제3과목: 데이터베이스 구축 최빈출 예상문제 (41~60번)
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관계형 데이터베이스에서 테이블의 열(Column)에 해당하며, 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위로서 개체의 특정 성질이나 상태를 나타내는 것은?
- ① 튜플(Tuple)
- ② 도메인(Domain)
- ③ 속성(Attribute)
- ④ 인스턴스
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정답: ③
해설: 속성은 차수(Degree)를 결정하며 동일한 릴레이션 내에서 유일한 이름을 가져야 한다. 튜플은 행(Row)으로 카디널리티(Cardinality)를 결정한다.
두 릴레이션 간의 논리적 연결 고리 역할을 하며, 한 릴레이션의 속성이 다른 릴레이션의 기본키(Primary Key)를 참조하는 무결성 제약조건의 핵심이 되는 키는?
- ① 후보키
- ② 대체키
- ③ 슈퍼키
- ④ 외래키(Foreign Key)
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정답: ④
해설: 외래키는 참조 무결성(Referential Integrity)을 유지하기 위한 필수 요소로, 부모 테이블에 존재하지 않는 데이터를 자식 테이블에 입력할 수 없도록 데이터 정합성을 강제한다.
릴레이션을 구성하는 기본키의 어떠한 속성값도 널(NULL) 값이나 중복된 값을 가질 수 없음을 규정하여, 각 튜플을 유일하게 식별할 수 있도록 보장하는 제약조건은?
- ① 개체 무결성(Entity Integrity)
- ② 참조 무결성
- ③ 도메 무결성
- ④ 고유 무결성
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정답: ①
해설: 개체 무결성은 관계형 데이터베이스 모델의 가장 근본적인 규칙으로, 인덱스의 고유성을 확보하고 튜플 접근의 모호성을 완전히 제거한다.
데이터베이스에 저장된 테이블, 뷰, 인덱스, 접근 권한 등에 대한 모든 구조적 명세 정보(메타데이터)를 유지하는 특별한 테이블의 집합체로, DBMS 스스로 유지 관리하는 것은?
- ① 스키마
- ② 데이터 딕셔너리(시스템 카탈로그)
- ③ 로그 파일
- ④ 트랜잭션 매니저
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정답: ②
해설: 시스템 카탈로그의 내용은 시스템 고장을 방지하기 위해 일반 사용자가 INSERT, UPDATE, DELETE 문으로 직접 수정할 수 없으며 오직 SELECT로 조회만 가능하다.
릴레이션에서 발생하는 이상 현상(Anomaly)을 방지하기 위해 기본키에 대한 부분 함수 종속성을 제거하여, 모든 속성이 완전 함수 종속을 만족하도록 분해하는 정규화 단계는?
- ① 제1정규형(1NF)
- ② 제2정규형(2NF)
- ③ 제3정규형(3NF)
- ④ BCNF
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정답: ②
해설: 복합키를 사용할 때 주로 발생하는 부분 함수 종속을 끊어내는 것이 2NF이다. 이행적 함수 종속($A \rightarrow B$이고 $B \rightarrow C$일 때 $A \rightarrow C$)을 제거하는 것은 3NF이다.
정규화를 거치지 않은 릴레이션에서 튜플을 삭제할 때, 유지되어야 할 다른 유용한 정보까지 연쇄적으로 함께 삭제되어 버리는 데이터 무결성 파괴 현상은?
- ① 삽입 이상
- ② 갱신 이상
- ③ 삭제 이상(Deletion Anomaly)
- ④ 참조 이상
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정답: ③
해설: 이상 현상은 데이터 중복에 의해 발생하며, 이러한 논리적 설계의 결함을 해결하기 위해 릴레이션 분해(Decomposition)라는 수학적 정규화 과정이 고안되었다.
트랜잭션을 구성하는 연산들은 데이터베이스에 모두 성공적으로 반영(Commit)되든지, 아니면 오류 발생 시 전혀 반영되지 않고 이전 상태로 복구(Rollback)되어야 한다는 논리적 특성은?
