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[2025년] 정보처리기사 실기 - Database

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By sihyun 36 min read

2025년도 1회, 2회, 3회의 정보처리기사 실기 기출문제 속 Database 문제를 정리하였다.

2025년 1회 정보처리기사 실기

문제 1. 관계형 데이터베이스의 무결성 제약조건

(1) 기본키(Primary Key)를 구성하는 모든 속성을 절대로 NULL값이나 중복된 값을 가질 수 없다는 규칙이다.
(2) 외래키(Foreign Key)의 값은 반드시 참조하고 있는 테이블의 기본키 값으로 존재하거나 NULL이어야 한다는 규칙이다.
(3) 특정 속성(컬럼)에 대해 미리 정의된 형식과 범위 내에서만 데이터가 입력되도록 제한하는 규칙이다.

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[정답]
(1) 개체 무결성 제약조건
(2) 참조 무결성 제약조건
(3) 도메인 무결성 제약조건

[풀이]
무결성 제약 조건

데이터베이스에 들어있는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 부정확한 자료가 데이터베이스 내에 저장되는 것을 방지하기 위한 제약조건이다.

[종류]

  1. 개체 무결성 제약조건
    각 릴레이션의 기본키를 구성하는 속성은 NULL 값이나 중복된 값을 가질 수 없다.
    즉, 기본키는 항상 유일하고 비어있을 수 없는 값이어야 한다.
  2. 참조 무결성 제약조건
    외래키 값은 NULL이거나 참조하는 릴레이션의 기본키 값과 동일해야한다.
    즉, 각 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다.
  3. 도메인 무결성 제약조건
    각 속성들의 값은 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다.

    ex) 나이 속성에 음수 값이나 이상한 값이 들어갈 수 없다.
    성별이라는 속성에 ‘남’, ‘여’를 제외한 데이터는 제한되어야 한다.

  4. 고유 무결성 제약조건
    특정 속성에 대해 고유한 값을 가지도록 조건이 주어진 경우,
    릴레이션의 각 튜플이 가지는 속성 값들은 고유한 값을 가져야 한다.

    ex) [학생] 릴레이션에서 ‘이름’과 ‘나이’는 서로 같은 값을 가질 수 있지만,
    ‘학번’의 경우 각 튜플은 서로 다른 값을 가져야 한다.

  5. NULL 무결성 제약조건
    릴레이션의 특정 속성 값은 NULL이 될 수 없다.

    ex) 주민등록번호가 반드시 입력되어야 한다면 NULL 값은 허용되지 않는다.

  6. 키 무결성 제약조건
    각 릴레이션은 최소한 한 개 이상의 키를 가져야 하며, 키는 튜플을 식별할 수 있는 값이어야 한다.

    ex) [학번] 릴레이션에서 ‘학번’ 속성은 각 학생의 유일한 식별자로 사용된다.

문제 2. WHERE 조건 처리

[emp 테이블]

idname
1001김철수
1002홍길동
1004강감찬
1008이순신

[sal 테이블]

idincentives
1002300
1004300
10081000
1009500

[보기]

1
2
3

SELECT name, incentives
FROM emp, sal
WHERE emp.id = sal.id and incentives >= 500
더보기

[정답]

nameincentives
이순신1000

[풀이]

1
2

SELECT name, incentives
FROM emp, sal

emp와 sal 테이블을 조회하여
name과 incentives 컬럼을 출력한다.

1
2

-- 두 조건을 모두 만족하는 행만 남긴다. (AND 조건)
WHERE emp.id = sal.id and incentives >= 500
  • emp.id = sal.id
nameincentives
홍길동300
강감찬300
이순신1000
  • incentives >= 500
nameincentives
이순신1000
  • emp.id = sal.id and incentives >= 500
nameincentives
이순신1000

실제 SQL에서는 두 조건이 동시에 적용되지만, 이해를 위해 나누어 설명하였다.


