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개요데이터 시각화는 숫자와 텍스트로 구성된 데이터를 시각적 요소로 표현하여 패턴, 이상점, 추세를 직관적으로 파악할 수 있게 만드는 핵심 기술입니다. 데이터 분석의 결과를 전달하고, 의사결정을 돕고, 사용자의 관심을 끌어내는 데 있어 시각화는 필수적인 도구이자 언어입니다. 본 글에서는 시각화 기술의 종류, 도구, 설계 원칙, 실무 전략을 정리합니다.1. 데이터 시각화란? 항목 설명 정의수치 또는 범주형 데이터를 시각적 형태(차트, 지도, 대시보드 등)로 표현하는 기술목적정보 전달, 비교, 탐색, 의사결정 지원, 사용자 인터랙션 제공대상정형 데이터, 시계열, 공간 데이터, 텍스트, 네트워크 등‘좋은 시각화’는 단순히 예쁘게가 아니라 빠르고 정확하게 이해되도록 만드는 것.2. 주요 시각화 유형과 용도유형설..

개요데이터 분석은 데이터를 통해 의미 있는 패턴, 상관관계, 예측 결과를 도출해내는 핵심 활동입니다. 단순 통계 계산에서부터 머신러닝 기반의 예측 모델, 실시간 시계열 분석, 텍스트 분석까지 그 기술 범위는 매우 넓습니다. 본 글에서는 현대 데이터 분석 환경에서 널리 사용되는 분석 기술과 방법론, 도구, 실무 전략을 통합적으로 정리합니다.1. 데이터 분석이란? 항목 설명 정의데이터셋을 정량적 또는 정성적으로 분석해 의미 있는 인사이트나 결론을 도출하는 행위목적의사결정 지원, 문제 진단, 예측/추론, KPI 개선분석 대상수치형, 범주형, 시계열, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터분석 기술은 ‘데이터 기반 사고’를 실현하는 핵심 엔진입니다.2. 주요 분석 기법 분류분류기법설명기술 통계평균, 중앙값,..

개요데이터 후처리는 분석, 예측, 시뮬레이션 등의 결과를 인사이트로 전환하거나 사용자에게 전달 가능하게 가공하는 과정입니다. 모델의 출력값, 분석 통계, 예측 결과를 정제·해석·변환해 비즈니스에 바로 활용할 수 있도록 만드는 것이 핵심입니다. 이 글에서는 데이터 후처리의 주요 목적, 기법, 도구, 실무 적용 전략을 정리합니다.1. 데이터 후처리란? 항목 설명 정의모델 또는 분석 처리 결과를 해석 가능한 형태로 정제·가공하는 작업목적사용자 전달, 시각화, 리포팅, 알림 연계, 예외 필터링 등적용 위치머신러닝 결과 처리, 통계 요약, 예측 후 필터링, 리포트 생성 등후처리는 단순한 출력이 아닌, 데이터를 이해 가능한 정보로 바꾸는 과정입니다.2. 주요 후처리 기법분류기법설명예측 결과 변환이진→범주, sof..

개요데이터가 폭발적으로 증가하면서, 다양한 형태의 데이터를 안정적이고 확장 가능하게 저장하는 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다. 텍스트, 이미지, 센서, 로그, 트랜잭션 등 이질적인 데이터를 저장하기 위해 기존의 RDBMS를 넘어서 객체 저장소, NoSQL, 데이터 레이크, 파일 시스템 등 다양한 저장 기술이 등장했습니다. 이 글에서는 현대 데이터 환경에서 사용되는 주요 저장 기술과 그 특징, 선택 전략을 정리합니다.1. 데이터 저장이란? 항목 설명 정의생성된 데이터를 일정 기간 안정적으로 보존하고, 조회·분석할 수 있게 저장하는 기술적 기반목적데이터 보존, 처리 성능 확보, 검색 용이성, 보안·복구주요 고려 요소데이터 유형, 저장 용량, 확장성, 접근 속도, 비용, 정합성저장은 데이터 라이프사이클의..

