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2023.04.26 11:24

Index의 capacity에 관한 정보 열람

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Index Capacity 정보

 

들어가며

DBMS의 여러 기능 기능이나 구성 요소들 중에서 가장 중요한 것은 무엇일까요?
Index는 '가장' 중요한은 아니더라도 적어도 '아주 아주' 중요한 요소가 아닐까 생각 합니다.

Index가 없다면 데이터를 쌓아 두기만 할 수 있을 뿐 사실상 관리는 못하는 그런 시스템이 될 테니까요.

자료가 많으면 많을 수록 Index는 더 중요해 집니다.

이렇게 중요한 Index를 분석할 때에도 목적에 부합하는 여러가지 도구와 방법들이 있을 수 있습니다.

이 페이지에서는 그 중에서 Index의 Capaicty에 대한 정보를 리뷰해 보고자 합니다.

기본적인 사용 방법이나 설명은 매뉴얼을 통해 얻을 수 있으므로 여기서 설명은 생략합니다.

 

INDEX CAPACITY 정보 얻기

우선 CUBRID에서는 Index의 Capacity 정보를 다음과 같은 두 가지 방법으로 쉽게(?) 알아 볼 수 있습니다.

1. diagdb tool

-------------------------------------------------------------
BTID: {{0, 5952}, 5953}, idx0 ON dba.tbl, CAPACITY INFORMATION:
Distinct Key Count: 0
Total Value Count: 0
Average Value Count Per Key: 0
Total Page Count: 2
Leaf Page Count: 1
NonLeaf Page Count: 1
Height: 2
Average Key Length: 0
Average Record Length: 0
Total Index Space: 32688 bytes
Used Index Space: 200 bytes
Free Index Space: 32488 bytes
Average Page Free Space: 16244 bytes
Average Page Key Count: 0
-------------------------------------------------------------

 

 2. SHOW INDEX CAPACITY 명령 

Table_name           : 'dba.tbl'        
Index_name           : 'idx0'        
Btid                 : '(0|5952|5953)'        
Num_distinct_key     : 0        
Total_value          : 0        
Avg_num_value_per_key: 0        
Num_leaf_page        : 1        
Num_non_leaf_page    : 1        
Num_total_page       : 2        
Height               : 2        
Avg_key_len          : 0        
Avg_rec_len          : 0        
Total_space          : '31.9K'        
Total_used_space     : '200.0B'        
Total_free_space     : '31.7K'        
Avg_num_page_key     : 0        
Avg_page_free_space  : '15.9K'


위 두가지 수행 결과는 표현되는 키워드와 형식만 약간 다를 뿐 사실 동일한 내용입니다.
 

INDEX CAPACITY 세부 항목

각 항목에 대한 설명을 "SHOW INDEX CAPACITY" 명령의 결과 기준으로 설명하면 아래 표와 같습니다.

 

SHOW INDEX CAPACITY

diagdb 

의 미

비고

Table_name

 

테이블 이름

 

Index_name

 

인덱스 이름

 

Btid

 

BTID 정보 (vol ID, file ID, root_page ID)

 

Num_distinct_key

Distinct Key Count

전체 leaf 페이지에 존재하는 Distinct key 개수

 

Total_value

Total Value Count

인덱스에 저장된 OID 개수

 

Avg_num_value_per_key

Average Value Count Per Key

키 당 OID 값의 평균 개수

((Num_distinct_key > 0) ? (Total_value / Num_distinct_key) : 0)

Num_leaf_page

Leaf Page Count

Non-Leaf 페이지 개수

 

Num_non_leaf_page

NonLeaf Page Count

leaf 페이지 개수

 

Num_total_page

Total Page Count

전체 페이지 개수

 

Height

Height

트리의 높이

 

Avg_key_len

Average Key Length

평균 키 길이

((Num_distinct_key > 0) ? (sum_of_each_key_len / Num_distinct_key) : 0)

Avg_rec_len

Average Record Length

평균 페이지 레코드 길이

((Num_distinct_key > 0) ? (sum_of_each_record_len / Num_distinct_key) : 0)

Total_space

Total Index Space

인덱스에 의해 점유되는 전체 공간

 

Total_used_space

Used Index Space

인덱스의 전체 사용 공간

Total_space - Total_free_space

Total_free_space

Free Index Space

인덱스의 전체 여유 공간

 

Avg_num_page_key

Average Page Key Count

Leaf 페이지 당 평균 키 개수

((Num_leaf_page > 0) ? (Num_distinct_key / Num_leaf_page) : 0)

Avg_page_free_space

Average Page Free Space

전체 페이지 당 평균 여유 공간

((Num_total_page > 0) ? (Total_free_space / Num_total_page) : 0)

 

주1)  v11.2.3 기준입니다.

