데이터베이스론

1번

1. ①

   질의 처리기

2. ②

   트랜잭션 관리자

3. ③

   저장 데이터 관리자

4. ④

   런타임 데이터베이스 처리기

2번

1. ①

   개념적 설계 논리적 설계 물리적 설계

2. ②

   논리적 설계 개념적 설계 물리적 설계

3. ③

   물리적 설계 개념적 설계 논리적 설계

4. ④

   물리적 설계 논리적 설계 개념적 설계

3번

1. ①

   SELECT 사번, 월급

   FROM 직원

   ORDER BY 월급;

2. ②

   SELECT *

   FROM 직원

   WHERE 이름 LIKE '김%';

3. ③

   SELECT AVG(월급)

   FROM 직원

   WHERE 부서 = '인사팀';

4. ④

   SELECT SUM(부서, 월급)

   FROM 직원

   GROUP BY 부서;

4번

1. ①

   ㄱ, ㄴ

2. ②

   ㄴ, ㄷ

3. ③

   ㄷ, ㄹ

4. ④

   ㄱ, ㄴ, ㄷ

5번

1. ①

   비공유(shared nothing) 모델

2. ②

   공유 디스크(shared disk) 모델

3. ③

   공유 메모리(shared memory) 모델

4. ④

   공유 프로세서(shared processor) 모델

6번

1. ①

   ㄱ, ㄴ

2. ②

   ㄱ, ㄷ

3. ③

   ㄴ, ㄷ

4. ④

   ㄱ, ㄴ, ㄷ

7번

1. ①

   속성의 데이터 타입

2. ②

   테이블에 저장된 레코드 값

3. ③

   데이터에 대한 다양한 제약 조건

4. ④

   테이블 이름, 인덱스(index) 이름, 뷰(view) 이름

8번

1. ①

   맵리듀스(MapReduce) 기법을 사용하는 파일 시스템은 병렬 처리를 지원하지 않는다.

2. ②

   맵리듀스 기법에서 reduce() 함수의 입력 키 타입은 map() 함수의 출력 키 타입과 다르다.

3. ③

   맵리듀스 기법의 map() 함수는 각 입력 레코드에 대해 출력이 없거나, 한 개 이상의 (키, 값) 쌍들을 출력한다.

4. ④

   하둡 분산 파일 시스템(HDFS)에서 각 파일의 블록을 식별하기 위한 메타데이터를 저장하는 서버는 데이터노드(DataNode)이다.

9번

1. ①

   T1의 read(B)와 T2의 read(B)

2. ②

   T1의 write(B)와 T2의 write(B)

3. ③

   T2의 read(B)와 T1의 write(B)

4. ④

   T2의 write(A)와 T3의 read(A)

10번

1. ①

   ㄱ, ㄴ

2. ②

   ㄱ, ㄹ

3. ③

   ㄴ, ㄷ

4. ④

   ㄷ, ㄹ

11번

1. ①

   T5

2. ②

   T1, T5

3. ③

   T4, T5

4. ④

   T1, T3, T5

12번

1. ①

   GROUP BY 팀번호;

2. ②

   GROUP BY 선수번호;

3. ③

   GROUP BY 팀번호 HAVING AVG(점수) >= 15;

4. ④

   GROUP BY 팀번호 HAVING MAX(점수) >= 20;

13번

1. ①

   오손 읽기(dirty read)

2. ②

   갱신 손실(lost update)

3. ③

   팬텀 문제(phantom problem)

4. ④

   부정확한 요약(incorrect summary)

14번

1. ①

   ‘회원’, ‘도서’, ‘대출’, ‘반납’이 주요 릴레이션이다.

2. ②

   ‘도서’와 ‘반납’ 릴레이션 간의 관계는 일대다(1 : n) 관계이다.

3. ③

   ‘대출’과 ‘반납’ 릴레이션 간의 관계는 다대다(m : n) 관계이다.

4. ④

   ‘대출’ 릴레이션의 회원번호는 ‘회원’ 릴레이션의 회원번호를 참조하는 외래키이다.

15번

1. ①

   데이터를 디스크에 분산 저장하고 오류 검출 및 정정이 가능한 해밍코드를 사용한다.

2. ②

   미러링(mirroring) 기법을 활용하여 한 디스크 장애 시 미러 디스크에서 읽을 수 있다.

3. ③

   데이터를 디스크에 교차 배치하여 읽기와 쓰기 성능이 향상되나, 장애 복구 기능은 제공되지 않는다.

4. ④

   블록 단위로 데이터를 분할하여 여러 디스크에 분산 저장하고, 장애 시 패리티 비트를 통해 복구한다.

