콩디 BSD(Berkeley Software Distribution), 1970년대 후반 미국 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스에서 개발된 UNIX 기반 운영체제의 변형입니다. 원래 AT&T의 UNIX를 개선한 형태로 시작되었으며, 이후 독립적인 운영체제로 발전하였습니다. 현재도 다양한 BSD 계열 운영체제가 활발히 사용되고 있습니다. BSD의 역사 BSD는 1977년 캘리포니아 대학교 버클리의 컴퓨터 연구 그룹에서 UNIX의 개선을 목적으로 개발되었습니다. 이후 1980년대와 1990년대를 거치며 AT&T의 소스 코드 종속성을 … Read more
UNIX 운영 체제, 1969년 벨 연구소(Bell Labs)의 켄 톰슨(Ken Thompson)과 데니스 리치(Dennis Ritchie) 등이 개발한 운영체제(OS)이다. 다중 사용자(Multi-user) 및 다중 작업(Multi-tasking)을 지원하는 강력한 시스템으로, 현재 다양한 변형 버전이 존재하며 서버, 워크스테이션, 임베디드 시스템 등 다양한 환경에서 사용되고 있다. UNIX의 특징 다중 사용자 및 다중 작업 여러 사용자가 동시에 시스템을 사용할 수 있으며, 여러 프로세스를 병렬로 … Read more
다중행 서브쿼리(Multi-Row Subquery), 여러 개의 결과 행을 반환하는 서브쿼리로, 일반적으로 WHERE 절이나 HAVING 절에서 사용됩니다. 다중행 서브쿼리는 데이터 비교, 필터링, 그리고 분석 작업에서 강력한 도구로 활용됩니다. 다중행 서브쿼리의 특징 다중행 서브쿼리는 다음과 같은 특징을 가집니다: 여러 행을 반환: 단일 값이 아닌 여러 개의 행을 결과로 반환합니다. 특정 비교 연산자 사용: 다중행 서브쿼리의 결과를 비교하기 위해 IN, … Read more
데이터베이스 인덱스, 데이터 검색 속도를 향상시키기 위해 사용되는 중요한 기술입니다. 적절한 인덱스를 설계하면 쿼리 성능을 획기적으로 개선할 수 있지만, 데이터베이스 구조와 쿼리 패턴에 따라 적합한 인덱스를 선택해야 합니다. 이번 글에서는 트리 기반 인덱스, 비트맵 인덱스, 함수 기반 인덱스, 도메인 인덱스 등 다양한 인덱스의 개념, 특징, 사용 사례를 정리해 보겠습니다. 트리 기반 인덱스 (Tree-based Index) 개념 … Read more
CRUD 분석, 시스템 설계와 데이터 관리를 체계적으로 이해하고 설계하기 위해 사용되는 중요한 기법입니다. CRUD는 Create(생성), Read(읽기), Update(갱신), Delete(삭제)의 약자로, 데이터가 시스템 내에서 어떻게 처리되고 관리되는지를 분석하는 데 초점을 맞춥니다. CRUD 분석이란? CRUD 분석은 시스템 내의 데이터와 관련된 모든 작업을 추적하고 정의하는 과정입니다. 이는 시스템 설계, 데이터 모델링, 그리고 비즈니스 프로세스 분석에서 핵심적인 역할을 합니다. CRUD 분석의 … Read more
스토리지(Storage), 데이터의 저장, 관리, 공유를 위한 핵심 요소입니다. 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 다양한 스토리지 방식이 발전해 왔으며, 대표적인 방식으로 DAS(Direct Attached Storage), NAS(Network Attached Storage), SAN(Storage Area Network)이 있습니다. DAS(Direct Attached Storage) 개념 DAS는 서버나 컴퓨터에 직접 연결된 스토리지를 의미합니다. 일반적으로 하드 드라이브나 SSD가 서버 내부 또는 외부에 직접 연결된 형태입니다. DAS는 네트워크를 통해 … Read more
파티셔닝(Partitioning), 데이터베이스 및 빅데이터 시스템에서 이러한 문제를 해결하는 강력한 기법으로, 데이터를 여러 조각으로 나누어 관리하는 방식을 말합니다. 이번 글에서는 파티셔닝의 개념, 종류, 활용 사례, 그리고 구현 시 고려할 점을 살펴보겠습니다. 파티셔닝이란? 파티셔닝은 대량의 데이터를 작은 단위로 분할하여 저장하고 처리하는 기술입니다. 데이터를 물리적 또는 논리적으로 나누어 관리함으로써 성능, 관리 효율성, 확장성을 개선할 수 있습니다. 파티셔닝의 기본 … Read more
클러스터링, 데이터 내의 비슷한 특성을 가진 객체들을 그룹으로 묶는 비지도 학습(unsupervised learning) 방법으로, 데이터가 미리 레이블링되지 않은 상태에서도 유의미한 정보를 추출할 수 있게 해줍니다. 이번 글에서는 클러스터링의 개념, 활용 사례, 주요 알고리즘, 그리고 실제 적용 시 고려할 점을 살펴보겠습니다. 클러스터링이란? 클러스터링은 데이터를 비슷한 속성을 기준으로 여러 그룹(클러스터)으로 나누는 방법입니다. 이 과정에서 각 클러스터는 내부적으로는 데이터가 … Read more
윈도우 함수와 OLAP (Online Analytical Processing) 정확히 알고 계신가요? 데이터 분석을 이야기할 때, “윈도우 함수”와 “OLAP”는 종종 같은 문맥에서 언급되지만 사실 서로 다른 개념입니다. 그러나 윈도우 함수는 OLAP 작업을 SQL에서 구현할 때 필수적인 도구로 활용됩니다. 이 글에서는 윈도우 함수와 OLAP의 정의, 차이점, 그리고 두 개념의 관계를 상세히 설명하겠습니다. 윈도우 함수란? 윈도우 함수(Window Function)는 SQL에서 데이터를 … Read more