주2)  각각의 항목은 Overflow Page에 대한 정보를 포함하지 않은 상태로 보여 집니다. 

       다만, Total_value 항목은 Overflow Page의 정보를 포함합니다.

주3)  Overflow Page영역의 정보는 이후 버전에서 포함 될 예정입니다.

 

사용해 보기1

 

우선 자료가 많지 않은 작은 테이블을 가지고 검토를 해 봅시다.

아래와 같이 동일한 구성의 두 테이블읋 준비해서 각각 50건과 500건을 입력합니다.

drop table if exists t1, t2;
create table t1(id int primary key, v1 int, v2 int);
create index idx1 on t1(v1);
create index idx2 on t1(v2);
create table t2 like t1;  

insert into t1 select rownum, rownum % 10, 1 from db_class a, db_class b, db_class c limit 50;
insert into t2 select rownum, rownum % 10, 1 from db_class a, db_class b, db_class c limit 500;

 

아래 명령으로 Capacity 정보를 얻어 봅니다.

;line on
show all indexes capacity  of t1;
show all indexes capacity  of t2;

 

아래에서 왼쪽은 t1 테이블 오른쪽은 t2 테이블에 대한 결과입니다.

=== <Result of SELECT Command in Line 1> ===

<00001> Table_name           : 'dba.t1'
        Index_name           : 'idx1'
        Btid                 : '(0|5696|5697)'
        Num_distinct_key     : 10
        Total_value          : 50
        Avg_num_value_per_key: 5
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 84
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '1000.0B'
        Total_free_space     : '15.0K'
        Avg_num_page_key     : 10
        Avg_page_free_space  : '15.0K'
<00002> Table_name           : 'dba.t1'
        Index_name           : 'idx2'
        Btid                 : '(0|5760|5761)'
        Num_distinct_key     : 1
        Total_value          : 50
        Avg_num_value_per_key: 50
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 804
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '928.0B'
        Total_free_space     : '15.1K'
        Avg_num_page_key     : 1
        Avg_page_free_space  : '15.1K'
<00003> Table_name           : 'dba.t1'
        Index_name           : 'pk_t1_id'
        Btid                 : '(0|5568|5569)'
        Num_distinct_key     : 50
        Total_value          : 50
        Avg_num_value_per_key: 1
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 20
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '1.3K'
        Total_free_space     : '14.7K'
        Avg_num_page_key     : 50
        Avg_page_free_space  : '14.7K'

3 rows selected. (0.004562 sec) Committed. (0.000016 sec)

1 command(s) successfully processed.
 

=== <Result of SELECT Command in Line 1> ===

<00001> Table_name           : 'dba.t2'
        Index_name           : 'idx1'
        Btid                 : '(0|5952|5953)'
        Num_distinct_key     : 10
        Total_value          : 500
        Avg_num_value_per_key: 50
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 804
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '8.0K'
        Total_free_space     : '8.0K'
        Avg_num_page_key     : 10
        Avg_page_free_space  : '8.0K'
<00002> Table_name           : 'dba.t2'
        Index_name           : 'idx2'
        Btid                 : '(0|6016|6017)'
        Num_distinct_key     : 1
        Total_value          : 500
        Avg_num_value_per_key: 500
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 1380
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '1.5K'
        Total_free_space     : '14.5K'
        Avg_num_page_key     : 1
        Avg_page_free_space  : '14.5K'
<00003> Table_name           : 'dba.t2'
        Index_name           : 'pk_t2_id'
        Btid                 : '(0|5824|5825)'
        Num_distinct_key     : 500
        Total_value          : 500
        Avg_num_value_per_key: 1
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 20
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '11.8K'
        Total_free_space     : '4.1K'
        Avg_num_page_key     : 500
        Avg_page_free_space  : '4.1K'

3 rows selected. (0.005187 sec) Committed. (0.000019 sec)

1 command(s) successfully processed.
 