위 쿼리는 내부 조인(INNER JOIN)과 동일한 의미이다.

1
2
3
4

SELECT name, incentives
FROM emp INNER JOIN sal
ON emp.id = sal.id
WHERE incentives >= 500;


(문법 순서) “셀프웨 구해요”

문장 실행 순서

1
2
3
4
5
6

5. SELECT
1. FROM
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
6. ORDER BY

참고

1
2
3
4
5
6
7
8
9

INSERT INTO 테이블명(컬럼1, 컬럼2)
VALUES (값1, 값2);

UPDATE 테이블명
SET 컬럼명 = 값
WHERE 조건;

DELETE FROM 테이블명
WHERE 조건;

🤔 만약 WHERE문이 없으면?

  • UPDATE ➔ 테이블의 모든 행(row)의 데이터가 수정된다.
1
2
3

-- 모든 직원 이름이 '홍길동'으로 수정된다
UPDATE emp
SET name = '홍길동';
  • DELETE ➔ 테이블의 모든 행(row)의 데이터가 삭제된다.
1
2

-- emp 테이블 데이터 전부 삭제된다. (테이블 구조는 남음)
DELETE FROM emp;
  • INSERT는 WHERE 자체가 없다.
    왜냐하면 단순히 행을 추가하는 명령이기 때문이다.

문제 3. 데이터베이스 용어

(1) 릴레이션에서 속성의 개수를 의미
(2) 릴레이션에서 튜플의 개수를 의미
(3) 한 릴레이션의 속성이 다른 릴레이션의 기본키를 참조할 때, 참조하는 속성을 의미
(4) 특정 속성에 대해 입력될 수 있는 값의 유형이나 범위를 의미하고 무결성을 보장하는 기준

[보기]
ㄱ. domain ㄴ. primary ㄷ. degree ㄹ. candidate
ㅁ. cardinality ㅂ. attribute ㅅ. foreign key

더보기

[정답]
(1) ㄷ. degree
(2) ㅁ. cardinality
(3) ㅅ. foreign key
(4) ㄱ. domain

[풀이]
relation_elements

(1) 속성의 개수 : 차수 (degree)
(2) 튜플의 개수 : 카디널리티 (Cardinality)


(3) 한 릴레이션의 속성이 다른 릴레이션의 기본키를 참조할 때, 참조하는 속성을 의미
⟹ 외래키 (Foreign Key)


Key 종류
  1. 외래키 (Foreign Key)
    다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합
  2. 후보키 (Candidate Key)
    기본키가 될 수 있는 속성 또는 속성들의 집합
    릴레이션에서 튜플을 고유하게 식별할 수 있는 키
    모든 튜플에 대해 유일성, 최소성 만족시켜야 함
  3. 기본키 (Primary Key)
    후보키 중에서 선택된 키로, NULL 값을 가질 수 없으며, 중복된 값도 가질 수 없다.
    한 릴레이션에는 하나의 기본키만 존재한다.
  4. 대체키 (Alternate Key)
    후보키 중에서 기본키로 선택되지 못한 후보키
  5. 슈퍼키 (Super Key)
    하나의 릴레이션에서 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 속성 또는 속성들의 집합
    유일성은 만족하지만, 최소성은 만족하지 않는다.
    (최소성이 만족하지 않으므로, 불필요한 속성이 포함될 수 있다.)

    ex) 주민등록번호 + 이름 ➔ 이름은 불필요하다.

key_type

🤔 유일성과 최소성은 뭘까?
  • 유일성
    각 키가 테이블 내의 모든 튜플을 고유하게 식별할 수 있다.
    동일한 값이 중복되면 안된다.
  • 최소성
    꼭 필요한 속성만으로 구성되어야 한다.
    불필요한 속성이 없어야 한다.


