05번. 3년 후, 기술사/▶ 데이터베이스 썸네일형 리스트형 B-Tree 인덱스 B-Tree 인덱스의 구조는 다음과 같다. 테이블에서 순차적으로 데이터를 찾는 것보다 Tree 구조의 인덱스에서 데이터를 더 빠르게 찾을 수 있기 때문에 빠른 조회 성능을 제공한다. 그런데 B-Tree 인덱스는 우편번호, 상품번호, 고객번호와 같이 고유한 데이터 값의 종류가 많은 경우에는 효율적이지만 성별, 여부와 같이 고유한 데이터 값의 종류가 몇개 없을 때 B-Tree 인덱스를 지정하면 오히려 속도가 늦어질 수 도 있는 경우가 생기기 때문에 고유 데이터 값의 종류가 많은 경우에만 사용해야 한다. 그런데 DW에서 사용하는 SQL 조건절에는 성별이나 여부 등 B-Tree 인덱스 대상이 될 수 없는 컬럼들만이 사용될 수 도 있는데 이런 경우에는 인덱스를 이용한 속도 향상이 이루어 질 수 없다. 오라클 인덱.. 더보기 Data Mining 1. 효율적인 의사결정에 적용하는 유용한 정보의 추출, Data Mining의 개요 가. 데이터 마이닝(Data Mining)의 정의 ▶ 대용량의 데이터에 숨겨져 있는 데이터간의 관계, 패턴을 탐색하고 이를 모형화하여 업무에 적용할 수 있는 의 미있는 정보로 변환함으로써 기업의 의사결정에 적용하는 일련의 과정 나. Data Mining의 특징 1) 정보의 Activity와 Rule을 추론하여 경영의 경쟁력 강화를 위하여 목표 예상을 가능하게 함. 2) 지식 집약적(Knowledge Intensive): 응용분야 지식, DB/DW지식, 데이터 마이닝기법에 대한 지식 3) 3I 모델링 프로세스 - Iterative : 반복적 분석 - Iteractive : 대화식 처리 - Incremental : 증가치 방.. 더보기 이전 1 다음