 

    Num_distinct_key와 Total_value를 비교해서 보면 pk_t1_id는 unique 하므로 입력된 레코드 건수와 키의 개수, Total_value의 개수가 동일함을 볼 수 있고,

   idx2는 레코드가 모두 동일한 값을 갖으므로 Total_value의 개수는 레코드 개수와 동일하지만 Num_distinct_key는 항상 1임을 볼 수 있다.

   idx1은 키가 중복되어 Num_distinct_key는 값이 일정 개수 이상으로 늘지 않고 있음을 볼 수 있다.

 

사용해 보기2

이제 데이터의 양을 늘려서 다른 부분들에 대해 검토 해 보겠습니다.

우선 아래와 같은 구문을 이용해서 테이블을 생성하고 데이터를 입력합니다.

drop table if exists tbl;
create table tbl(id int primary key, v1 int, v2 int, v3 int, s char(120));
create index idx1 on tbl(v1, s);
create index idx2 on tbl(v2, s);
create index idx3 on tbl(v3, s);

insert into tbl select rownum, rownum % 5000, rownum % 500, 1, 'cubrid string test' from db_class a, db_class b, db_class c, db_class d limit 100000;
;line on
show all indexes capacity  of tbl;


이 상태에서 아래 명령으로 100건의 레코드를 삭제한 후의 상태와 전체를 모두 삭제한 후의 상태를 확인해 봅니다.

delete from tbl where id%1000 = 1;
show all indexes capacity  of tbl;

delete from tbl;
show all indexes capacity  of tbl;


아래의 표에서 비교해서 볼 수 있습니다.

100000건 입력 후

100건 삭제 후

전체 삭제 후

=== <Result of SELECT Command in Line 1> ===

<00001> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx1'
        Btid                 : '(0|6208|6209)'
        Num_distinct_key     : 5688
        Total_value          : 100688
        Avg_num_value_per_key: 17
        Num_leaf_page        : 345
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 346
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 426
        Avg_rec_len          : 571
        Total_space          : '5.4M'
        Total_used_space     : '3.1M'
        Total_free_space     : '2.2M'
        Avg_num_page_key     : 16
        Avg_page_free_space  : '6.6K'
<00002> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx2'
        Btid                 : '(0|6272|6273)'
        Num_distinct_key     : 650
        Total_value          : 100150
        Avg_num_value_per_key: 154
        Num_leaf_page        : 76
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 77
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 374
        Avg_rec_len          : 920
        Total_space          : '1.2M'
        Total_used_space     : '593.3K'
        Total_free_space     : '635.7K'
        Avg_num_page_key     : 8
        Avg_page_free_space  : '8.3K'
<00003> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx3'
        Btid                 : '(0|6336|6337)'
        Num_distinct_key     : 1
        Total_value          : 100000
        Avg_num_value_per_key: 100000
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 485
        Avg_rec_len          : 1192
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '1.3K'
        Total_free_space     : '14.7K'
        Avg_num_page_key     : 1
        Avg_page_free_space  : '14.7K'
<00004> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'pk_tbl_id'
        Btid                 : '(0|6080|6081)'
        Num_distinct_key     : 100310
        Total_value          : 100310
        Avg_num_value_per_key: 1
        Num_leaf_page        : 156
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 157
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 12
        Total_space          : '2.4M'
        Total_used_space     : '1.5M'
        Total_free_space     : '926.2K'
        Avg_num_page_key     : 643
        Avg_page_free_space  : '5.9K'

4 rows selected. (6.017251 sec) Committed. (0.000028 sec)

1 command(s) successfully processed.

=== <Result of SELECT Command in Line 1> ===

<00001> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx1'
        Btid                 : '(0|6208|6209)'
        Num_distinct_key     : 5688
        Total_value          : 100688
        Avg_num_value_per_key: 17
        Num_leaf_page        : 345
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 346
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 426
        Avg_rec_len          : 571
        Total_space          : '5.4M'
        Total_used_space     : '3.2M'
        Total_free_space     : '2.2M'
        Avg_num_page_key     : 16
        Avg_page_free_space  : '6.6K'
<00002> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx2'
        Btid                 : '(0|6272|6273)'
        Num_distinct_key     : 650
        Total_value          : 100150
        Avg_num_value_per_key: 154
        Num_leaf_page        : 76
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 77
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 374
        Avg_rec_len          : 921
        Total_space          : '1.2M'
        Total_used_space     : '593.6K'
        Total_free_space     : '635.4K'
        Avg_num_page_key     : 8
        Avg_page_free_space  : '8.3K'
<00003> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx3'
        Btid                 : '(0|6336|6337)'
        Num_distinct_key     : 1
        Total_value          : 100000
        Avg_num_value_per_key: 100000
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 485
        Avg_rec_len          : 1192
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '1.3K'
        Total_free_space     : '14.7K'
        Avg_num_page_key     : 1
        Avg_page_free_space  : '14.7K'
<00004> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'pk_tbl_id'
        Btid                 : '(0|6080|6081)'
        Num_distinct_key     : 100310
        Total_value          : 100310
        Avg_num_value_per_key: 1
        Num_leaf_page        : 156
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 157
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 12
        Total_space          : '2.4M'
        Total_used_space     : '1.5M'
        Total_free_space     : '925.4K'
        Avg_num_page_key     : 643
        Avg_page_free_space  : '5.9K'