(4) 특정 속성에 대해 입력될 수 있는 값의 유형이나 범위를 의미하고 무결성을 보장하는 기준
⟹ 도메인 (domain)

도메인 (domain)
속성이 가질 수 있는 값들의 집합으로, 자료형과 허용되는 값의 범위를 지정한다.

도메인의 구성 요소
  • 자료형 (Data Type) : 정수, 실수, 문자열 등 물리적인 형태
  • 값의 범위 (Value Range) : 예를 들어 ‘성적’ 도메인이라면 0점에서 100점 사이의 값만 허용
  • 제약 조건 (Constraints) : 예를 들어 ‘성별’ 도메인이라면 ‘남’, ‘여’라는 특정 문자만 허용
1
2
3
4
5
6

학번(StudentID)의 도메인 : 정수(integer) 타입이며, 학번 형식(예: 2026001~2026999)을 따르는 값

전공(Major)의 도메인 : 문자열(string) 타입이며, 허용된 학과명 집합
(ex. 컴퓨터공학과, 경영학과, 전자공학과 등)

나이(Age)의 도메인 : 정수(integer) 타입이며, 0 이상 150 이하의 값
🤔 왜 도메인을 정의할까?

도메인을 명확히 정의하면 데이터의 무결성(Integrity)을 유지하기가 매우 쉬워진다.
시스템에 엉뚱한 값(나이가 -20살인 데이터)이 들어오는 것을 데이터베이스 수준에서 원천 차단할 수 있기 때문이다.

2025년 2회 정보처리기사 실기

문제 4. 파일 구조

데이터베이스 물리 설계 시, 레코드에 접근하는 방법은 순차 접근 방법, [ ] 방법, 해싱 방법 등이 있다.
이 중 [ ] 방법은 레코드의 키 값과 포인터를 쌍으로 묶어 저장하며 검색 시 키 값을 기준으로 빠르게 탐색할 수 있도록 설계되어 있다. 이 방식은 검색 속도가 빠르며 <키 값, 포인터> 쌍으로 구성된 자료 구조를 사용하여 해당 키가 가리키는 주소를 통해 원하는 레코드를 직접 찾을 수 있다.

접근 방법설명
순차 접근레코드를 처음부터 하나씩 검사
[ ] 접근키-값 쌍으로 구성되어 빠르게 검색
해싱 접근해시 함수를 이용해 직접 주소 계산 후 접근
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[정답]
인덱스(Index) 또는 색인

[풀이]
데이터베이스의 레코드 접근 방식은 대표적으로 순차 접근, 인덱스 접근, 해싱 접근이 있다.


순차 접근 방식
레코드를 저장된 순서대로 처음부터 끝까지 순차적으로 탐색하는 방식이다.

[특징]

  • 구조가 단순하고 구현이 용이함
  • 저장 공간 효율이 높음
  • 일괄 처리(Batch Processing)에 적합
  • 원하는 레코드를 찾기 위해 전체를 탐색해야 하므로 검색 속도가 느림

인덱스(색인) 접근 방식
<키 값, 포인터>로 구성된 인덱스를 이용해 원하는 레코드에 직접 접근하는 방식이다.

  • 키(Key) : 검색 기준 값 (예: 학번, 이름)
  • 포인터(Pointer) : 실제 데이터의 저장 위치

[특징]

  • 인덱스를 통해 빠른 검색 가능
  • 데이터 변경 시 인덱스도 함께 갱신해야 하는 오버헤드 발생
  • (인덱스를 위한) 별도의 저장 공간 필요

해싱 접근 방식
해시 함수로 키 값을 해시 주소로 변환하여 해당 위치에 직접 접근하는 방식이다.