개요데이터는 이제 ‘소유’보다 ‘공유’를 통해 더 큰 가치를 창출하는 자산이 되었습니다. 다양한 조직 간, 부서 간, 시스템 간의 데이터 연계와 협업이 중요해지며, 이를 가능하게 하는 데이터 공유 기술의 발전이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 데이터 공유의 개념, 주요 기술 방식, 활용 모델, 플랫폼 예시 및 보안 고려사항까지 포괄적으로 정리합니다.1. 데이터 공유란? 항목 설명 정의데이터 제공자와 활용자 간 데이터 파일, API, 플랫폼 등을 통해 정보를 교환하거나 연계하는 기술적·정책적 행위목적데이터 활용 극대화, 중복 제거, 협업 기반 인사이트 확보공유 유형내부 공유(부서 간), 외부 공유(기관/기업 간), 개방형 공유(공공/민간 데이터셋)데이터 공유는 ‘데이터의 유통망’이며, 거버넌스와 기술이 ..

개요데이터 전처리는 원시(raw) 데이터를 분석 가능한 형태로 정제하고 구조화하는 과정으로, 머신러닝, 데이터 분석, 시각화의 전 단계이자 가장 중요한 품질 확보 절차입니다. 정확한 전처리는 모델 성능을 극대화하며, 잘못된 전처리는 잘 만든 알고리즘조차 무용지물로 만들 수 있습니다. 이 글에서는 전처리의 정의, 핵심 기법, 적용 도구, 실무 전략을 정리합니다.1. 데이터 전처리란? 항목 설명 정의원시 데이터를 분석 또는 학습에 적합한 형태로 변환하는 일련의 정제 작업목적노이즈 제거, 일관성 확보, 결측 보완, 형식 정렬을 통해 모델 성능 향상대상정형 데이터(테이블), 비정형 데이터(텍스트, 로그, 이미지 등) 모두 포함전처리는 ‘모델 학습을 위한 데이터 품질 확보 단계’입니다.2. 주요 전처리 기법분류..

개요웹은 가장 방대한 데이터 원천 중 하나이며, 이를 자동화된 방식으로 수집하는 기법이 바로 **웹 크롤링(Web Crawling)**과 **웹 스크래핑(Web Scraping)**입니다. 둘은 종종 혼용되지만 목적과 처리 범위, 기술 방식에서 뚜렷한 차이가 있습니다. 본 글에서는 웹 크롤링과 스크래핑의 정의, 차이점, 기술 도구, 법적 이슈, 실무 적용 전략 등을 비교·정리합니다.1. 정의 및 차이점 구분 웹 크롤링 (Web Crawling) 웹 스크래핑 (Web Scraping) 목적전체 웹사이트 구조 탐색 및 URL 수집특정 페이지의 데이터 추출작동 방식링크를 따라가며 페이지를 순차적으로 수집정해진 요소에서 정보만 추출출력 대상HTML 전체, URL 목록구조화된 데이터 (JSON, CSV 등)활..

개요데이터 기반 시스템의 출발점은 '수집'입니다. 어떤 데이터를 어떻게, 얼마나 빠르게, 어떤 형식으로 수집할 수 있는가에 따라 분석 품질, 실시간성, 대응력이 결정됩니다. 데이터 수집 기술은 IoT, 웹, 로그, 메시지, API, 배치/실시간 등 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 수집 아키텍처와 도구 또한 다변화되고 있습니다. 이 글에서는 대표적인 수집 기술과 아키텍처 유형, 적용 전략을 체계적으로 정리합니다.1. 데이터 수집이란? 항목 설명 정의다양한 출처에서 데이터를 수신, 추출, 적재하기 위한 기술적 처리 과정목적데이터 분석·모델링을 위한 원천 확보, 실시간 반응 시스템 기반 확보수집 유형배치 수집(Batch), 실시간 스트리밍(Stream), 이벤트 기반, CDC(Change Data..