4 rows selected. (0.016022 sec) Committed. (0.000017 sec)

1 command(s) successfully processed.
 

=== <Result of SELECT Command in Line 1> ===

<00001> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx1'
        Btid                 : '(0|6208|6209)'
        Num_distinct_key     : 489
        Total_value          : 489
        Avg_num_value_per_key: 1
        Num_leaf_page        : 30
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 31
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 428
        Avg_rec_len          : 446
        Total_space          : '494.8K'
        Total_used_space     : '217.5K'
        Total_free_space     : '277.2K'
        Avg_num_page_key     : 16
        Avg_page_free_space  : '8.9K'
<00002> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx2'
        Btid                 : '(0|6272|6273)'
        Num_distinct_key     : 495
        Total_value          : 495
        Avg_num_value_per_key: 1
        Num_leaf_page        : 33
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 34
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 422
        Avg_rec_len          : 447
        Total_space          : '542.7K'
        Total_used_space     : '221.3K'
        Total_free_space     : '321.4K'
        Avg_num_page_key     : 15
        Avg_page_free_space  : '9.5K'
<00003> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'idx3'
        Btid                 : '(0|6336|6337)'
        Num_distinct_key     : 1
        Total_value          : 431
        Avg_num_value_per_key: 431
        Num_leaf_page        : 1
        Num_non_leaf_page    : 0
        Num_total_page       : 1
        Height               : 1
        Avg_key_len          : 485
        Avg_rec_len          : 520
        Total_space          : '16.0K'
        Total_used_space     : '656.0B'
        Total_free_space     : '15.3K'
        Avg_num_page_key     : 1
        Avg_page_free_space  : '15.3K'
<00004> Table_name           : 'dba.tbl'
        Index_name           : 'pk_tbl_id'
        Btid                 : '(0|6080|6081)'
        Num_distinct_key     : 437
        Total_value          : 437
        Avg_num_value_per_key: 1
        Num_leaf_page        : 4
        Num_non_leaf_page    : 1
        Num_total_page       : 5
        Height               : 2
        Avg_key_len          : 4
        Avg_rec_len          : 19
        Total_space          : '79.8K'
        Total_used_space     : '10.6K'
        Total_free_space     : '69.2K'
        Avg_num_page_key     : 109
        Avg_page_free_space  : '13.8K'

4 rows selected. (0.006074 sec) Committed. (0.000018 sec)

1 command(s) successfully processed.
 

 

 

이 비교 테이블 중에서 PK인 pk_tbl_id에 대해서 우선 살펴 보겠습니다.

우선 Num_distinct_key값이 각각 100000, 99900, 0 으로 표시 되지 않았음을 볼 수 있습니다. 이상하다고 생각되겠지만 이 값들은 사용자가 입력한 정보가 아니라 현재 Index의 상태를 보여주는 용도이기 때문입니다.

우선 처음 100000개를 입력한 상태에서 100310으로 입력건수보다 많은 키가 존재하는 이유는 내부 처리 과정에서 FENCE_KEY와 같은 관리용 키가 생성되었기 때문입니다.

100건을 삭제한 후에도 값이 줄지 않고 있는 이유는 삭제되었다고 해도 Index에 정보가 남아 있는 상태이기 때문입니다. 이런 정보는 VACUUM을 통해서 정리가 됩니다.

전체 삭제 후에도 437개가 있는 것으로 표시되는 것은 VACUUM이 현재 수행 중이어서 정리를 하고 있는 중이기 때문입니다. 아직 전체 정리가 덜 된 상태라고 볼 수 있습니다.

 

이제 idx3 인덱스를 살펴 보겠습니다.