[특징]

  • 주소를 계산해 바로 접근하므로 검색 속도가 가장 빠름 (평균 O(1))
  • 추가 탐색 과정이 없음
  • 서로 다른 키가 같은 주소를 갖는 충돌(Collision) 발생 가능
  • 삽입, 삭제, 검색 성능이 전반적으로 우수


접근 방법방식특징
순차 (Sequential)처음부터 끝까지 순서대로 탐색구현이 단순하지만 검색 속도가 느림
인덱스 (Index)<키, 포인터>를 이용한 직접 탐색검색 속도 빠름, 대신 추가 저장 공간 필요
해싱 (Hashing)해시 함수로 주소를 계산가장 빠른 접근, 충돌 발생 가능

문제 5. 테이블(릴레이션)의 구성 요소

릴레이션에서 열(Column)을 의미하며 데이터 항목의 속성 또는 특성을 나타낸다.
각 열은 고유한 이름을 가지며 특정 도메인(Domain)에서 정의된 값을 갖는다.
예를 들어 “학생” 릴레이션에서 학번, 이름, 전공 등은 각각 하나의 열이며 이 열들은 학생의 고유한 속성을 나타낸다.
이 개념은 파일 구조에서 필드(Field)에 해당하며 릴레이션에서 행(Row, Tuple)의 구성 요소가 된다.

[보기]
ㄱ. Cardinality ㄴ. Domain ㄷ. Attribute
ㄹ. Degree ㅁ. Schema ㅂ. Tuple

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[정답]
ㄷ. Attribute

[풀이]
relation_elements

문제 6. πTTL(employee) 연산 결과 값

[employee 테이블]

IndexAGETTL
155부장
235대리
342과장
445차장
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[정답]

TTL
부장
대리
과장
차장

[풀이]
프로젝션 연산자 ➔ π

  • 원하는 데이터를 수직적으로 도출한다.
  • 도출된 릴레이션에 중복된 데이터는 자동 제거된다.

따라서 πTTL(employee) 값은 아래와 같이 출력된다.

TTL
부장
대리
과장
차장


relation_algebra_(1)
relation_algebra_(2)

2025년 3회 정보처리기사 실기

문제 7. CROSS JOIN

[T1 테이블]

CODENAME
3258smith
4324allen
5432scott

[T2 테이블]

NORULE
12s%
32%t%

[실행값]

1
2
3
4

SELECT COUNT(*) CNT
FROM T1 A
CROSS JOIN T2 B
WHERE A.NAME LIKE B.RULE;
더보기

[정답]
4

[풀이]
CROSS JOIN (교차 조인)
두 테이블의 모든 행을 서로 곱하는 카디션 프로덕트를 수행한다.

  • T1 (3행) x T2 (2행) = 총 6행 생성
T1.CODET1.NAMET2.RULE
3258smiths%
3258smith%t%
4324allens%
4324allen%t%
5432scotts%
5432scott%t%


WHERE절 (LIKE 연산)
생성된 6개의 조합 중 A.NAME LIKE B.RULE 조건을 만족하는 행만 필터링한다.

  • smith는 s%와 %t% 두 가지 규칙에 모두 해당하여 2개의 행이 생성된다.
  • scott도 s%와 %t% 두 가지 규칙에 모두 해당하여 2개의 행이 생성된다.
  • allen은 어떤 규칙에도 해당하지 않는다.
T1.CODET1.NAMET2.RULE
3258smiths%
3258smith%t%
5432scotts%
5432scott%t%

%는 0개 이상의 문자를 뜻한다.


따라서 COUNT(*)의 결과값은 2 + 2 = 4가 된다.
⟹ COUNT(*) 함수는 조건을 만족하는 전체 행의 개수를 구한다.

CROSS JOIN이란?

두 테이블의 모든 조합을 생성하는 조인이다.
(즉, 가능한 모든 조합을 구하는 연산이다.)

  • 결과 집합의 크기는 두 테이블 행 수의 곱과 같다.
    • Total Rows = (Table A의 행 수) x (Table B의 행 수)
      ➔ 데이터가 조금만 많아져도 결과 값이 기하급수적으로 늘어나 시스템 부하의 원인이 될 수 있음
  • 특정 컬럼 값이 같아야 한다는 조건(Join Key)이 없으므로 ON절을 사용하지 않는다.