- ① 원자성(Atomicity)
- ② 일관성(Consistency)
- ③ 고립성(Isolation)
- ④ 지속성(Durability)
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정답: ①
해설: 원자성(All or Nothing)은 부분적인 갱신으로 인한 시스템의 혼란을 막기 위해 회복(Recovery) 시스템에 의해 강력하게 보장된다.
다수의 트랜잭션이 동시에 실행되는 환경에서, 하나의 트랜잭션이 특정 자원을 갱신하는 동안 다른 트랜잭션이 해당 자원에 접근하지 못하도록 상호 배제를 제공하는 가장 보편적인 기법은?
- ① 로킹(Locking) 기법
- ② 스래싱
- ③ 타임스탬프
- ④ 낙관적 검증
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정답: ①
해설: 로킹의 단위가 커질수록(예: 테이블 단위) 동시성은 낮아지지만 관리 오버헤드는 줄어든다. 반대로 단위가 작아지면(튜플 단위) 동시성은 높아지나 오버헤드가 급증하는 트레이드오프가 존재한다.
두 개 이상의 트랜잭션이 각자 자원을 점유한 상태에서 서로 상대방이 점유한 자원의 잠금(Lock) 해제만을 무한정 기다리며 시스템이 정지 상태에 빠지는 현상은?
- ① 기아 현상(Starvation)
- ② 교착 상태(Deadlock)
- ③ 오버플로우
- ④ 갱신 분실
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정답: ②
해설: 교착 상태는 로킹 기법의 필연적 부작용으로, 이를 해결하기 위해 예방(Prevention), 회피(Avoidance), 탐지 및 회복(Detection & Recovery) 알고리즘이 시스템 단에 구현된다.
병행 제어가 올바르게 수행되지 않을 때 발생하는 문제점 중, 두 개 이상의 트랜잭션이 동일한 데이터를 동시에 갱신하려 할 때 앞선 트랜잭션의 갱신 결과가 무효화되는 현상은?
- ① 모순성
- ② 연쇄 복귀
- ③ 비완료 의존성
- ④ 갱신 분실(Lost Update)
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정답: ④
해설: 갱신 분실은 자산 관리나 예약 시스템 등에서 치명적인 데이터 소실을 유발하므로 2단계 로킹 규약(2PL)을 통해 완벽히 차단해야 한다.
두 릴레이션 R과 S를 카티션 프로덕트(X) 한 후, 특정 조건(예: 공통 속성값이 일치)을 만족하는 튜플들만을 선별하여 새로운 릴레이션을 구성하는 절차적 언어 연산은?
- ① 셀렉트(Select)
- ② 프로젝트(Project)
- ③ 조인(Join)
- ④ 디비전(Division)
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정답: ③
해설: 조인 연산(⨝)은 관계형 데이터베이스의 핵심으로, 데이터 중복을 피하기 위해 분해된 테이블들의 데이터를 논리적으로 다시 결합해 정보를 추출하는 강력한 이항 연산이다.
테이블 구조는 그대로 유지하면서 조건에 맞는 튜플만을 삭제하거나, 테이블 내의 모든 튜플을 비울 때 사용하는 SQL 명령어는?
- ① DROP
- ② DELETE
- ③ ALTER
- ④ REVOKE
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정답: ②
해설: DELETE는 DML이므로 트랜잭션 로그에 기록되어 롤백이 가능하지만, DROP이나 TRUNCATE는 DDL로서 수행 즉시 디스크에서 구조와 데이터가 영구 파괴된다.
데이터베이스에 새로운 테이블, 뷰, 인덱스 등을 생성할 때 사용하는 데이터 정의어(DDL) 명령어는?
- ① CREATE
- ② SELECT
- ③ INSERT
- ④ UPDATE
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정답: ①
해설: DDL(Data Definition Language)은 객체의 생성(CREATE), 구조 변경(ALTER), 파괴(DROP)를 담당하며, 오토커밋(Auto-commit) 특성이 있어 주의해서 다루어야 한다.
B-Tree 등의 추가적인 공간 구조를 활용하여 데이터베이스 테이블의 검색(Read) 속도를 비약적으로 향상시키지만, 잦은 INSERT/UPDATE/DELETE 시에는 성능 저하를 일으킬 수 있는 객체는?