Num_total_page와 같은 페이지 수 정보를 보면 1로 변함이 없습니다. 다른 인덱스들이 데이터 양에 따라 페이지수의 변화가 있는데 비해 idx3는 항상 1개의 페이지만 가지고 있는 것처럼 보입니다.  그 이유는 현재 보여지는 정보에서는  OID Overflow-pages에 대한 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 그런 착각을 불러 일으키는 것입니다.

 

마무리

인덱스의 Capacity 정보를 볼 때  혼동 할 만한 부분들에 대해서 간단하게 살펴 보았습니다.

현재 버전에서 아쉬운 점은 OID Overflow pages에 대한 정보가 없다는 것인데 이 부분은 차후 버전에서 개선 될 것입니다.

새 버전에서 정보가 추가되면 다시 변경 사항에 대해 설명 드리겠습니다.

 

 


  1. CUBRID 슬랏 페이지(slotted page) 구조 살펴보기

    내가 INSERT한 레코드는 어떤 구조로 파일에 저장될까? 운전을 하다 보면 가끔 엔진이나 미션 등이 어떻게 동작하는지 궁금할 때가 있다. 연료가 어떻게 엔진에 전달되는지, 엔진은 어떻게 연료를 연소하여 동력을 얻는지, 또 이를 미션에 전달하여 어떻게 차를 움직이게 하는지 등에 대해 말이다. CUBRID를 사용하는 사용자들도 가끔 이런 호기심이 생기지 않을까? 이런 호기심 많은 사용자를 위한 첫번째로 "사용자가 INSERT한 레코드는 어떤 구조로 파일에 저장될까?"란 주제로 이야기 해보려고 한다. 티타임을 이용해 가벼운 마음으로 읽을 수 있도록 작성하였으니 여유 시간에 재미로 읽을 수 있길 바래본다. 슬랏 페이지(slotted page) 구조 CUBRID도 OS나 다른 DBMS와 같이 성능상의 이유로 페이지(page) 단위 디스크 I/O를 수행한다. CUBRID 페이지 크기는 최소 4KB ~ 최대 16KB 이며, 디폴트로 16KB 디스크 페이지 크기를 사용한다. 슬랏 페이지 구조란 이런 페이지에 데이터 저장을 구조화하는 하나의 방식을 말한다. CUBRID 사용자가 INSERT 구문을 사용하여 데이터(레코드)를 입력하게 되면, 여러 처리를 거친 후 결국 디스크 페이지에 입력된 데이터가 쓰여지게 ...
    Date2019.06.18 Category제품 여행 By민준 Views2415 Votes0
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  2. Node.js 사용자들을 위한 CUBIRD 연동 방법 [4탄(최종)-CUBRID와 Node.js 커넥션 풀(Connection Pool)설정]

    1. 환경소개 OS CentOS7 64비트 Node.js 10.15.3 버전 Npm 6.4.1 버전 java 1.8.0_201 버전 Editer Eclipse DB CUBRID 10.1 (10.1.2.7694-64632b2)(64비트) 2. 커넥션 풀 (Connection Pool) 이란? 2-1) 개념 ● 데이터베이스와 연결된 커넥션을 미리 만들어서 풀(pool) 속에 저장해 두고 있다가 필요할 때 커넥션을 풀에서 쓰고 다시 풀에 반환하는 기법을 말합니다. ● 커넥션 풀을 사용하면 커넥션을 생성하고 닫는 시간이 소모되지 않기 때문에 애플리케이션의 실행 속도가 빨라지며, 또한 한 번에 생성될 수 있는 커넥션 수를 제어하기 때문에 동시 접속자 수가 몰려도 웹 애플리케이션이 쉽게 다운되지 않습니다. ● 웹 컨테이너가 실행되면 커넥션(Connection) 객체를 미리 풀(pool)에 생성해 둡니다. ● DB와 연결된 커넥션(Connection)을 미리 생성하고, 풀(pool) 속에 저장했다가 필요할 때에 가져다 쓰고 반환합니다. ● 미리 커넥션(Connection)을 생성했기 때문에 데이터베이스에 부하를 줄이고 유동적으로 연결을 관리할 수 있습니다. 3. 커넥션 풀 (Connection Pool) 환경 설정 ● node-cubrid는 자체적인 커넥션 풀(Connection Pool) 기능을 제공하고 있지는 않습니다...
    Date2019.06.13 Category제품 여행 By원종민 Views4696 Votes0
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  3. Node.js 사용자들을 위한 CUBIRD 연동 방법 [3탄-Callback과 Promise 패턴 개념 소개]