개요빅데이터가 산업·공공·과학 분야에서 필수 인프라로 자리잡으면서, 데이터 품질, 처리 기술, 시스템 연동, 보안 등에 대한 표준화 필요성이 급격히 증가하고 있습니다. 빅데이터 표준은 데이터 수집부터 저장, 분석, 시각화, 활용까지 데이터 생애주기 전반에서 일관성과 호환성을 보장하는 기준 체계입니다. 이 글에서는 국내외 주요 빅데이터 표준, 참조 아키텍처, 적용 사례를 정리합니다.1. 빅데이터 표준이란? 항목 설명 정의빅데이터 처리 및 품질 확보를 위해 제정된 국제 및 국가 단위 기술·관리 지침목적상호운용성 확보, 기술 중립성, 품질 보증, 데이터 공유 촉진적용 범위수집, 저장, 처리, 분석, 시각화, 개방, 보안, 거버넌스 등빅데이터 표준은 기술뿐 아니라 정책, 운영, 관리 측면의 가이드라인까지 포함..

개요패스트데이터(Fast Data)는 빅데이터의 ‘크기’ 중심 패러다임에서 ‘속도’ 중심으로 진화한 개념입니다. 즉, 대용량 데이터를 쌓아 분석하는 것이 아니라, 데이터가 생성되자마자 바로 처리하고 활용하는 실시간 분석 기술 및 전략을 말합니다. 실시간 모니터링, 즉시 대응, 스트리밍 분석이 요구되는 산업 전반에서 패스트데이터는 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.1. 패스트데이터란? 항목 설명 정의데이터가 생성되자마자 저장 전에 실시간으로 처리·분석하는 데이터 흐름 처리 방식특징초저지연성, 이벤트 기반, 실시간 스트리밍, 짧은 수명 데이터 중심관련 기술Kafka, Flink, Spark Streaming, Apache Pulsar, Apache Beam, Redis Streams패스트데이터는 ‘데이터 ..

개요'빅데이터'는 대량의 데이터를 수집·저장·분석하여 인사이트를 도출하는 기술과 방법론을 의미하며, 2010년대 초부터 산업 전반에서 디지털 혁신을 이끌어왔습니다. 하지만 정형·비정형 데이터를 저장하는 데 그치지 않고, AI 기반의 실시간 분석과 자동화된 의사결정까지 요구되는 시대가 도래하면서 '빅데이터 2.0' 개념이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 빅데이터와 빅데이터 2.0의 개념, 기술 차이, 아키텍처, 활용 사례 등을 비교 분석합니다.1. 빅데이터(Big Data)란? 항목 설명 정의대용량, 고속, 다양한 형태의 데이터를 저장하고 분석하는 기술 및 환경특징3V(Volume, Velocity, Variety) → 이후 5V(Veracity, Value)로 확장주요 기술Hadoop, HDFS, ..

개요Query Offloading은 데이터베이스의 주요 부하를 다른 시스템, 캐시, 외부 분석 플랫폼 등으로 분산하여 성능을 최적화하는 전략입니다. 고부하 쿼리, 반복 실행되는 분석 질의, 보고서용 정적 쿼리를 오프로드(offload)함으로써 본 시스템의 트랜잭션 처리 성능을 확보하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 본 글에서는 Query Offloading의 개념, 유형, 기술 구성, 실무 적용 사례 등을 다룹니다.1. Query Offloading이란? 항목 설명 정의원본 DB가 직접 처리하지 않도록 일부 쿼리를 외부 시스템(예: 캐시, DW, 분석 플랫폼)으로 분산하는 기술목적OLTP 시스템의 성능 보존, 보고서 쿼리 분리, 리소스 분산주요 활용비즈니스 인텔리전스, 대용량 집계, 백엔드 비동기 연..

개요'Code Smell'처럼 'DB Smell'은 데이터베이스에서 유지보수성과 확장성을 해치는 구조적 결함 또는 나쁜 설계 습관을 의미합니다. 즉시 오류를 발생시키진 않지만, 장기적으로는 성능 저하, 비즈니스 로직 중복, 데이터 품질 저하 등의 문제를 유발합니다. 이 글에서는 대표적인 DB Smell의 유형, 원인, 진단 방법, 개선 전략을 실무 중심으로 소개합니다.1. DB Smell이란? 항목 설명 정의데이터베이스 설계·구현 상에서 나타나는 구조적 문제 또는 나쁜 냄새(징후)발생 위치테이블 구조, 컬럼 설계, 관계 모델, 인덱스, 트리거, 제약 조건 등위험 요소데이터 중복, 무결성 저하, 성능 문제, 비표준 설계 유입DB Smell은 궁극적으로 기술 부채로 이어지며, 코드뿐 아니라 데이터 모델에서..