- ① 뷰(View)
- ② 시퀀스
- ③ 파티션
- ④ 인덱스(Index)
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정답: ④
해설: 인덱스는 책의 색인과 같이 데이터 접근의 지름길을 제공하나, 데이터 변경 시 트리의 밸런스를 맞추기 위한 재구성(Page Split 등) 오버헤드가 발생하므로 전략적 설계가 요구된다.
초대용량의 테이블을 관리하기 쉽고 검색 성능을 높이기 위해 논리적으로 작은 단위로 나누는 기법 중, 날짜나 특정 숫자 범위를 기준으로 분할하는 것은?
- ① 리스트 분할
- ② 해시 분할
- ③ 라운드 로빈 분할
- ④ 범위 분할(Range Partitioning)
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정답: ④
해설: 범위 파티셔닝은 이력 데이터나 연도별 매출 데이터와 같이 시계열성 연속 데이터를 분할하여 I/O 경합을 분산시키고 백업/복구를 용이하게 한다.
사용자에게 접근이 허용된 특정 데이터만을 제한적으로 보여주기 위해, 기본 테이블로부터 유도된 논리적 가상 테이블로 질의문 자체만을 저장하는 객체는?
- ① 스키마
- ② 인덱스
- ③ 뷰(View)
- ④ 카탈로그
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정답: ③
해설: 뷰는 독립적인 물리적 공간을 차지하지 않고 투명성을 제공하며, 복잡한 다중 조인 쿼리를 단순화하고 데이터의 행/열 수준 보안을 강제하는 훌륭한 장치이다.
사용자가 다차원 데이터 큐브에서 데이터의 상세 수준을 높여 요약된 형태의 데이터로 상향 분석(예: 일별 매출 → 월별 매출)하는 OLAP 연산은?
- ① Drill-down
- ② Roll-up
- ③ Pivoting
- ④ Slicing
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정답: ②
해설: 롤업(Roll-up)은 계층 구조를 따라 집계 데이터로 올라가며 분석하는 기법이고, 드릴다운(Drill-down)은 그 반대로 세부 데이터로 깊이 파고드는 하향 분석 기법이다.
트랜잭션이 마지막 연산을 성공적으로 마치고, 데이터베이스에 그 결과를 반영하기 직전 준비 상태에 머무는 트랜잭션 상태는?
- ① 활동(Active)
- ② 부분 완료(Partially Committed)
- ③ 완료(Committed)
- ④ 철회(Aborted)
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정답: ②
해설: 부분 완료 상태에서 무결성 검증 등을 거친 후 최종적으로 COMMIT 명령어가 수행되면 완료(Committed) 상태로 전이되어 데이터가 영속성(Durability)을 확보하게 된다.
차수가 4, 카디널리티가 5인 릴레이션 R1과 차수가 6, 카디널리티가 7인 릴레이션 R2를 카티션 프로덕트(X) 연산했을 때의 결과 릴레이션의 차수와 카디널리티는?
- ① 차수: 10, 카디널리티: 35
- ② 차수: 24, 카디널리티: 35
- ③ 차수: 10, 카디널리티: 12
- ④ 차수: 24, 카디널리티: 12
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정답: ①
해설: 카티션 프로덕트는 가능한 모든 튜플의 조합을 생성하므로, 결과 릴레이션의 차수는 두 속성의 합($4+6=10$)이 되고 카디널리티는 두 튜플 수의 곱($5 \times 7=35$)이 된다.
관계형 데이터베이스의 정형화된 스키마 한계를 극복하고, 수평적 확장(Scale-out)이 용이하며 Key-Value, Document 기반으로 빅데이터를 처리하는 시스템의 통칭은?
- ① OODBMS
- ② RDBMS
- ③ NoSQL
- ④ 분산 RDBMS
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정답: ③
해설: NoSQL은 ACID 속성보다는 분산 환경에서의 가용성과 분할 내성(BASE 속성)을 우선시하여 클라우드 네이티브 서비스의 방대한 비정형 데이터 처리에 혁신을 가져왔다.