방법1 > 합병 조인 비참여 튜플 수식

가장 중요한 새 내용 두 가지만 다시 짚어드릴게요.AI 안에서 머신러닝의 위치 — 인공지능은 크게 ① Search(탐색), ② Reasoning(추론), ③ Machine Learning 세 가지로 나뉘고, 9주차부터는 그 중 세 번째를 다룹니다.머신러닝 표준 파이프라인 — 사진으로 등장한 컨베이어 벨트의 물고기는 단순한 예시가 아니라, 모든 머신러닝 시스템이 따르는 3단계 흐름을 보여줍니다: Preprocessing(전처리) → Feature Extraction(특징 추출) → Classification(분류). 이 파이프라인은 앞으로 9-2강의 "길이 vs 밝기" 실험으로 자연스럽게 이어집니다 — 거기서 다루는 게 바로 가운데 단계, Feature Extraction이에요.

B+트리 접두어 압축 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 접두어 압축(Prefix Compression) B+ 트리에 대한 설명을 해볼게요. 간단하게, 중복되는 글자를 생략해서 공간을 아끼는 기술이라고 생각하면 쉬워요.비슷한 단어들이 모여 있을 때, 앞에서 겹치는 글자 즉, 접두어를 매번 다 쓰는 대신에앞 단어와 몇 글자가 겹치는지 숫자로 표시하는 방식이에요. 예를 들어볼게요. (apple, application, approve)apple: 기준이 되는 첫 단어이므로 그대로 써요application: apple과 앞에서부터 a, p, p, l까지 4글자가 똑같은 걸 볼 수 있어요!그래서 (4, ication)이라고 써요 (앞의 4글자는 생략해요)approve: 바로 앞 단어인 applica..

전체 내용을 큰 그림부터 차례로 쉽게 설명해 드릴게요. 먼저 이 강의의 전체 구조를 한눈에 볼 수 있는 다이어그램입니다.---1. 파일 구성 기초: DB > 파일 > 레코드 > 필드데이터베이스는 내부적으로 이렇게 계층 구조로 저장돼요.데이터베이스 → 여러 파일들로 구성 (디스크에 영구 저장)파일 → 여러 레코드의 모음레코드 → 여러 필드 (예: ID, 이름, 부서, 급여)블록(Block) 이 핵심 개념이에요. 블록은 고정 크기(보통 4~16KB)의 저장 단위로, 디스크와 메모리 사이에 데이터를 주고받는 기본 단위입니다. 한 블록 안에 여러 레코드가 들어가요.중요한 규칙: 하나의 레코드는 반드시 한 블록 안에 완전히 들어가야 해요. 이미지처럼 블록보다 훨씬 큰 데이터는 따로 저장하고, 레코드에는 그 위치를..

데이터베이스 시스템 1주차 강의 쉽게 풀어보기 📚 데이터베이스를 "사용하는 방법"이 아니라, "어떻게 만들어지고 작동하는지" 내부 구조를 공부하는 과목이에요. 주요 주제는 다섯 가지입니다.물리적 저장장치 → 인덱싱 → SQL 질의 처리 → 트랜잭션/동시성/복구 → 빅데이터 저장선수과목으로 데이터베이스 설계, Java 프로그래밍, DB 프로그래밍을 이미 알고 있다고 가정하고 진행됩니다.5. DBMS란?데이터베이스(DB) = 조직이 공유해서 쓰는 데이터들의 구조화된 모음DBMS = DB + 그 데이터를 관리하는 프로그램들쉽게 말하면, 도서관이 DB라면 사서 시스템이 DBMS예요.DBMS를 사용하는 사람들은 여러 역할로 나뉩니다.DBA(관리자) : DB 스키마 생성/변경, 권한 관리, 백업 담당응용 프로그래..