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쿼리 언어(Query Language) 쿼리 언어(Query Language)는 데이터베이스에서 정보를 검색하고 조작하기 위해 사용되는 특별한 언어입니다. 데이터베이스 시스템에서는 사용자가 데이터를 조회, 추가, 수정, 삭제하기 위해 쿼리 언어를 사용합니다. 이 언어는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 상호작용하여 사용자의 요구에 맞게 데이터를 추출하거나 조작하는 데 사용됩니다. 쿼리 언어의 주요 특징 1. 데이터 검색(Searching Data): 쿼리 언어는 데이터베이스에서 원하는 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. SELECT 문을 사용하여 특정 조건을 지정하거나 모든 데이터를 검색할 수 있습니다. 2. 데이터 조작(Manipulating Data): 데이터를 추가, 수정, 삭제하는 작업을 수행할 때에도 쿼리 언어를 사용합니다. INS.. 2023. 12. 9.
데이터베이스 클러스터에서의 무공유 디스크(Shared-Nothing)와 공유 디스크(Shared-Disk) 데이터베이스 클러스터에서의 무공유 디스크(Shared-Nothing)와 공유 디스크(Shared-Disk)는 데이터베이스 시스템에서 사용되는 두 가지 주요 아키텍처입니다. 각각의 아키텍처는 다른 방식으로 데이터를 저장하고 관리합니다. 무공유 디스크 (Shared-Nothing) 1. 특징: 각 노드는 자체적인 디스크와 데이터를 관리합니다. 따라서 노드 간에 데이터 공유가 없으며, 독립적으로 작동합니다. 데이터베이스의 파티셔닝(Partitioning)을 통해 데이터를 분산하여 각 노드가 담당하는 데이터를 결정합니다. 각 노드가 자체적으로 데이터를 저장하고 처리하기 때문에 확장성이 용이합니다. 노드를 추가할 때는 데이터 파티셔닝만 재조정하면 됩니다. 병렬 처리가 용이하며, 각 노드가 독립적으로 작업을 수행하.. 2023. 12. 8.
데이터베이스 클러스터(Database Cluster) 데이터베이스 클러스터(Database Cluster)는 여러 대의 서버(노드)가 연결되어 하나의 데이터베이스 시스템을 형성하는 구성입니다. 이러한 클러스터링은 데이터베이스의 안정성, 가용성, 확장성을 향상시키고 고성능 및 고가용성을 제공하는 데 사용됩니다. 데이터베이스 클러스터의 주요 특징 1. 고가용성(High Availability): 클러스터는 여러 노드로 구성되어 있기 때문에 하나의 노드에 장애가 발생해도 시스템 전체가 중단되지 않습니다. 다른 노드들이 장애 발생한 노드의 역할을 대신하므로 데이터베이스 시스템이 계속 가동됩니다. 2. 성능 및 확장성: 클러스터에서 작업 부하를 분산시켜 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 새로운 노드를 추가하여 시스템의 용량을 증가시키거나, 작업 부하가 적은 노드로.. 2023. 12. 7.
Hadoop Distributed File System(HDFS)에서의 파일 쓰기 및 읽기 과정 Hadoop Distributed File System(HDFS)에서의 파일 쓰기 및 읽기 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 파일 쓰기 과정 1. 파일 분할(파일 쪼개기): 클라이언트는 대용량 파일을 HDFS에 저장하기 위해 먼저 파일을 여러 개의 블록으로 분할합니다. 파일은 기본적으로 HDFS 블록 크기로 분할되며, 일반적으로 128MB 또는 256MB입니다. 2. 네임노드에 메타데이터 작성 요청: 클라이언트는 네임노드에 파일을 생성하기 위한 요청을 보냅니다. 이 요청에는 파일의 이름, 경로, 크기 등과 같은 메타데이터 정보가 포함됩니다. 3. 네임노드의 응답 및 데이터노드 할당: 네임노드는 파일을 생성하고 각 블록의 복제본을 저장할 데이터노드를 선정합니다. 또한, 클라이언트에게 파일을 쓰기 위.. 2023. 12. 6.

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