풀소유

사용자가 정의한 함수로 DBMS에 저장되고 사용된다.SQL의 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 구문에서 사용할 수 있다.반복적인 작업을 처리하기 위해 루프를 돌리거나, CASE 키워드를 사용하여 값에 따라 분기 처리할 수 있다.에러 핸들링이나 에러 발생 같은 다양한 동작을 정의할 수 있다.유틸리티 함수로 사용하는 것이 적합하다.비즈니스 로직을 스토어드 함수에 두는 것은 권장되지 않는다. 비즈니스 로직은 데이터베이스 외부에서 처리하거나 애플리케이션 계층에서 유지 관리하는 것이 바람직하다. 예제 1: 임직원 ID 생성 함수임직원의 ID를 10자리 정수로 랜덤 하게 발급하며, ID의 맨 앞자리는 1로 고정된다.DELIMITER $$CREATE FUNCTION id_generator()RE..

Database (DB)데이터베이스는 전자적으로 저장되고 관리되는 관련된 데이터들의 조직화된 집합이다. 데이터베이스는 특정 목적을 위해 데이터를 구조화하고 저장하여 효율적으로 접근하고 관리할 수 있도록 한다. Database Management System (DBMS)데이터베이스 관리 시스템(Database Management System, DBMS)은 사용자에게 데이터베이스를 정의, 생성, 관리하는 기능을 제공하는 소프트웨어 시스템이다.데이터베이스 구조를 정의할 때 생성되는 메타데이터(데이터에 관한 데이터) 또한 DBMS에 의해 저장되고 관리된다.DBMS는 데이터베이스를 관리하고 보호하며, 여러 사용자가 동시에 접근할 수 있도록 한다. Database System데이터베이스 시스템은 데이터베이스(DB)..

PostgreSQL은 다양한 데이터 구조와 검색 요구에 대응할 수 있는 인덱싱 시스템을 제공한다. 그중에서도 GiST(Generalized Search Tree)와 GIN(Generalized Inverted Index)은 데이터의 구조와 검색 방식에 따라 최적화된 두 가지 주요 인덱스 유형이다. GiST (Generalized Search Tree)범위 쿼리, 공간 데이터, 사용자 정의 데이터 타입 등 다양한 데이터 구조에 대해 유연한 인덱싱을 제공하는 트리 기반 인덱스이다. B-트리와 유사한 구조를 가지고 있으며, 특정 데이터 타입이나 쿼리 조건에 맞춰 쉽게 확장할 수 있다.구조 및 특성트리 구조: GiST 인덱스는 B-트리와 유사하게 각 노드가 키와 자식 노드 포인터를 포함하는 트리 구조를 가진다...

자가 균형 이진 탐색 트리의 일종으로, 데이터베이스와 파일 시스템에서 널리 사용된다.높은 차수의 균형 트리로, 각 노드가 여러 자식을 가질 수 있다.모든 리프 노드는 동일한 레벨에 존재하기 때문에, B 트리는 O(logN)의 시간 복잡도를 갖는다. 특징각 노드는 최대 M개의 자식을 가질 수 있다. 이러한 트리를 M차 B 트리라고 부른다.루트 노드를 제외한 모든 노드는 최소 ⌈M/2⌉개의 자식을 가져야 한다.노드는 데이터와 포인터로 구성되며, 데이터는 오름차순으로 정렬되어 있다. 정렬된 순서에 따라 자녀 노드들의 키 값의 범위가 결정된다.각 노드는 최대 ⌈M/2⌉ - 1개에서 최대 M - 1개의 키를 가질 수 있다. 데이터 삽입삽입은 항상 리프 노드에서 시작한다.해당 리프 노드에 여유 공간이 있다면 데이터..

Red-Black 트리는 이진 탐색 트리(BST)의 한 종류로, 스스로 균형을 유지하는 트리이다. 이 트리는 이진 탐색 트리에서 발생할 수 있는 최악의 경우(한쪽으로 치우친 트리)를 개선하여, 모든 연산(삽입, 삭제, 검색)이 O(log n) 시간 복잡도를 가지도록 설계되었다.  nil 노드nil 노드는 트리에서 존재하지 않는 자식을 나타내기 위해 사용되며, 이는 모든 리프 노드(자녀가 없는 노드)를 나타내는 데 사용된다.Red-Black 트리에서는 nil 노드도 블랙으로 간주되며, 트리의 균형을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. Black HeightBlack Height는 노드 x에서 자손 nil 노드까지의 경로에 있는 블랙 노드의 수를 의미한다. 이때 x 자신도 이 수에 포함된다.  Red-Blac..