    개요. ●Callback과 Promise 패턴을 이야기 앞서 동기식과 비동기식 프로그래밍을 소개하겠습니다. 1. 동기식 프로그래밍 vs 비동기식 프로그래밍 1-1) 동기식 프로그래밍 ● 어떤 작업을 요청한 후 그 작업이 완료되기까지 기다렸다가 응답을 받아 처리하는 것을 말합니다. <예제 코드> <예제 결과> 동기식 프로그래밍 function addition(x){ return x+x; } var num = addition(2); console.log(num); //4 * 순차적으로 해당 덧셈작업이 완료되기 까지 기다렸다가 결과 값을 보여주게 됩니다. 1-2) 비동기식 프로그래밍 ● 어떤 작업을 요청한 후 다른 작업을 수행하다가 이벤트가 발생하면 그에 대한 응답을 받아 처리하는 것을 말합니다. <예제 코드> <예제 결과> 비동기식 프로그래밍 function addition(x, callback){ setTimeout(callback, 100, x+x); } var num = 0; addition(2,function(x){ num = x; }); console.log(num); //0 * setTimeout은 비동기를 표현하기 위해 사용하였습니다. * 0.1초 후 callback 함수가 실행되는 코드입니다. 해당 코드를 동기식으로 바라보면, console.log에는 4라는 결과 값이 출력되어야 하지만, 결과는 0이 됩니다. 그 이유로 console.log...
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  4. Node.js 사용자들을 위한 CUBIRD 연동 방법 [2탄-CUBRID와 Node.js 연동]

    1. test 디렉토리 & 파일 생성 1-1) 라우터 파일 생성 ● /routes/test.js 1-2) view 디렉토리& 파일 생성 ● views/test 디렉토리 생성 ● views/test/test_view.ejs 파일 생성 1-3) 프로젝트 최종 결과 2. node-cubrid 드라이버 모듈 설치 ● 모듈 공식 사이트 : https://www.npmjs.com/package/node-cubrid 2-1) node-cubrid 모듈 설치 ● npm install node-cubrid --save ● package.json 에서 node-cubrid 모듈 설치 확인 3. node-cubrid 모듈 적용 및 DB 연동 3-1) 컨트롤러(app.js)에서 라우팅(test.js) 설정. - app.js의 25번째 줄과 동일하게 app.use('/test',require('./routes/test')); 추가 app.js var createError = require('http-errors'); var express = require('express'); var path = require('path'); var cookieParser = require('cookie-parser'); // 접속한 클라이언트의 쿠키 정보에 접근하기 위한 모듈 var logger = require('morgan'); // 클라이언트의 HTTP 요청 정보를 로깅하기 위한 모듈 var indexRouter = require('./routes/index'); var usersRouter = require('./ro...
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  5. Node.js 사용자들을 위한 CUBIRD 연동 방법 [1탄-Node.js 환경 설치 및 개념 소개]

    1. 환경소개 OS Window 10 64비트 Node.js 10.15.3 버전 Npm 6.4.1 버전 java 1.8.0_201 버전 Editor Eclipse DB CUBRID 10.1 (Window 10 64비트) / CUBRID Manager 10.1 (Window 10 64비트) 2. Node.js 소개 Node.js란? 1) 개념 - Node.js는 확장성 있는 네트워크 애플리케이션 개발에 사용되는 소프트웨어 플랫폼입니다. - 자바스크립트를 서버에서도 사용을 할 수가 있도록 설계가 되어 있는 서버개발을 위해서 나온 언어로 v8이라는 자바스크립트 엔진 위에서 동작하는 이벤트 처리 I/O 프레임워크로 웹서버와 같이 확장성 있는 네트워크 프로그램을 제작하기 위하여 고안이 된 것입니다. 2) 사용 이유 - 간단히 Node.js를 소개하면, 이전까지 Server-Clint 웹사이트를 만들 때 웹에서 표시되는 부분은 javascript를 사용하여 만들어야만 했으며, 서버는 ruby, java 등 다른 언어를 써서 만들어야 했는데, 마침내 한가지 언어로 전체 웹페이지를 만들 수 있게 된 것입니다. express란? 1) 개념 - 노드(NodeJS) 상에서 동작하는 웹 개발 프레임워크로 간편하게 사용하기 위해 사용합니다. * 프레임워크(Framework)란 : 소프트웨어의 구체적인 부분에 해당하는 설계와 구현을...
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