728x90 반응형 DB21 [DB] Sqlite C# 연동 Microsoft.Data.Sqlite를 사용하여 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업을 수행하는 방법을 설명해 드릴게요.SQLite는 파일 기반 데이터베이스이며, .sqlite 또는 .db 파일로 저장됩니다.1. Microsoft.Data.Sqlite 패키지 설치먼저, NuGet에서 Microsoft.Data.Sqlite 패키지를 설치해야 합니다.📌 NuGet 패키지 설치 명령 또는 Visual Studio에서도구 > NuGet 패키지 관리자 > 패키지 관리자 콘솔을 엽니다.다음 명령 실행:Install-Package Microsoft.Data.Sqlite2. SQLite 데이터베이스 생성 및 연결📌 SQLite 데이터베이스 연결 코드using System;using .. 2025. 2. 7. [DB]SQL 로그를 활용한 데이터베이스 상태 분석 데이터베이스는 시스템의 핵심입니다. 튼튼한 데이터베이스는 안정적인 서비스 운영의 필수 조건이죠. 마치 건물의 뼈대처럼 말입니다. 뼈대가 튼튼해야 건물이 안전하듯이, 데이터베이스가 건강해야 서비스가 안정적으로 운영될 수 있습니다.하지만 데이터베이스는 살아있는 유기체와 같습니다. 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수도 있고, 예상치 못한 문제가 발생할 수도 있습니다. 그래서 지속적인 관리와 감독이 필요합니다. 마치 의사가 환자의 건강을 주기적으로 검진하는 것과 같습니다.이번 글에서는 MySQL과 Oracle 데이터베이스의 성능을 분석하고 문제를 해결하는 데 유용한 도구들을 소개합니다. 마치 명탐정 셜록 홈즈처럼, 데이터베이스 로그와 리포트를 꼼꼼히 분석하여 문제의 실마리를 찾아낼 수 있습니다.1. MySQL.. 2025. 2. 5. [DB]멈추지 않는 데이터베이스: 복제와 고가용성 구현🌀 데이터는 우리 사업의 생명줄과 같아요. 소중한 데이터를 안전하게 지키고, 서비스 중단 없이 안정적으로 운영하는 건 정말 중요한 일이죠. 그래서 오늘은 데이터베이스 복제와 고가용성 구성에 대해 이야기해보려고 합니다. 특히 MySQL의 Master-Slave 복제와 Oracle Data Guard를 활용한 방법을 자세히 알아보고, 실제 설정과 장애 복구 테스트 사례까지 꼼꼼하게 공유해 드릴게요.🛠️1. 데이터베이스 복제란? 🌀복제(Replication)는 마치 데이터를 복사해서 백업해두는 것과 같아요. 하나의 데이터베이스 서버에 있는 데이터를 다른 서버로 복사해두면, 혹시 모를 사고로 데이터가 손실될 위험을 크게 줄일 수 있답니다. 뿐만 아니라, 여러 사용자가 동시에 데이터를 읽으려고 할 때, 부하를 분.. 2025. 1. 24. [DB]스케일업과 스케일아웃: 대규모 데이터 처리 🚀 데이터의 폭발적인 증가 시대에, 효율적인 데이터 처리와 분산 시스템은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이번 글에서는 샤딩(Sharding), 파티셔닝(Partitioning), 그리고 데이터 분산 기법에 대해 심도 있게 알아보고, 대규모 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 실질적인 방법을 공유합니다. 실무에서 사용할 수 있는 구체적인 사례와 함께, 추가적인 고려 사항까지 꼼꼼하게 다뤄보겠습니다.😊1. 대규모 데이터와 분산 시스템이란? 📊대규모 데이터는 단순히 '많은 데이터'를 넘어, 기존의 방식으로 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 이는 수백만 건에서 수십억 건, 심지어 그 이상에 달할 수 있으며, 이러한 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 시스템을 설계하는 것이 핵심 과제입.. 2025. 