주니어 개발자 면접 준비 - DB

해당 포스팅은 면접 준비를 하면서 공부한 내용들을 기록하고 후에 다시 보기 위해 작성했습니다! 만약 잘못된 내용이 있다면 적극적으로 피드백해주시면 감사하겠습니다.

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데이터베이스의 특징

• 실시간 접근성(Real-Time Accessibility)
  • 사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답 가능
• 지속적인 변화(Continuous Evolution)
  • 지속적으로 변화하는 현실 세계를 정확히 반영하기 위해 DB 또한 지속적으로 변화 가능
• 동시 공유 가능(Concurrent Sharing)
  • 여러 사용자가 문제없이 동시에 이용 가능
• 내용에 의한 참조(Content Reference)
  • 데이터가 저장된 디스크의 위치, 주소가 아닌 데이터의 값을 통해 참조 가능

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데이터베이스 언어

• DDL(정의어: Data Definition Language)
  • 새로운 데이터베이스를 구축하기 위해 스키마를 정의하거나 기존 스키마를 삭제, 수정하기 위해 사용

 

• DML(조작어: Data Manipulation Language)
  • 데이터베이스 내 데이터의 삽입, 삭제, 수정, 검색 등을 위해 사용 
  • 절차적 데이터 조작어
    • 사용자가 원하는 데이터가 무엇인지, 또 해당 데이터를 얻으려면 어떻게 처리해야하는지까지 설명
  • 비절차적 데이터 조작어 
    • 사용자가 원하는 데이터가 무엇인지만 설명 

 

• DCL(제어어: Data Control Language)
  • 데이터베이스의 무결성, 보안, 회복, 동시성을 위해 필요한 규칙이나 기법을 정의하기 위해 사용

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SELECT 문의 실행 순서

1. FROM, ON, JOIN
2. WHERE, GROUP BY, HAVING
3. SELECT
4. DISTINCT
5. ORDER BY
6. LIMIT

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Index(인덱스)란?

• 인덱스란 테이블을 처음부터 끝까지 검색하는 Full Table Scan와는 달리 인덱스를 통해 특정 데이터를 검색하는 방법
• 인덱스를 통하면 데이터를 항상 정렬된 상태로 유지하기 때문에 검색이 빨라지지만, 데이터의 추가, 수정, 삭제에 있어서는 쿼리 실행 속도가 느려짐

Index에서 사용되는 자료 구조

• B+Tree 인덱스 자료구조
  • B-Tree를 개선한 구조로, B-Tree의 리프 노드를 연결 리스트로 연결하여 순차 검색이 용이.
  • 시간복잡도: O(log2 N)

 

• 해시테이블
  • 칼럼 데이터 기반으로 생성된 해시를 통한 인덱스 구현
  • 시간복잡도가 우수하지만 순차 검색이 불가하기 때문에 잘 쓰이지 않음
  • 시간복잡도: O(1)

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이상현상

• 테이블의 잘못된 설계로 인해 발생하는 논리적 오류를 칭함

 

• 삽입 이상
  • 자료를 삽입할 때 특정 속성에 해당하는 값이 없어 NULL을 입력 해야 하는 현상

 

• 갱신 이상
  • 중복된 데이터 중 일부만 수정되어 데이터의 모순이 발생하는 현상

 

• 삭제 이상
  • 특정 정보의 삭제 시, 의도치 않은 다른 정보까지 삭제되는 현상

 

DB 정규화

• 하나의 릴레이션에 하나의 의미만 존재하도록 릴레이션을 분해하는 과정. 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위함.
• DB에서 발생하는 각종 이상현상(삽입, 갱신, 삭제)을 해결하며 더 나아가 확장에 용이한 DB 구조를 구축 가능.

 

• 제1정규형
  • 테이블의 칼럼이 원자 값(Atomic Value; 하나의 값)을 갖도록 분해

 

• 제2정규형
  • 제1정규형 만족
  • 기본키가 아닌 속성이 기본키에 대해 완전 함수 종속이 되도록 분해
    • 함수 종속: X가 결정되었을 때 Y값이 저절로 결정되는 관계를 함수 종속이라고 표현함.(X→Y)

 

• 제3정규형
  • 제2정규형 만족
  • 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않도록 분해
    • 이행적 함수 종속: X→Y, Y→Z 시 논리적으로 X→Z가 성립하는데, 이를 이행적 함수 종속이라고 표현.

 

역정규화 이유

• 정규화 단계가 높아질수록 데이터 질의 시 JOIN이 많아지는데, 이는 쿼리의 성능을 저하시키는 요인이기 때문

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SQL Injection 공격

• 공격자가 악의적인 의도의 SQL 구문을 입력하여 DB를 비정상적으로 조작하는 공격

 

• 방지
  • 입력값 검증
  • 쿼리 실행 전 입력값에 대한 검증을 거침
  • Prepared Statements 이용
  • 이미 구문 분석이 끝난 쿼리를 런타임에 사용하는 방법

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RDBMS vs NoSQL

• RDBMS
  • 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 관리
  • 장점: 스키마를 두고 이를 통해 데이터를 관리하기 때문에 데이터의 정합성 보장 용이
  • 단점: 시스템이 커질수록 쿼리가 복잡해지고 성능이 저하되며 scale-out이 어려움(scale-up만 가능)

 

• NoSQL
  • 데이터 간의 관계를 정의하지 않는 스키마리스 구조. 데이터 관리에 자유도가 부여됨
  • 장점: 스키마 없이 데이터를 관리하여 자유로운 관리 가능. scale-up 뿐 아니라 scale-out에도 용이.
  • 단점: 데이터의 중복이 발생할 수 있고, 중복된 데이터가 수정될 경우 모든 컬렉션에 대한 수정을 거쳐야 함.(정합성 보장이 어려움)

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트랜잭션

• 트랜잭션은 작업의 완전성(무결성, 일관성)을 보장하는 역할을 함. 작업들이 모두 성공적으로 수행되거나, 혹은 작업 중 일부에서 문제가 발생 시 작업 중이던 모든 변경 사항을 일괄 취소하여 이를 보장.
• Commit 연산과 Rollback 연산

 

• 특성(ACID)
  • 원자성(Atomicity)
    • 트랜잭션을 구성하는 모든 연산은 all-or-nothing 방식을 이용.
  • 일관성(Consistency)
    • 트랜잭션이 성공적으로 수행된 후에도 데이터베이스가 일관된 상태를 유지해야함.
  • 격리성(Isolation)
    • 현재 수행 중인 트랜잭션이 완료될 때까지 트랜잭션이 생성한 중간 연산 결과에 다른 트랜잭션이 접근할 수 없음.
  • 영속성(Durability)
    • 트랜잭션을 통해 데이터베이스에 반영된 결과는 영구적이어야 함.

 

DB 락

• DB 락은 트랜잭션 처리의 순차성을 보장하기 위한 방법

 

• 공유락
  • 트랜잭션이 읽기 작업을 수행할 때 실행되는 락이며, 공유락끼리는 동시에 접근이 가능.(단, 공유락된 데이터에 배타락은 접근 불가)

 

• 배타락
  • 트랜잭션이 데이터를 변경할 때 실행되는 락. 가장 높은 강도의 락이 수행되며, 이에는 어떠한 종류의 락도 접근 불가.

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옵티마이저란?

• SQL을 가장 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 최적의 수행 경로를 생성해주는 DBMS의 핵심 엔진.
• SQL의 실행계획들을 수립 후 그 중 최적 실행계획을 통해 쿼리를 수행시킴.