DB study 01 : List

1. 기초 개념
    * 데이터베이스 정의 및 필요성
    * 데이터베이스와 DBMS의 차이
    * 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 개념
    * 기본 용어: 테이블, 행, 열, 스키마, 키(Primary Key, Foreign Key)
2. 데이터 모델링
    * ERD(Entity-Relationship Diagram) 작성법
    * 논리적 데이터 모델링
    * 정규화(Normalization)와 비정규화(Denormalization)
    * 데이터 무결성 및 제약 조건
3. SQL(Structured Query Language)
    * DDL(Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP
    * DML(Data Manipulation Language): SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
    * DCL(Data Control Language): GRANT, REVOKE
    * TCL(Transaction Control Language): COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT
    * 고급 SQL 쿼리: JOIN, Subquery, Index, View, Stored Procedure, Trigger
4. 트랜잭션 및 동시성 제어
    * 트랜잭션의 ACID 속성(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
    * 동시성 제어 메커니즘: 잠금(Locking), 교착 상태(Deadlock)
    * 격리 수준(Isolation Levels): READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE
5. 인덱싱 및 최적화
    * 인덱스의 종류와 사용법: B-Tree, Hash, Bitmap, Full-Text
    * 쿼리 성능 최적화 기법
    * 실행 계획(Execution Plan) 분석
6. NoSQL 데이터베이스
    * NoSQL의 개념과 필요성
    * NoSQL 데이터 모델: Key-Value, Document, Column-Family, Graph
    * 대표적인 NoSQL 데이터베이스: MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j
7. 데이터베이스 관리
    * 데이터베이스 백업 및 복구
    * 보안 관리: 인증 및 권한 관리
    * 데이터베이스 모니터링 및 튜닝
    * 분산 데이터베이스와 샤딩(Sharding)
8. 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스(BI)
    * 데이터 웨어하우스의 개념
    * ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스
    * OLAP(Online Analytical Processing)과 OLTP(Online Transaction Processing)
    * 데이터 마이닝과 분석
9. 클라우드 데이터베이스
    * 클라우드 DBMS의 개념과 장점
    * 주요 클라우드 서비스 제공업체(AWS, Azure, Google Cloud)의 데이터베이스 서비스
    * 클라우드 데이터베이스 설계 및 마이그레이션