개요DB 리팩토링(Database Refactoring)은 기존 데이터베이스 스키마를 기능 변화 없이 점진적으로 개선해 구조의 품질과 유지보수성을 향상시키는 프로세스를 의미합니다. 애플리케이션의 코드 리팩토링처럼, DB 리팩토링 역시 성능 개선, 가독성 향상, 중복 제거, 확장성 확보 등을 목표로 수행됩니다. 본 글에서는 DB 리팩토링의 개념, 유형, 절차, 적용 전략, 도구 등을 실무 중심으로 정리합니다.1. D 항목 설명 정의기능은 변경하지 않되, 데이터베이스 스키마의 구조나 명세를 개선하는 작업목적데이터 품질 및 모델의 일관성 향상, 기술 부채 감소, 애자일 개발 지원적용 범위테이블 구조, 인덱스, 컬럼 명세, 제약 조건, 데이터 타입, 참조 관계 등DB 리팩토링은 코드 리팩토링과 병행되어야 하며..

개요DB 튜닝(Database Tuning)은 데이터베이스 시스템의 성능을 극대화하기 위한 다양한 기술과 전략을 통칭하는 개념입니다. 단일 쿼리의 성능을 높이는 것부터 시작해, 인덱스 설계, 파라미터 조정, 하드웨어 리소스 활용 최적화까지 폭넓은 영역을 포함합니다. 본 포스트에서는 DB 튜닝의 주요 대상, 절차, 전략, 도구 및 실무 적용 팁까지 체계적으로 정리합니다.1. DB 튜닝이란? 항목 설명 정의데이터베이스 시스템의 성능을 분석하고, 병목 요소를 제거하여 처리 효율을 향상시키는 활동대상SQL 쿼리, 인덱스, 메모리 구조, 파라미터, 병렬 처리, 물리적 구조 등목적응답 속도 향상, 트랜잭션 처리량 증대, 자원 효율화DB 튜닝은 단순한 기술 조정보다도 데이터 구조와 쿼리의 본질을 이해하는 것이 핵심..

개요전통적인 B-Tree 기반 인덱스는 1차원 정렬 값에 최적화된 구조입니다. 그러나 위치 기반 서비스(GIS), 이미지 검색, 벡터 유사도 분석 등에서는 2차원 이상의 다차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱스 구조가 필요합니다. 이를 위해 등장한 것이 R-Tree, KD-Tree, Quad-Tree, Grid File 등의 다차원 색인 구조입니다. 본 글에서는 이들 구조의 개념, 차이점, 적용 전략을 비교 분석합니다.1. 다차원 색인 구조란? 항목 설명 정의2차원 이상의 좌표, 영역, 벡터 등 복수 속성을 기준으로 색인할 수 있는 자료 구조목적고차원 공간 탐색, 범위 질의(range query), 근접 질의(nearest neighbor query) 최적화활용GIS, IoT, 이미지 검색, ..

개요AVL 트리는 데이터 구조 중 하나로, 모든 노드가 스스로 균형을 유지하도록 설계된 자가 균형 이진 탐색 트리(Self-Balancing Binary Search Tree)입니다. 삽입, 삭제 시 트리의 높이 균형을 유지함으로써 탐색, 삽입, 삭제 연산에서 최악의 성능을 보장하며, 데이터베이스 인덱스, 캐시, 메모리 기반 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 본 포스트에서는 AVL 트리의 개념, 원리, 구현 방식 및 다른 트리와의 비교를 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의각 노드의 왼쪽과 오른쪽 서브트리 높이 차이가 1 이하인 이진 탐색 트리명칭 유래1962년 G.M. Adelson-Velsky와 E.M. Landis가 제안한 이름의 약자핵심 특성트리의 균형 인수(Balance Factor..