AVL 트리는 이진 탐색 트리의 한 종류로, 엄격하게 스스로 균형을 유지하는 트리이다.각 노드의 균형 인수(balance factor, BF)를 사용하여 균형을 유지하며, 모든 노드의 BF 값은 -1, 0, 1 중 하나이다.장점:트리의 높이가 O(log n)으로 유지되어, 검색, 삽입, 삭제 연산의 시간 복잡도가 O(log n)이다.균형을 유지하므로 최악의 경우에도 성능이 일정하다.단점:엄격하게 균형을 유지하기 때문에 삽입/삭제 시 트리 균형을 확인한다.균형이 깨졌을 시 재조정하기 때문에 시간이 꽤 소요된다. 균형 인수 (Balance Factor)임의의 노드 x에 대해 균형 인수는 x의 왼쪽 서브트리의 높이에서 오른쪽 서브트리의 높이를 뺀 값이다.BF(x) = x의 왼쪽 서브트리의 높이 - x의 오른쪽..

이진 탐색 트리는 각 노드의 왼쪽 서브트리에는 해당 노드보다 작은 값이, 오른쪽 서브트리에는 큰 값이 저장되는 이진트리이다.중위 순회를 통해 이진 탐색 트리의 모든 노드를 오름차순으로 정렬된 형태로 방문할 수 있다.장점삽입 삭제가 유연하다.이진 탐색 트리의 구조 덕분에 검색 연산이 빠르다.노드를 추가하거나 삭제할 때 트리의 크기가 동적으로 조절된다.단점트리가 불균형해지면, 최악의 경우 성능이 O(n)으로 떨어질 수 있다.이진 탐색 트리는 간단하고 효과적인 자료구조지만, 균형을 유지하지 않으면 성능이 저하될 수 있다. 따라서 균형을 유지하는 변형 트리(예: AVL 트리, 레드-블랙 트리 등)를 사용하여 성능을 보장할 수 있다. 후임자 (Successor)정의: 특정 노드보다 값이 큰 노드들 중에서 가장 작..

Set의 주요 특징중복된 데이터를 허용하지 않음: Set은 중복된 요소를 저장하지 않으며, 데이터의 유일성을 보장한다. 동일한 값을 여러 번 저장하려고 시도해도 단 하나의 값만 저장된다.순서 보장 안 됨: Set은 요소의 순서를 보장하지 않는다. 데이터의 삽입 순서와 상관없이 요소들이 저장되며, 순서가 중요한 경우에는 다른 컬렉션을 사용하는 것이 좋다.빠른 조회 성능: Set은 데이터를 검색할 때 평균적으로 O(1)의 시간 복잡도를 가진다. 이는 해시 테이블을 사용하기 때문이다. 다만, TreeSet의 경우에는 O(log n)의 시간 복잡도를 가진다.메모리 사용: Set은 해시 테이블을 사용하여 데이터의 유일성을 보장하는데, 이는 추가적인 메모리 오버헤드를 발생시킬 수 있다. 특히, LinkedHashS..

해시 테이블은 키-값 쌍을 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 자료구조이다.데이터를 저장할 때 키를 해시 함수에 입력하여 해시 값을 생성하고, 이 값을 이용해 배열(버킷 배열)의 특정 위치에 데이터를 저장한다.자바의 HashMap과 같은 자료구조가 이에 해당한다. 동작 방식키를 해시 함수에 입력: 해시 함수는 주어진 키를 입력으로 받아, 고정된 크기의 해시 값을 생성한다. 이 해시 값은 보통 정수 형태이다.해시 값의 인덱스 계산: 생성된 해시 값에 배열의 크기(해시 테이블의 크기, capacity)를 나누는 모듈러 연산(%)을 수행하여 인덱스를 계산한다. 이 인덱스는 데이터가 저장될 배열의 위치를 결정한다.데이터 저장: 계산된 인덱스에 키와 값을 함께 저장한다. 해시 테이블은 일반적으로 (key, hash..

Priority Queue (우선순위 큐)우선순위 큐는 각 요소에 우선순위를 부여하여, 우선순위가 높은 요소가 먼저 처리되는 큐이다. 일반적인 큐는 FIFO(First-In, First-Out) 방식으로 작동하지만, 우선순위 큐는 우선순위에 따라 처리 순서가 결정된다.구현배열: 정렬된 배열이나 정렬되지 않은 배열로 구현할 수 있지만, 삽입과 삭제의 효율성에 따라 성능 차이가 있다.연결 리스트: 정렬된 연결 리스트로 구현하면, 삽입은 더 복잡하지만 삭제는 간단해진다.힙(Heap): 가장 효율적인 구현 중 하나로, 우선순위 큐의 삽입과 삭제를 로그 시간 복잡도로 처리할 수 있다.주요 동작Insert: 새로운 요소를 큐에 추가하면서 우선순위를 고려하여 적절한 위치에 배치한다.Delete (Extract): 우..