SQL 작성 방식

  • 명시적 표현 : CROSS JOIN 키워드를 사용 (권장)
1
2
3

SELECT *
FROM TableA
CROSS JOIN TableB;
  • 암시적 표현 : 쉼표(,)로 테이블을 나열
1
2

SELECT *
FROM TableA, TableB;

문제 8. R % S의 결과

[R 테이블]

AB
a1b1
a2b2
a1b3

[S 테이블]

B
b1
b3
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[정답]

A
a1

[풀이]
디비전 연산자 %
두개의 릴레이션 A와 B가 있을 때,
A % B는 릴레이션 B에 있는 모든 튜플과 대응되는 릴레이션 A의 튜플을 찾는 연산이다.

따라서 R % S 값은 S 테이블에 있는 모든 튜플과 대응되는 R 테이블의 튜플을 구하면 된다.

AB
a1b1
a1b3

출력은 A의 속성만 출력해주면 된다!! (S 테이블의 B 속성은 제외해야한다.)

A
a1


relation_algebra_(1)
relation_algebra_(2)

문제 9. 데이터베이스 용어

ㄱ. 테이블에서 한 행(Row)을 의미하며 하나의 레코드를 구성하는 요소
ㄴ. 실제 데이터가 저장되어 있는 테이블의 내용 전체를 의미하며, 데이터의 상태를 나타낸다.
ㄷ. 테이블에 저장된 행(Row)의 총 개수를 의미한다.

[보기]
스키마(Schema), 속성(Attribute), 튜플(Tuple)
차수(Degree), 인스턴스(Instance), 카디널리티(Cardinality)

더보기

[정답]
ㄱ. 튜플
ㄴ. 인스턴스
ㄷ. 카디널리티

[풀이]
relation_elements

ㄱ. 한 행을 의미 : 튜플
ㄷ. 행의 총 개수 : 카디널리티


ㄴ. 실제 데이터가 저장되어 있는 테이블의 내용 전체를 의미하며, 데이터의 상태를 나타낸다.
⟹ 인스턴스 (Instance)

스키마 (Schema) ⟹ 구조
데이터베이스의 구조와 제약조건을 정의한 것으로, 테이블의 구조(속성, 데이터 타입 등)를 의미한다.

인스턴스 (Instance) ⟹ 실제 데이터
정의된 스키마에 따라 데이터베이스에 실제로 저장된 데이터의 상태(내용 전체)를 의미한다.

도메인 (Domain) ⟹ 값의 범위
속성이 가질 수 있는 값의 범위와 데이터 타입 및 제약조건을 의미한다.

  • 학번 ➔ 1000 이상의 정수
  • 이름 ➔ 문자열 (한글, 영문 등)
  • 나이 ➔ 0 ~ 150 사이의 정수


schema_instance_domain

문제 10. OR 조건과 count()의 NULL 처리

[A 테이블]

col1col2
2null
36
23
null3
45
1
2
3

SELECT count(col2)
FROM A
WHERE col1 IN (2, 3) OR col2 IN (3, 5)
더보기

[정답]
4

[풀이]
OR 연산자
WHERE절에서 조건 중 하나 이상 충족하는 행을 반환한다.

1
2
3
4
5

WHERE col1 IN (2, 3) OR col2 IN (3, 5)
-- 두 조건 중 하나라도 TRUE이면 포함
-- 같은 행이 두 조건을 모두 만족해도 1번만 포함

-- ex) (2, 3) 행은 두 조건을 모두 만족하지만 1번만 포함된다.
  • col1 IN (2, 3)
col1col2
2null
36
23
  • col2 IN (3, 5)
col1col2
23
null3
45
  • col1 IN (2, 3) OR col2 IN (3, 5)
    • 두 조건 중 하나라도 TRUE이면 포함한다.
col1col2
2null
36
23
null3
45


COUNT()
COUNT(col2)는 NULL 값을 세지 않는다.
따라서 (2, NULL) 행은 WHERE절에서는 포함되지만, COUNT 단계에서는 제외된다.

