6장 OLTP, OLAP, 데이터마이닝
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<strong>6장</strong> <strong>OLTP</strong>, <strong>OLAP</strong>, <strong>데이터마이닝</strong><br />
박창이<br />
서울시립대학교 통계학과<br />
박창이 (서울시립대학교 통계학과) <strong>6장</strong> <strong>OLTP</strong>, <strong>OLAP</strong>, <strong>데이터마이닝</strong> 1 / 11
온라인 트랜잭션<br />
여러 과정(연산)으로 이루어진 하나의 단위 프로세스로<br />
데이터베이스 처리의 논리적 단위<br />
(예) 일반예금 통장에서 10,000을 정기예금 통장으로 이체하는<br />
경우<br />
과정 1: 일반예금 통장에서 10,000을 감소시킴<br />
UPDATE account<br />
SET amount = amount - 10000<br />
WHERE accountID=‘146823-64-200437’<br />
과정 2: 정기예금 통장에 10,000을 증가시킴<br />
UPDATE account<br />
SET amount = amount + 10000<br />
WHERE accountID=‘300087-12-400191’<br />
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데이터의 무결성을 유지하기 위해 처리도중 어떤 문제(프로그램<br />
오류, 시스템 장애 등)가 발생하면 모든 변경내용을 취소<br />
(예)에서 과정 2가 실패한 경우 과정 1을 취소: 트랜잭션 단위의<br />
처리<br />
데이터베이스 시스템은 온라인 거래 처리(online transaction<br />
processing; <strong>OLTP</strong>) 시스템이라 함<br />
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온라인 트랜잭션: 트랜잭션의 속성<br />
원자성(atomicity): 하나의 트랜잭션을 구성하는 단위작업들은<br />
모두 수행되든지 아니면 모두 수행되지 않아야 함<br />
일관성(consistency): 데이터베이스 일관성을 보장해야 함<br />
고립성(isolation): 여러 트랜잭션을 동시에 수행하는 경우에 서로<br />
간섭받지 않아야 함. DBMS는 동시성 제어(concurrent control)<br />
또는 잠금(locking)등을 이용하여 고립성을 보장<br />
지속성(durability): 완료된 트랜잭션의 변경 사항이 디스크에<br />
반영되기 전에 시스템 장애가 생긴 경우 재시동 할 때 로그(log)를<br />
보고 이 변경내용들을 기억<br />
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온라인 트랜잭션: 트랜잭션 명령문<br />
시작 명시<br />
BEGIN TRAN[ACTION] [〈트랜잭션이름〉]<br />
성공적인 종료 명시<br />
COMMIT TRAN[ACTION] [〈트랜잭션이름〉]<br />
비성공적인 종료 명시<br />
ROLLBACK TRAN[ACTION] [〈트랜잭션이름〉]<br />
중간의 저장 지점(save point) 설정<br />
SAVE TRAN[ACTION] 〈저장지점이름〉<br />
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온라인 분석처리: <strong>OLTP</strong>와 <strong>OLAP</strong><br />
온라인 분석처리(online analytical process; <strong>OLAP</strong>): 다차원으로<br />
이루어진 데이터에 대한 통계적인 요약 정보 제공<br />
<strong>OLTP</strong>는 트랜잭션의 빠른 처리와 데이터의 안전 관리에 관심을<br />
두는 반면 <strong>OLAP</strong>은 의사결정에 도움이 되는 데이터 분석에 관심<br />
<strong>OLAP</strong>의 예: SQL 서버의 분석 서비스(analysis services, <strong>OLAP</strong>)과<br />
Oracle의 Express Analyzer 등<br />
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온라인 분석처리: <strong>OLAP</strong>과 데이터 웨어하우스<br />
데이터 웨어하우스(data warehouse): 기업의 업무과정을 통해<br />
수집된 데이터를 대규모의 통합 데이터베이스로 구축해 놓은<br />
것으로 의사결정과 <strong>OLAP</strong>을 지원하기 위해 구축<br />
데이터 마트(data mart): 데이터 웨어하우스를 업무 기반의 작은<br />
단위로 재구성해 놓은 것으로 데이터의 양이 많거나 구조가<br />
복잡할 때 유용<br />
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온라인 분석처리: <strong>OLAP</strong> 데이터 모델<br />
다차원 데이터 모델<br />
데이터 큐브(data cube)의 형태로 표현됨<br />
예: 3차원 큐브<br />
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스타 스키마(star-schema)라는 설계 기법 이용<br />
사실 테이블(fact table): 분석을 요하는 변수 항목<br />
차원 테이블(dimensional table): 사실 테이블의 변수들을 살펴보기<br />
위한 범주형 속성의 계층적/비계층적 정보<br />
예<br />
EXCEL의 피벗 테이블/차트 보고서, SQL 서버의 분석관리자<br />
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데이터 마이닝<br />
데이터 마이닝(data mining): 대용량의 데이터 안에 숨어있는<br />
패턴을 찾아내는 작업<br />
예: ‘결혼해서 아이가 없는 남자는 아이가 있는 남자보다 특정<br />
스포츠카를 소유할 가능성이 두 배 이상이다’라는 패턴 ⇒ 자동차<br />
마케팅에 적용<br />
기계학습(machine learning), 패턴인식(pattern recognition), 통계학,<br />
데이터베이스 등을 포함한 다양한 분야의 방법론으로 구성<br />
주요 기법<br />
연관규칙(association rule)<br />
군집분석(clustering)<br />
의사결정나무(decision tree)<br />
신경망(neural networks)<br />
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