AWS Certified Database 자격증 이론 정리

1. Base

아래의 정리된 내용을 바탕으로 부족한 내용 정리

Data Type
- Structured
- Semi-structured
- Unstructured
- 각 Database 마다 다루기 적합한 Type이 존재
Structured Data
- Table 형태로 Data 저장
- OLTP, OLAP Workload에 적합
- 일반적으로 Relational Database에 저장
- 복잡한 Query나 분석에 적합
  - Ex) 다수의 Table Join
Semi-structured Data
- 정렬은 되어 있지마 고정된 Schema는 이용하지 않음
  - Ex) JSON
- 다양한 Data Type 수용 가능
- 일반적으로 Non-relational Database에 저장
- BigData, Low-latency Application에 적합
Unstructured Data
- 문서, 이미지, 영상…
- File System, Object Storage, Data Lake와 같은 별도의 Storage에 저장

미리 정의된 Schema
ACID 특성 충족 및 Join 연산 지원
OLTP, OLAP 환경에서 이용
Ex) MySQL, PostreSQL, MariaDB, Oracle, Microsoft SQL Server
Table Index 생성을 통해서 Query 성능 향상
- Primary Index
- Secondary Index
ACID
- Atomicty : All or Nothing
- Consistency : Transaction 이후에도 Data는 Schema와 일치 필요
- Isolation : 다른 Transaction과 구별
- Durability : 예상하지 못한 장애 발생시 복구가 가능해야 함

DB Engine별 Default Parameter Group 존재
Default Parameter Group을 상속하여 Custom Parameter Group 생성 가능
동일 Region의 DB Instance에 Parameter Group 적용 가능
Parameter Examples
- autocommit
- time_zone
- force_ssl
- default_storage_engine
- max_connections
Parameter 변경
- Dynamic Parameter의 경우 변경시 곧바로 적용
- Static Parameter의 경우 DB Reboot 필요
  - Static Parameter의 경우 변경 시 DB Reboot 전에는 pending-reboot 상태를 유지
  - 재부팅 이후에는 in-sync 상태로 변경