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문제 정보
문제 ID: 540489
카테고리: 정보처리기사
강의: 미분류
키워드: 없음
문제
정규화된 엔티티, 속성, 관계를 시스템의 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법은?
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단일 문제
정답
2번
: 반정규화
해설 gpt-4o-mini 생성
[정답 근거] → 정답인 2번 '반정규화'는 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 구조를 일부러 비정규화하는 과정을 의미합니다. 이는 중복 데이터를 허용하여 데이터 접근 속도를 높이고, 복잡한 조인을 줄여 개발 및 운영을 단순화하는 데 기여합니다.
[오답 해설] →
1. 1번 '인덱스정규화'는 데이터베이스의 검색 성능을 높이기 위한 인덱스를 생성하는 과정으로, 반정규화와는 다른 개념입니다.
2. 3번 '집단화'는 데이터를 그룹화하여 처리하는 방법으로, 데이터 모델링의 기법이라기보다는 데이터 분석에서 주로 사용되는 개념입니다.
3. 4번 '머징'은 두 개 이상의 데이터를 통합하는 과정으로, 데이터 모델링의 기법이지만 반정규화와는 다른 목적을 가지고 있습니다.
[관련 개념] → 데이터베이스 정규화는 데이터의 중복을 줄이고 무결성을 유지하기 위한 과정입니다. 반정규화는 이러한 정규화 과정을 일부러 되돌려 성능을 개선하는 기법입니다.
[학습 포인트] → 데이터 모델링에서 정규화와 반정규화의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 반정규화는 성능 향상과 운영의 단순화를 위해 필요할 수 있으며, 적절한 상황에서 활용해야 합니다.
[오답 해설] →
1. 1번 '인덱스정규화'는 데이터베이스의 검색 성능을 높이기 위한 인덱스를 생성하는 과정으로, 반정규화와는 다른 개념입니다.
2. 3번 '집단화'는 데이터를 그룹화하여 처리하는 방법으로, 데이터 모델링의 기법이라기보다는 데이터 분석에서 주로 사용되는 개념입니다.
3. 4번 '머징'은 두 개 이상의 데이터를 통합하는 과정으로, 데이터 모델링의 기법이지만 반정규화와는 다른 목적을 가지고 있습니다.
[관련 개념] → 데이터베이스 정규화는 데이터의 중복을 줄이고 무결성을 유지하기 위한 과정입니다. 반정규화는 이러한 정규화 과정을 일부러 되돌려 성능을 개선하는 기법입니다.
[학습 포인트] → 데이터 모델링에서 정규화와 반정규화의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 반정규화는 성능 향상과 운영의 단순화를 위해 필요할 수 있으며, 적절한 상황에서 활용해야 합니다.
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문제 ID: 540489
카테고리: 정보처리기사
강의: 미분류
키워드: 없음