요약

  • 3분

데이터베이스 개체는 모든 SQL 솔루션의 기초를 형성합니다. 이 모듈 전체에서 Microsoft Fabric의 SQL Server, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance 및 SQL 데이터베이스에서 테이블, 인덱스, 제약 조건 및 특수 구조를 디자인하고 구현하는 방법을 살펴보했습니다.

이 모듈에서는 스토리지 효율성 및 쿼리 성능에 적합한 데이터 형식을 선택하고 정밀도와 공간 간의 장차를 이해하는 방법을 알아보았습니다. 대체 액세스 경로에 대한 실제 행 순서 및 비클러스터형 인덱스를 정의하는 클러스터형 인덱스 및 분석 쿼리를 위한 columnstore 인덱스를 포함하여 트랜잭션 워크로드에 대한 rowstore 인덱스를 살펴보며 행 그룹, 열 세그먼트 및 튜플 이동기가 압축 및 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다.

자동 변경 내용 추적을 위한 임시 테이블, 변조 방지 규정 준수 시나리오를 위한 원장 테이블, 관계 모델링을 위한 그래프 테이블, 높은 처리량 OLTP 워크로드를 위한 메모리 최적화 테이블을 비롯한 특수 테이블 형식을 구현했습니다. 제약 조건—PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK, UNIQUE, 및 DEFAULT—을 통해 데이터 무결성을 적용하고, 열 IDENTITY와 개체 SEQUENCE을 사용하여 테이블 간 번호 매기기를 위해 고유한 값을 생성하는 방법을 배웠습니다.

SQL Server 2025의 네이티브 json 데이터 형식 및 계산 열을 사용하는 인덱싱 전략을 포함하여 반구조화된 데이터에 대한 JSON 지원을 살펴보했습니다. 마지막으로, 큰 테이블에 대한 분할 전략, 날짜/시간 열에 대한 RANGE RIGHT를 사용하는 파티션 함수, 파일 그룹 배치를 위한 파티션 구성표 및 분할된 테이블의 클러스터형 인덱스에 대한 요구 사항을 이해하도록 설계했습니다.

추가 리소스

데이터베이스 개체 디자인 및 구현에 대한 이해를 심화하려면 다음 리소스를 탐색합니다.

다음 단계:

강력한 데이터베이스 개체 디자인 기술을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 뷰, 함수 및 저장 프로시저를 사용하여 고급 T-SQL 프로그래밍 살펴보기
  • 보안 및 데이터 보호 조치 구현
  • 실행 계획을 사용하여 쿼리 성능 최적화
  • 데이터베이스 솔루션에 AI 기능 통합
  • 데이터베이스 변경에 대한 CI/CD 및 배포 파이프라인 관리

SQL 솔루션에 대한 전문 지식을 계속 구축하여 강력하고 확장 가능하며 유지 관리 가능한 데이터베이스 시스템을 만듭니다.