개요데이터베이스 성능을 좌우하는 핵심 요소 중 하나는 인덱스의 구조입니다. 인덱스는 단순한 검색 도구를 넘어, 데이터를 어떻게 정렬하고 탐색할지를 결정짓는 알고리즘적 기반을 가집니다. 특히 B-Tree, R-Tree, T-Tree는 대표적인 인덱스 구조로 각각의 특징과 적용 분야가 다릅니다. 본 포스트에서는 이 세 가지 인덱스 구조의 개념, 차이점, 장단점, 실무 적용 전략을 중심으로 비교 분석합니다.1. B-Tree 인덱스 항목 설명 정의균형 이진 트리 구조로, 정렬된 키를 기반으로 탐색하는 범용 인덱스특징빠른 탐색(로그 시간), 범위 검색에 적합, 중복 허용 가능활용RDBMS 기본 인덱스 구조 (Oracle, MySQL, PostgreSQL 등)노드는 정렬된 상태로 유지되며, 삽입/삭제 시 자동으로..

개요데이터베이스와 검색 시스템에서 인덱스는 성능을 결정짓는 핵심 요소입니다. 특히 정적 인덱싱(Static Indexing)과 동적 인덱싱(Dynamic Indexing)은 데이터의 갱신 주기와 활용 목적에 따라 다른 전략을 취해야 합니다. 이 글에서는 두 방식의 개념, 차이점, 사용 예시, 장단점, 실무 전략을 체계적으로 비교 분석합니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 적용 영역 정적 인덱싱데이터를 수집한 후 일괄적으로 인덱스를 생성배치 처리 기반, 문서 검색 시스템 등동적 인덱싱데이터가 추가·변경될 때마다 실시간으로 인덱스를 갱신실시간 검색, 온라인 트랜잭션 처리 (OLTP)정적 인덱싱은 초기 구축 비용이 높지만 안정적이며, 동적 인덱싱은 유연하고 즉시성 있는 반응이 장점입니다.2. 작동 방식단계정..

개요커버링 인덱스(Covering Index)는 SQL 실행 시 필요한 컬럼들이 모두 인덱스에 포함되어 있어, 테이블 액세스 없이 인덱스만으로 결과를 반환할 수 있는 고성능 인덱스 설계 기법입니다. 특히 대용량 테이블에서 응답 속도를 향상시키고 I/O를 획기적으로 줄일 수 있어 성능 튜닝의 강력한 도구로 활용됩니다. 본 포스트에서는 커버링 인덱스의 개념, 작동 원리, 장단점, 실무 적용 전략 등을 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SELECT 절에서 필요한 모든 컬럼이 인덱스에 포함된 상태목적테이블 액세스 생략 → 디스크 I/O 최소화적용 조건WHERE, SELECT, ORDER BY 컬럼이 모두 인덱스 포함 시 적용 가능커버링 인덱스를 활용하면 TABLE ACCESS BY INDEX ROWI..

개요SQL 실행 계획에서 인덱스는 단순한 검색 보조 수단이 아닌, 데이터 접근 효율을 극대화하는 핵심 전략입니다. 그중에서도 인덱스 스캔(Index Scan)은 옵티마이저가 테이블 데이터를 읽는 방식을 결정할 때 주요하게 고려하는 요소입니다. 본 포스트에서는 인덱스 스캔의 개념, 유형, 작동 원리, 실행 계획 분석 방법 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인덱스를 사용하여 테이블의 데이터를 직접 조회하거나 데이터의 위치를 찾는 접근 방식목적불필요한 Full Table Scan을 줄이고 I/O 성능 향상기반 구조B-Tree 또는 Bitmap 구조의 인덱스 활용인덱스 스캔은 WHERE 조건, 정렬, 조인 시 빠른 데이터 위치 탐색을 가능하게 합니다.2. 인덱스 스캔의 주요 유형유형..