1

SELECT count(col2) -- NULL이 아닌 col2 값만 카운트
col2
6
3
3
5

따라서 총 4개가 반환된다.

정리

무결성 제약조건

데이터베이스에 들어있는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 부정확한 자료가
데이터베이스 내에 저장되는 것을 방지하기 위한 제약조건이다.

[종류]

  1. 개체 무결성 제약조건
    각 릴레이션의 기본키를 구성하는 속성은 NULL 값이나 중복된 값을 가질 수 없다.
    즉, 기본키는 항상 유일하고 비어있을 수 없는 값이어야 한다.
  2. 참조 무결성 제약조건
    외래키 값은 NULL이거나 참조하는 릴레이션의 기본키 값과 동일해야한다.
    즉, 각 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다.
  3. 도메인 무결성 제약조건
    각 속성들의 값은 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다.

    ex) 나이 속성에 음수 값이나 이상한 값이 들어갈 수 없다.
    성별이라는 속성에 ‘남’, ‘여’를 제외한 데이터는 제한되어야 한다.

  4. 고유 무결성 제약조건
    특정 속성에 대해 고유한 값을 가지도록 조건이 주어진 경우,
    릴레이션의 각 튜플이 가지는 속성 값들은 고유한 값을 가져야 한다.

    ex) [학생] 릴레이션에서 ‘이름’과 ‘나이’는 서로 같은 값을 가질 수 있지만,
    ‘학번’의 경우 각 튜플은 서로 다른 값을 가져야 한다.

  5. NULL 무결성 제약조건
    릴레이션의 특정 속성 값은 NULL이 될 수 없다.

    ex) 주민등록번호가 반드시 입력되어야 한다면 NULL 값은 허용되지 않는다.

  6. 키 무결성 제약조건
    각 릴레이션은 최소한 한 개 이상의 키를 가져야 하며, 키는 튜플을 식별할 수 있는 값이어야 한다.

    ex) [학번] 릴레이션에서 ‘학번’ 속성은 각 학생의 유일한 식별자로 사용된다.

sql 문장 실행 순서

“셀프웨 구해요”

1
2
3
4
5
6

5. SELECT
1. FROM
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
6. ORDER BY

데이터베이스 용어

relation_elements

  • 속성 (열) : Attribute
  • 튜플 (행) : Tuple
  • 속성의 개수 : 차수 (degree)
  • 튜플의 개수 : 카디널리티 (cardinality)


스키마 (Schema) ⟹ 구조
데이터베이스의 구조와 제약조건을 정의한 것으로, 테이블의 구조(속성, 데이터 타입 등)를 의미한다.

인스턴스 (Instance) ⟹ 실제 데이터
정의된 스키마에 따라 데이터베이스에 실제로 저장된 데이터의 상태(내용 전체)를 의미한다.

도메인 (Domain) ⟹ 값의 범위
속성이 가질 수 있는 값의 범위와 데이터 타입 및 제약조건을 의미한다.

  • 학번 ➔ 1000 이상의 정수
  • 이름 ➔ 문자열 (한글, 영문 등)
  • 나이 ➔ 0 ~ 150 사이의 정수


schema_instance_domain

Key 종류

  1. 외래키 (Foreign Key)
    다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합
  2. 후보키 (Candidate Key)
    기본키가 될 수 있는 속성 또는 속성들의 집합
    릴레이션에서 튜플을 고유하게 식별할 수 있는 키
    모든 튜플에 대해 유일성, 최소성 만족시켜야 함
  3. 기본키 (Primary Key)
    후보키 중에서 선택된 키로, NULL 값을 가질 수 없으며, 중복된 값도 가질 수 없다.
    한 릴레이션에는 하나의 기본키만 존재한다.
  4. 대체키 (Alternate Key)
    후보키 중에서 기본키로 선택되지 못한 후보키
  5. 슈퍼키 (Super Key)
    하나의 릴레이션에서 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 속성 또는 속성들의 집합
    유일성은 만족하지만, 최소성은 만족하지 않는다.
    (최소성이 만족하지 않으므로, 불필요한 속성이 포함될 수 있다.)