1. 23. [DB]데이터 무결성, 그 핵심에 대하여 데이터베이스 설계에서 데이터 무결성은 정말 중요한 개념이에요. 마치 건물을 지을 때 튼튼한 기초를 다지는 것과 같죠. 데이터 무결성을 잘 관리하면 데이터베이스가 항상 정확하고 믿을 수 있게 유지됩니다. 이번 글에서는 데이터 무결성을 지키는 핵심 도구인 '제약 조건(CONSTRAINT)'에 대해 자세히 알아보고, MySQL과 Oracle에서 실제로 사용하는 방법도 예제를 통해 쉽게 설명해 드릴게요.1. 데이터 무결성이란?데이터 무결성은 데이터가 얼마나 정확하고 일관성 있으며 유효한지를 나타내는 척도입니다. 무결성을 유지하면 잘못된 데이터가 들어오거나, 데이터 간의 관계가 꼬이거나, 똑같은 데이터가 여러 번 저장되는 것을 막을 수 있어요.엔터티 무결성(Entity Integrity): 각 테이블의 행(row.. 2025. 1. 23. [DB]MySQL과 Oracle에서 히스토리 테이블 관리하기✨ 데이터베이스에서 과거 데이터를 체계적으로 관리하는 것은 데이터 변경 이력을 추적하고, 분석 및 복구 작업을 수행하는 데 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 MySQL과 Oracle에서 히스토리 테이블을 설계하고 관리하는 방법을 자세히 알아보고, 사용자 계정 상태 변경 이력을 기록하는 실습 예제를 통해 실무적인 활용 방법을 제시합니다. 또한, Temporal Table (시간 테이블)의 개념과 장점을 소개하여 데이터 관리의 효율성을 높이는 방법을 함께 살펴보겠습니다.1. 히스토리 데이터 관리의 필요성 데이터 이력 관리의 중요성변경 내역 추적: 누가, 언제, 어떤 데이터를 변경했는지 정확하게 파악하여 문제 발생 시 원인 분석 및 책임 추적 가능.데이터 복구: 잘못된 데이터 변경이나 삭제 발생 시 이전 상태로.. 2025. 1. 21. [DB]텍스트 검색과 인덱싱🕵️ 데이터베이스에서 텍스트 데이터를 효율적으로 검색하는 것은 현대 애플리케이션에서 매우 중요한 과제입니다. 특히, 방대한 양의 데이터를 다루는 환경에서는 검색 속도와 정확도가 시스템 성능을 좌우합니다. 이번 포스팅에서는 MySQL의 Full-Text Search와 Oracle의 Text 인덱스를 심도 있게 비교 분석하고, 실제 블로그 게시물 검색 시스템 구축 예제를 통해 실무적인 활용 방법을 제시합니다. 단순히 기능 소개에 그치지 않고, 각 데이터베이스 시스템의 장단점과 튜닝 방법까지 다루어 개발자들이 실제 프로젝트에 적용할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다.1. 텍스트 검색과 인덱싱의 필요성 텍스트 검색의 주요 과제대용량 데이터 처리: 수백만, 수천만 건의 레코드에서 빠른 검색 성능 유지.정확성 보장: 검.. 2025. 1. 21. [DB]SQL 파워업! 사용자 정의 함수와 프로시저(MySQL & Oracle)🚀 데이터베이스를 효율적으로 관리하고 생산성을 높이는 핵심 도구, 바로 사용자 정의 함수(UDF)와 프로시저입니다. 반복적인 작업을 깔끔하게 정리하고 데이터 처리 성능을 극대화하는 데 필수적인 요소들이죠. 이 글에서는 MySQL과 Oracle 환경에서 UDF와 프로시저를 작성하는 방법을 자세히 살펴보고, 실전에서 유용하게 쓰일 로그인 로그 기록 프로시저 예제를 함께 만들어보겠습니다. 더 나아가, 트리거를 활용한 자동화 방법까지 꼼꼼하게 다뤄볼 예정이니, 데이터베이스 개발 역량을 한 단계 끌어올리고 싶은 개발자분들께 특히 유익할 것입니다.🚀1. 사용자 정의 함수와 프로시저, 그리고 트리거란? ✨사용자 정의 함수 (UDF - User Defined Function)목적: 특정 작업을 수행하고 그 결과를 반환합.. 2025. 1. 