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1. 인덱스 시뮬레이션
1.1 Setup
우선 다음과 같은 절차로 기초 작업을 수행한다.
1) 데이터베이스를 생성한다.
create database inxdb
2) 테이블 하나를 생성한다. 이 때 Column은 최소 3개 이상 되어야 하고, Primary Key는 하나의 Column 만으로 하되 설계
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Database중 하나인 Pubs 데이터베이스(OLTP)를 기반으로 다음과 같은 간략한 요구 사항에 따라 Datawarehouse를 구축하려 한다.
1) Sales 테이블의 qty column을 Measure로 하는 SALES Fact Table과 titleauthor, store 테이블을 기준으로 TITLEAUTHOR, STORE와 TIME Dimension T
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데이터베이스
4. 멀티미디어 자료 모음 제공
5. 평가 기능 제공
6. 컴퓨터 기반의 수업관리(CMI:Computer-Managed Instruction) 기능 제공
7. 도구형 소프트웨어들의 활용
8. 저작도구 기능 제공
9. 다양한 정보자원과의 연결
Ⅶ. 인터넷방송시스템
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데이터베이스 도구
Ⅳ. 어휘통제와 상업용 데이터베이스
1. 어휘통제
2. 상업용 데이터베이스
Ⅴ. 특수목적 응용프로그램과 시뮬레이션
1. 특수목적 응용프로그램
2. 시뮬레이션
Ⅵ. 의사결정지원과 자료수집 도구
1. 의사결정지원
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데이터 베이스의 명세를 말하며, 개념 스키마의 물리적 저장 구조에 대한 정의를 기술한 것이다. 실제 저장될 내부 레코드 형식, 인덱스, 저장 데이터 항목의 표현방법, 내부 레코드의 물리적 순서등을 정의한다. 즉, 어떻게 데이터가 컴퓨터
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데이터의 순수한 구조만을 제공한단 말이고, machine representation purposes 의 어떠한 추가적인 구조도 첨가하지 않은 채로 존재한다. 1. 관계형 모델과 정규형 모델
1.1 소개
1.2 현 시스템에서의 데이터 의존성
1.2.1 서열 의존성
1.2.2 인덱스 의
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서론
2. 로봇 개론과 설계
2.1 로봇의 개론
2.2 로봇의 CATIA설계
3. DAFUL 개론과 시뮬레이션
3.1 DAFUL의 개론
3.2 로봇의 구속조건
3.3 로봇의 시뮬레이션
4. 결과와 분석
5. 고찰
6. 참고 문헌 및 도움 주신분
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I. 서 론 1
1. 연구 배경 및 의의 1
2. 연구목적 2
3. 연구방법 및 절차 2
II. 고객세분화에 관한 이론적 고찰 3
1. 고객세분화의 중요성 3
2. 고객세분화를 위한 방법론 5
(1) 데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이
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데이터와 스트리밍 기술의 개요
1. 멀티미디어 데이터의 특성
2. 멀티미디어 데이터베이스 관리시스템
2.1 멀티미디어 DBMS 구조
2.2 멀티미디어 데이터의 효율적 저장
3. 미디어스트리밍 기술의 발전
Ⅲ 모바일 스트리밍의 동향 및 기
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Database (데이터베이스)
Ph.mdb, Sch.mdb, Diary.mdb 파일은 마이크로소프트사의 Access 2000을 사용하여 제작하였으며 개인정보관리, 스케줄 관리, 일기장에 대한 정보를 가지고 있기 때문에 전자수첩 프로그램에서 아주 중요한 역할을 하고 있다.
제 2
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프로젝트에서 팀과 함께 데이터베이스 시스템을 구축하는 작업을 했습니다. 프로젝트 중 데이터베이스 성능 저하 문제에 직면했으나, 원인 분석 후 인덱스를 최적화하고, 쿼리 성능을 개선하는 방법을 적용하여 성능 문제를 해결했습니다.
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데이터베이스 스키마 설계 및 쿼리 최적화에 익숙해졌으며, 실제로 트래픽이 많은 환경에서 서버 응답 속도를 개선하는 작업을 수행한 바 있습니다. 특히 데이터베이스 성능 향상을 위해 인덱스 전략을 체계적으로 설계하고, 불필요한 쿼리
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SQL과 PostgreSQL을 관리하면서, 데이터베이스 성능 최적화를 위한 인덱스 최적화, 쿼리 튜닝, 백업 관리 등의 작업을 통해 시스템의 처리 성능과 데이터 안전성을 보장했습니다. 특히, 대용량 데이터 처리 환경에서 데이터 무결성을 유지하고 복
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베이스의 부하를 줄일 수 있었습니다. 저는 이 아이디어를 바탕으로 캐싱 시스템을 설계하고, 팀원들과 협력하여 구현에 착수했습니다.
또한, 데이터베이스 쿼리를 최적화하는 작업도 병행했습니다. 쿼리의 실행 계획을 분석하고, 인덱스를
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데이터베이스 성능 개선 경험이 있나요?
A17. 대규모 데이터 처리 프로젝트에서 인덱스 최적화, 파티셔닝, 쿼리 리팩토링을 통해 응답 속도를 30% 이상 향상시킨 바 있습니다.
Q18. 본인의 성장 계획은 무엇인가요?
A18. 클라우드 네이티브 아키텍
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