    ex) 주민등록번호 + 이름 ➔ 이름은 불필요하다.

key_type


🤔 유일성과 최소성은 뭘까?
  • 유일성
    각 키가 테이블 내의 모든 튜플을 고유하게 식별할 수 있다.
    동일한 값이 중복되면 안된다.
  • 최소성
    꼭 필요한 속성만으로 구성되어야 한다.
    불필요한 속성이 없어야 한다.

관계 연산자

relation_algebra_(1)
relation_algebra_(2)

CROSS JOIN (교차 조인)

두 테이블의 모든 조합을 생성하는 조인이다.
(즉, 가능한 모든 조합을 구하는 연산이다.)

  • 결과 집합의 크기는 두 테이블 행 수의 곱과 같다.
    • Total Rows = (Table A의 행 수) x (Table B의 행 수)
      ➔ 데이터가 조금만 많아져도 결과 값이 기하급수적으로 늘어나 시스템 부하의 원인이 될 수 있음
  • 특정 컬럼 값이 같아야 한다는 조건(Join Key)이 없으므로 ON절을 사용하지 않는다.

COUNT()

COUNT()는 NULL 값을 세지 않는다.
(값이 존재하는 행의 개수만 계산한다.)

1
2

SELECT COUNT(age) FROM users;
-- age가 NULL인 행은 제외하고 개수를 센다


COUNT(*)은 NULL 여부와 관계없이 전체 행의 개수를 센다.

1

SELECT COUNT(*) FROM users;

파일 구조 - 레코드에 접근하는 방법

순차 접근 방식
레코드를 저장된 순서대로 처음부터 끝까지 순차적으로 탐색하는 방식이다.

[특징]

  • 구조가 단순하고 구현이 용이함
  • 저장 공간 효율이 높음
  • 일괄 처리(Batch Processing)에 적합
  • 원하는 레코드를 찾기 위해 전체를 탐색해야 하므로 검색 속도가 느림

인덱스(색인) 접근 방식
<키 값, 포인터>로 구성된 인덱스를 이용해 원하는 레코드에 직접 접근하는 방식이다.

  • 키(Key) : 검색 기준 값 (예: 학번, 이름)
  • 포인터(Pointer) : 실제 데이터의 저장 위치

[특징]

  • 인덱스를 통해 빠른 검색 가능
  • 데이터 변경 시 인덱스도 함께 갱신해야 하는 오버헤드 발생
  • (인덱스를 위한) 별도의 저장 공간 필요

해싱 접근 방식
해시 함수로 키 값을 해시 주소로 변환하여 해당 위치에 직접 접근하는 방식이다.

[특징]

  • 주소를 계산해 바로 접근하므로 검색 속도가 가장 빠름 (평균 O(1))
  • 추가 탐색 과정이 없음
  • 서로 다른 키가 같은 주소를 갖는 충돌(Collision) 발생 가능
  • 삽입, 삭제, 검색 성능이 전반적으로 우수


접근 방법방식특징
순차 (Sequential)처음부터 끝까지 순서대로 탐색구현이 단순하지만 검색 속도가 느림
인덱스 (Index)<키, 포인터>를 이용한 직접 탐색검색 속도 빠름, 대신 추가 저장 공간 필요
해싱 (Hashing)해시 함수로 주소를 계산가장 빠른 접근, 충돌 발생 가능
Study, Engineer_Information_Processing
정보처리기사 실기 database