16번

1. ①

   ㄱ, ㄴ

2. ②

   ㄱ, ㄹ

3. ③

   ㄴ, ㄷ

4. ④

   ㄷ, ㄹ

17번

1. ①

   E1(A1, A2, RA2)

   E2(A3, A4, RA1)

2. ②

   E1(A1, A2, RA1, RA2)

   E2(A3, A4)

3. ③

   E1(A1, A2, RA1, RA2)

   E2(A1, A3, A4)

4. ④

   E1(A1, A2, RA2)

   E2(A1, A3, A4, RA1)

18번

1. ①

   SELECT e.이름, s.이름 AS 추천인이름

   FROM 회원 e LEFT OUTER JOIN 회원 s

   ON e.추천인아이디 = s.아이디;

2. ②

   SELECT e.이름, s.이름 AS 추천인이름

   FROM 회원 e, 회원 s

   WHERE e.추천인아이디 = s.아이디;

3. ③

   SELECT 이름, 추천인이름

   FROM 회원 e

   WHERE EXISTS

   (SELECT 이름 AS 추천인이름 FROM 회원 WHERE e.아이디 = 추천인아이디);

4. ④

   SELECT e.이름, s.이름 AS 추천인이름

   FROM 회원 e, 회원 s

   WHERE e.추천인아이디 = s.아이디

   AND e.추천인아이디 IS NOT NULL;

19번

1. ①

   $\text{rmR1}\cup \text{R2}$ 연산은 수행될 수 없다.

2. ②

   $\text{rmR2}\text{DIVIDE}\text{R1}$ 연산 결과의 차수는 2이고 카디널리티는 2이다.

3. ③

   수식 연산 결과의 카디널리티는 3이다.

4. ④

   수식와 수식 연산 결과의 차수는 동일하다.

20번

1. ①

   $${\mathrm{\Pi }}_{\text{DNO}}(\text{EMP})$$

2. ②

   수식

3. ③

   수식

4. ④

   수식

21번

1. ①

   SQL문에서 조인 연산에 자주 사용되는 속성은 인덱스로 적합하다.

2. ②

   클러스터링(clustering) 인덱스는 검색 효율을 위해 테이블당 2개 이상 활용된다.

3. ③

   밀집(dense) 인덱스는 데이터 파일의 레코드 그룹에 대해 생성되는 하나의 엔트리이다.

4. ④

   인덱스를 구성하기 위한 자료구조로는 이진 탐색 트리(binary search tree)가 가장 많이 활용된다.

22번

1. ①

   로그 레코드가 상당 기간 메인 메모리에 있으면 시스템 장애 시 해당 로그 레코드가 손실될 수 있다.

2. ②

   트랜잭션의 원자성을 보장하기 위한 회복 기법으로 로그 우선 기록 규약(write-ahead log protocol)을 지원해야 한다.

3. ③

   시스템 장애 시 복구를 위해 변경 사항을 즉시 디스크에 기록하며, 이는 시스템의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 한다.

4. ④

   트랜잭션이 수행되는 동안 발생하는 변경 사항을 일시적으로 메모리 버퍼에 저장하여, 디스크 출력 횟수를 줄이고 시스템 성능을 향상시킨다.

23번

1. ①

   고객1

2. ②

   고객2

3. ③

   고객3

4. ④

   고객4

24번

1. ①

   SELECT 이름, 제품번호, 개수

   FROM 고객 OUTER JOIN 주문

   ON 번호 = 고객번호

   ORDER BY 이름, 제품번호;

2. ②

   SELECT 이름, 제품번호, 개수

   FROM 고객 RIGHT OUTER JOIN 주문

   ON 번호 = 고객번호

   ORDER BY 이름, 제품번호;

3. ③

   SELECT 이름, 제품번호, 개수

   FROM 고객 LEFT OUTER JOIN 주문

   ON 번호 = 고객번호

   ORDER BY 이름, 제품번호;

4. ④

   SELECT 이름, 제품번호, 개수

   FROM 고객, 주문

   WHERE 번호 IN (SELECT 고객번호 FROM 주문)

   ORDER BY 이름, 제품번호;

25번

1. ①

   {상태번호} → {재고위치} {부품번호, 수량} → {상태}

2. ②

   {부품번호} → {상태번호} {상태번호, 부품번호} → {상태}

3. ③

   {부품번호} → {수량} {상태번호, 상태} → {부품번호}

4. ④

   {상태번호} → {상태, 재고위치} {상태번호, 부품번호} → {수량}