개요인덱스는 SQL 성능을 좌우하는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 그러나 인덱스는 '많이 만든다고 좋은 것'이 아닌, '잘 만들어야 의미 있는 것'입니다. 잘못된 인덱스는 오히려 성능 저하와 리소스 낭비를 초래할 수 있습니다. 본 포스트에서는 실무 관점에서 효율적인 인덱스 설계를 위한 선택 지침과 전략을 상세히 안내합니다.1. 인덱스 설계의 기본 원칙 원칙 설명 이유 최소화꼭 필요한 컬럼에만 생성과다 인덱스는 쓰기 성능 저하 유발자주 쓰는 조건 위주WHERE, JOIN, ORDER BY 대상 컬럼쿼리 효율 극대화 가능카디널리티 고려중복률 낮은 컬럼 중심 설계인덱스 선택 가능성 ↑커버링 인덱스 활용SELECT 컬럼 포함한 인덱스 구성테이블 액세스 생략 가능복합 인덱스 순서 고려조건절에서 앞 컬럼 사..

개요인덱스(Index)는 데이터베이스 성능 최적화의 핵심 도구로, 테이블 내 데이터를 보다 빠르게 조회할 수 있도록 돕는 자료 구조입니다. 마치 책의 목차처럼 원하는 데이터를 신속하게 찾도록 지원하며, 대용량 데이터 환경에서 특히 중요한 역할을 합니다. 본 포스트에서는 인덱스의 개념, 동작 방식, 종류, 장단점, 실무 적용 전략 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의특정 컬럼의 값을 기준으로 빠르게 데이터를 찾기 위한 보조 자료 구조목적검색 속도 향상, 쿼리 성능 개선기반 구조대부분 B-Tree 기반 (RDB 기준), Bitmap, Hash 등도 존재인덱스는 테이블 데이터에는 영향을 주지 않지만, 쿼리 처리 계획(Execution Plan)에 큰 영향을 줍니다.2. 동작 원리단계..

개요SQL 힌트(Hint)는 데이터베이스 옵티마이저(Optimizer)가 SQL 실행 계획을 수립할 때 개발자가 특정 방식으로 실행되도록 유도하는 지시문입니다. 일반적으로 SQL 문에 주석 형태로 삽입되며, 옵티마이저가 자동으로 선택한 계획이 비효율적일 때 명시적인 힌트를 통해 성능 개선을 유도할 수 있습니다. 본 포스트에서는 힌트의 개념, 사용법, 유형, 실무 적용 전략 등을 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SQL 실행 계획을 수동으로 유도하기 위해 사용하는 옵티마이저 제어 구문목적인덱스 사용, 조인 방식, 병렬 처리 등 실행 전략 직접 지정형식/*+ HINT_NAME */ 형태로 SELECT, UPDATE, DELETE 등에 삽입힌트는 강제 지시가 아닌 "가이드"로 작용하며, 일부..

개요데이터베이스에서 반복적이고 복잡한 로직을 처리하기 위해 사용되는 저장 프로시저(Stored Procedure)와 프로시저(Procedure)는 SQL의 강력한 기능 중 하나입니다. 일반적으로 'Stored Procedure'는 DB에 저장되는 모든 프로시저를 의미하지만, 시스템에 따라 일반 Procedure(비저장 함수형 호출)와 구분되기도 합니다. 이 글에서는 Stored Procedure의 개념, 일반 Procedure와의 구분, 구조, 장단점, 실무 활용 전략을 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 용어 설명 특징 Procedure데이터베이스 또는 프로그래밍 언어에서 정의된 일련의 명령 블록선언 후 직접 실행 가능Stored Procedure데이터베이스에 저장되어 반복 호출 가능한 Proc..

개요내장 SQL(Embedded SQL)은 C, COBOL, Java 등과 같은 고급 프로그래밍 언어 내에 SQL 문장을 삽입하여 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록 해주는 기술입니다. 일반적인 API 호출 방식(JDBC 등)과 달리, 코드 내에서 직접 SQL을 작성함으로써 보다 직관적인 데이터 접근이 가능하며, 정적 분석 및 컴파일 타임 검증의 장점이 있습니다. 본 포스트에서는 내장 SQL의 개념, 구조, 장단점, 실무 활용 사례 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의프로그래밍 언어 코드 내에 SQL 문을 직접 삽입하여 사용하는 방식목적SQL을 코드와 통합하여 DB 접근을 간결하게 수행활용 환경주로 호스트 언어(C, COBOL 등) 기반 시스템에서 사용SQL 문은 호스트 언어 내에 EXE..

