이론 목록
분산 데이터베이스의 분할·복제·투명성
분산 데이터베이스는 논리적으로 관련된 데이터를 여러 사이트에 두고 통합 관리한다. 수평 분할은 행을, 수직 분할은 열을 나누며 할당과 복제는 위치와 사본 수를 정하는 별도 결정이다. 완전성·재구성 가능성·분리성과 각 투명성의 의미를 구분한다. 데이터베이스 이중화는 장애 시 서비스 연속성을 위한 구성이며 백업을 대신하지 않는다.
트랜잭션·격리 수준·락·교착상태
트랜잭션은 원자성·일관성·격리성·지속성을 만족하도록 관리하는 논리적 작업 단위다. 동시 실행에서는 직렬 가능성과 더티·비반복·팬텀 읽기, 갱신 유실을 구분한다. 격리 수준은 허용 현상을 정하고 잠금·타임스탬프·검증·다중 버전은 병행 제어 방법이다. 2단계 로킹과 분산 2단계 커밋은 목적이 다르며 교착은 대기 관계의 순환을 확인해 처리한다.
로그·체크포인트·백업·복구·데이터 보호
회복은 로그·백업 등을 이용해 완료된 변경은 보존하고 미완료 변경은 취소하는 과정이다. UNDO·REDO, 지연·즉시 갱신, 체크포인트와 그림자 페이징을 구분한다. 전체·증분·차등 백업은 필요한 복원 체인이 다르며 RPO·RTO와 실제 복원 가능성을 확인한다. 데이터베이스 암호화와 DAC·MAC·RBAC 접근제어는 서로 보완하는 보호 수단이다.
데이터 전환 계획·매핑·ETL·변환
데이터 전환은 기존 데이터를 새 시스템의 구조와 업무 규칙에 맞게 옮기는 작업이다. 대상·일정·매핑·정제·검증·실패 대응을 계획하고 리허설로 확인한다. ETL은 추출·변환·적재 순서이며 ELT는 적재 후 변환하는 방식이다. 파일의 경계·인코딩·값 의미, 키 매핑과 부모·자식 적재 순서까지 맞아야 올바른 전환이다.
데이터 전환 검증·대사·재처리·롤백·품질
전환 검증은 동일한 범위·시점·변환 규칙을 기준으로 원천과 목표의 구조·건수·키·값·무결성을 비교한다. 건수와 합계가 같아도 누락과 값 오류가 숨어 있을 수 있다. 품질 분석은 완전성·정확성·유효성 등을 나누고 오류율의 분자·분모를 명확히 한다. 오류를 수정해 재처리한 뒤 재검증하고 복귀 기준과 업무 승인을 확인해야 전환을 완료할 수 있다.
개발 환경·IDE·컴파일러·빌드·형상·설정 관리
개발 환경은 하드웨어·운영체제·런타임·개발 도구를 포함한다. IDE, 번역 도구, 빌드 도구의 역할을 구분하고 웹 서버·WAS·DB 서버·패키지의 관계와 환경 설정의 기본 원칙을 이해한다.
서버 요청 처리·프레임워크·공통 모듈·단위 테스트
서버 프로그램은 요청을 해석하고 업무 규칙을 수행한 뒤 응답한다. 프레임워크와 라이브러리의 호출 주도권, API의 계약, 공통 모듈의 책임, 기본적인 취약성 식별과 테스트의 차이를 구분한다.
프로세스 간 통신과 재실행 가능한 배치 설계
IPC는 프로세스 사이의 정보 교환이고 동기화는 공유 자원 접근 순서를 조정하는 것이다. 배치 프로그램은 데이터를 일정한 단위로 모아 처리하며, 실행 시점·처리량·오류 복구와 중복 처리 방지의 기본 원칙을 함께 고려한다.
서버 로그와 예외 처리
로그는 실행 중 발생한 사건을 기록하고, 예외 처리는 정상 흐름을 벗어난 오류를 처리하거나 상위 호출자에게 전달한다. 로그 수준, 예외 전파, 처리기 순서와 자원 정리를 구분한다.
언어 실행 방식·자료형·연산·제어 흐름
언어의 실행 방식과 프로그래밍 방식은 서로 다른 분류이다. 자료형·변수·형 변환·연산자·제어문을 구분하고 C·Java·Python의 짧은 코드를 언어별 규칙에 따라 추적한다.