)으로 준수하다.
인덱스 성능 고려할 점
SELECT 쿼리의 성능을 향상시키는 INDEX는 항상 좋지만은 않다.
INSERT의 경우INDEX에 대한 데이터를 추가해야하므로 그만큼 성능에 손실이있다.DELETE의 경우INDEX에 존재하는 값을 삭제하는 것이 아닌 사용하지 않는다는 표시가 남는다.- 즉, row 수는 그대로이다. 실제 데이터는 1000건인데 데이터가 10만이되는 결과를 낳을 수 있다.
UPDATE의 경우INSERT,DELETE두 경우의 문제점을 모두 수반한다.UPDATE는 이전 데이터를 삭제하고, 새 데이터를 삽입하는 개념이기 때문이다.
인덱스 활용법
- 전체 데이터 중 10~15% 이내의 데이터를 검색할 때 사용하면 효율적이다.
- 두 개이상의 컬럼이
WHERE절이나JOIN조건으로 자주 사용되는 경우 인덱스를 생성하는 것이 효율적이다. - 한 테이블에 저장된 데이터 용량이 상당히 클 경우 유리하다.
- 가능 한 수정이 빈번하게 일어나지 않는 컬럼을 설정한다.
트랜잭션 격리 수준(isolation)
UNDO, REDO
-
UNDO는 실행취소,REDO는 다시하다 라는 뜻을 갖는다. -
REDO와UNDO의 공통점은 복구이다.REDO는 복구할 때, 사용자가 했던 작업을 그대로 다시한다.UNDO는 복구할 떄, 사용자가 했던 작업을 반대로 한다. 즉, 작업을 원상태로 되돌린다.
Ref.
https://brownbears.tistory.com/181
Primary key , Foreign key
Primary key: 테이블에서 각 행(row)를 유일하게 구분하는 keyForeign key: 하나의 테이블에 있는 열(column)으로는 그 의미를 표현할 수 없는 경우, 다른 테이블의Primary key열(column)을 반드시 참조해야하는 key
NoSQL(ex, MongoDB)
개념
Not Only SQL의 약자- 분산 환경에서 대용량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 개발
- 빅데이터를
RDBMS의 스키마에 맞춰 변경해 넣으면 매우 긴 시간의 down time이 발생 - 관계모델, 트랜잭션 연산, 일관성, 속성을 유지하면서 분산환경에서
RDBMS를 조작하기 힘듦
- 빅데이터를
- 릴레이션이 아니므로 고정된 스키마가 없고, 조인이 힘듦
특징
- 거대한
Map형태로key : value형식을 지원 - 관계를 정의하지 않음
- 대용량 데이터 저장
- 분산형 구조를 통해 데이터의 백업본을 만들어 데이터 유실이나 서비스 중지에 대비
- 읽기보다 쓰기 작업이 빠름
MySQL
- 오픈소스 관계형 데이터베이스
- 다양한 운영체제에서 사용 가능
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