21. [DB]MySQL과 Oracle의 스케줄러 활용법⏱️ 현대의 데이터베이스 관리는 반복적인 작업을 최소화하고 효율성을 극대화하기 위해 자동화가 중요합니다. 이번 글에서는 MySQL의 이벤트(Event)와 Oracle의 DBMS_SCHEDULER를 활용하여 데이터베이스 작업을 자동화하는 방법을 실습 예제와 함께 알아보겠습니다! 🚀1. 스케줄러와 이벤트의 필요성 🌟자동화된 작업 관리 도구는 다음과 같은 중요한 장점을 제공합니다.시간 절약: 반복적인 수동 작업을 자동화하여 관리 시간을 절약하고, 핵심 업무에 집중할 수 있도록 합니다.인적 오류 감소: 자동화된 프로세스는 사람의 실수를 줄여 데이터의 일관성과 정확성을 보장합니다.일관성 및 예측 가능성: 정해진 스케줄에 따라 작업을 실행함으로써 예측 가능성을 높이고, 일관된 작업 결과를 얻을 수 있습니다.야간 및 .. 2025. 1. 20. [DB]효율적인 저장소 관리: 데이터 압축과 아카이빙 기술 💾 데이터가 홍수처럼 쏟아지는 요즘, 저장소 비용은 점점 부담스러워지고 성능 관리는 더 어려워지고 있죠. 그래서 오늘은 MySQL과 Oracle에서 제공하는 데이터 압축과 저장소 최적화 방법을 쉽고 재미있게 풀어보려고 합니다. 실제 개발에 바로 써먹을 수 있는 꿀팁들을 가득 담았으니, 함께 살펴보시죠! 🚀1. 데이터 압축의 필요성 🌟 데이터 압축은 저장 공간 활용률을 극대화하고 I/O 성능을 개선하는 데 필수적인 요소입니다. 특히 대규모 데이터베이스 환경에서 압축은 다음과 같은 이점을 제공합니다. 저장 공간 효율성 증대: 물리적 저장 공간 사용량을 최소화하여 스토리지 비용을 절감합니다. 이는 클라우드 환경에서 특히 중요한 고려 사항입니다.I/O 성능 향상: 디스크 I/O 부하를 줄여 데이터 접근 속도를 .. 2025. 1. 20. [DB]MySQL과 Oracle의 JSON🎉 현대 웹 및 모바일 애플리케이션 개발에서 JSON(JavaScript Object Notation)은 필수불가결한 데이터 포맷입니다. API 통신, 설정 파일, 로그 데이터 등 다양한 영역에서 JSON이 활용됨에 따라, 관계형 데이터베이스에서도 JSON 데이터를 효율적으로 처리하는 능력이 중요해졌습니다. 본 가이드에서는 MySQL과 Oracle에서 JSON 데이터를 어떻게 다루는지 비교 분석하고, 실제 개발 시나리오에 적용 가능한 예제를 통해 이해를 돕고자 합니다. 🚀1. JSON, 왜 쓰는 걸까요? (Why JSON?) 🔧 JSON(JavaScript Object Notation)은 사람이 읽고 쓰기 쉬우면서, 기계가 파싱하고 생성하기에도 용이한 데이터 교환 형식입니다. 가볍고 구조적인 텍스트 기반.. 2025. 1. 20. [DB]성능과 유연성을 모두 잡다! MySQL & MongoDB 하이브리드 데이터베이스 완벽 가이드 현대의 애플리케이션은 점점 더 복잡해지고 다양한 형태의 데이터를 다뤄야 합니다. 전통적인 관계형 데이터베이스(SQL)만으로는 이러한 요구 사항을 모두 충족시키기 어려워졌습니다. 반면, NoSQL 데이터베이스는 유연한 데이터 모델과 뛰어난 확장성을 제공하지만, 복잡한 관계형 데이터 처리에는 약점을 보입니다. 이러한 배경에서 SQL과 NoSQL의 장점을 결합한 하이브리드 데이터베이스 아키텍처가 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 대표적인 SQL 데이터베이스인 MySQL과 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB를 함께 사용하여 데이터를 관리하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 마치 두 가지 재료를 섞어 최고의 요리를 만드는 것처럼, SQL과 NoSQL의 강점을 활용하여 최상의 데이터 관리 시스템을 구축하는 방법을.. 2025. 1. 17. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