개요Java로 데이터베이스를 다룰 때 가장 많이 사용되는 두 가지 SQL 실행 방법이 Statement와 PreparedStatement입니다. 이 둘은 SQL 실행 방식, 보안, 성능 최적화 측면에서 큰 차이를 보이며, 잘못된 선택은 SQL Injection, 성능 저하 등의 문제로 이어질 수 있습니다. 이 포스트에서는 Statement와 PreparedStatement의 차이점, 사용법, 보안성, 성능 차이, 실무 활용 전략을 상세히 비교합니다.1. 개념 및 정의 항목 Statement Prepared Statement 정의실행할 SQL을 문자열로 직접 입력실행할 SQL을 미리 컴파일하고 파라미터로 값 주입사용 목적단순, 고정되지 않은 쿼리파라미터가 있는 반복 쿼리 실행SQL 실행 시점컴파일과 실..

개요SQL은 데이터베이스와 상호작용하기 위한 언어이며, 그 구현 방식에 따라 '정적 SQL(Static SQL)'과 '동적 SQL(Dynamic SQL)'로 나뉩니다. 정적 SQL은 미리 정의된 구조로 고정 실행되고, 동적 SQL은 실행 시점에 조건이나 구조가 바뀔 수 있어 유연성이 뛰어납니다. 이 포스트에서는 두 방식의 개념, 차이점, 장단점, 보안/성능 측면을 상세히 비교 분석합니다.1. 개념 및 정의 유형 정의 실행 시점 정적 SQL애플리케이션 코드 내에서 SQL 문이 고정되어 실행컴파일 시 SQL이 결정됨동적 SQL실행 시점에 문자열로 SQL 문을 구성하여 실행런타임에 SQL 생성 및 실행정적 SQL: 구조 고정, 반복 실행 최적화 용이동적 SQL: 유연한 조건 처리, 쿼리 구조 변화 가능2...

개요SQL 문이 데이터베이스에서 실행되기 전, 반드시 거치는 단계가 바로 파싱(Parsing)입니다. 이 중에서도 하드파싱(Hard Parsing)과 소프트파싱(Soft Parsing)은 SQL 성능을 결정짓는 핵심 요소입니다. 두 방식의 차이를 이해하면 데이터베이스 튜닝, 응답 시간 단축, 시스템 자원 절감 등의 효과를 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 하드파싱과 소프트파싱의 개념, 처리 과정, 차이점, 최적화 전략 등을 정리합니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 하드파싱(Hard Parsing)SQL 문이 처음 실행될 때, 새로운 파싱 트리 및 실행 계획을 생성하는 비용이 큰 작업소프트파싱(Soft Parsing)기존에 캐시된 SQL 실행 계획을 재사용하여 파싱을 최소화한 작업하드파싱은 부하가 크고 느..

개요SQL은 데이터베이스와의 대화 언어로, 우리가 작성한 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 명령어는 내부적으로 복잡한 처리 과정을 거쳐 실행됩니다. 이 과정을 이해하면 SQL 최적화, 성능 개선, 오류 해결에 있어 보다 전략적인 접근이 가능합니다. 본 포스트에서는 SQL이 DBMS에서 처리되는 전 과정을 체계적으로 설명합니다.1. SQL 처리 개요SQL 처리란, 사용자가 입력한 SQL 문이 데이터베이스에서 해석, 최적화, 실행, 결과 반환까지 이르는 일련의 과정을 의미합니다.목적: SQL 성능 분석 및 튜닝 이해 기반 마련대상 DBMS: Oracle, MySQL, PostgreSQL 등 범용 적용 가능중요성: 실행 계획과 옵티마이저 이해의 기반2. SQL 처리 단계 단계 설명 세..