데이터베이스 정리 #1~2

Chapter01. 데이터베이스 기본 개념

1.데이터베이스의 필요성

(1) 데이터와 정보

◎데이터 : 정제되지않은자료 =객관적인 사실 그 자체의 자료 (REAL 자료)

의사결정에 도움 되지 않음

◎정보 : 정제되지 않은 자료(데이터)를 요약,정리 한 것 = 가공된데이터

의사결정이 가능함 (원하는 가치 창출 가능 → 확신)

◎지식 : 정보 + 인간의 지적 능력 (경험과 노하우)

정보와 달리 동적임 (자신의 경험, 상황을 다룸)

데이터, 정보를 분석하여 발견한 규칙, 패턴

• 암묵지 : 개인에게 상속됨
• 형식지

◎정보처리 : 데이터에서 정보를 추출(요약,정리)하는 과정 또는 방법

상황에 맞게 분석, 해석하여 데이터 간의 의미 관계를 파악하는 것

(2) 정보 시스템과 데이터베이스

◎정보시스템 : 데이터를 수집하여 저장하였다가 의사 결정이 필요할 때 유용한 정보를 만들어주는 수단 ( 정보시스템 > 데이터베이스 , 데이터베이스가 핵심 역할을 담당)

2.데이터 베이스의 정의와 특징

(1) 데이터베이스의 정의

◎데이터베이스 : 특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합 → 저장 → 운영 데이터의 집합

• 공유데이터 : 여러 사용자가 함께 소유하고 이용
• 통합데이터 : 데이터 중복성 (똑같은 데이터 여러개 존재) 허용하지 않는다. (통제가 가능한 선)
• 저장데이터 : 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 데이터베이스를 저장해야함
• 운영데이터 : 조직을 위해 지속적으로 운영해야함.

(2) 데이터베이스의 특징

• 실시간 접근성 : 사용자에 요구에 실시간으로 응답 할 수 있어야함 (몇초 안에
• 계속 변화 : 현실 세계의 끝없는 변화에 맞춰 따라가야 함 (동적 , 삽입-삭제-수정을 통해 정확한 데이터 유지
• 내용 기반 참조 : 주소가 아닌, 데이터의 내용 (값) 으로 참조 가능
• 동시 공유 : 여러 사용자가 동시에 이용 할 수 있어야함 ( 서로다른 - 같은 데이터 모두 동시에 사용 가능하도록 지원

3.데이터와 데이터베이스

(1) 정형 데이터 = 구조화된 데이터 (수치화된)

ex) 엑셀의 스프레드시트, 관계 데이터베이스의 테이블

(2) 반정형 데이터 = 내용 안에 구조에 대한 설명이 함께 존재함 > 파싱과정필요 , 주로 파일형태임

ex) HTML,XML,JSON 문서나 웹로그, 센서데이터

(3) 비정형 데이터 = 정해진 구조가 없음

ex) 소셜 데이터의 텍스트, 영상, 이미지, 워드, PDF 등

• 텍스트마이닝 : 문서, 키워드에서 핵심정보를 추출하는 기술
• 데이터마이닝 : 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 기술

Chapter02. 데이터베이스 기본 개념

1.데이터베이스 관리 시스템의 등장 배경

◎파일시스템 : 과거 데이터를 관리하기 위해 이용한 소프트웨어

• 응용 프로그램을 이용해야됨
• 응용 프로그래머가 파일의 논리적 구조 + 물리적 구조를 알아야함

◎파일시스템의 문제점 (응용프로그램마다 파일을 따로 유지하는 특징을 가짐

• 데이터 중복성 =같은 내용 데이터가 여러 파일에 중복 저장됨 : 문제 발생, 저장공간 낭비, 데이터 일관성, 데이터 무결성 유지 어려움
• 데이터 종속성 = 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적임 : 파일의 데이터 구성 방법, 물리적인 저장 구조에 맞게 작성되어야함
• 데이터 파일에 대한 동시 공유,보안, 회복 기능이 부족함
• 응용 프로그램 개발하기 쉽지 않음

2.데이터베이스 관리 시스템의 정의

◎데이터베이스관리시스템(DBMS) : 데이터를 통합,저장,관리한다. (응용프로그램 대신함

파일 시스템의 데이터 중복 + 데이터 종속 문제 해결하기 위해 제시됨 (사용자를 위한 다양한 인터페이스를 제공) ⇒ 데이터 독립성 확보됨

• 정의 기능 : 데이터 저장에 적합한 구조 정의, 수정
• 조작 기능 : 데이터에 접근하여 삽입,삭제,수정,검색 연산을 효율적으로 처리
• 제어 기능 : 데이터 무결성 유지, 회복, 보안, 동시접근 등을 제어한다.

3.데이터베이스 관리 시스템의 장단점

(1) 데이터베이스 관리 시스템의 장점

• 데이터 중복 통제
• 데이터 독립성 확보
• 데이터 동시 공유
• 데이터 보안 향상
• 데이터 무결성 유지
• 표준화 가능
• 장애시 회복 가능
• 응용 프로그램 개발 비용 줄어듬

(2) 데이터베이스 관리 시스템의 단점

• 비용이 많이 든다
• 백업과 회복 방법이 복잡하다
• 중앙 집중 관리로 인한 취약점이 존재한다.

4.데이터베이스 관리 시스템의 발전 과정

◎DBMS : 데이터 모델에 따라 구분됨

◎데이터 모델 : 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조

◎DBMS의 발전과정

(1) 1세대 : 네트워크-계층 DBMS

• 네트워크 DBMS : 노드, 간선을 통한 그래프 형태로 구성됨 (스토리측면설명 ex) IDS
• 계층 DBMS : 트리 형태로 구성됨 (계층 데이터 모델 사용 ex) IMS

(2) 2세대 : 관계 DBMS

• 테이블 형태로 구성됨 ex) 오라클,MS SQL서버, 액세스,인포믹스,MySQL

(3) 3세대 : 객체지향-객체관계 DBMS

• 객체라는 개념으로 구성됨 ex)오투, 온투스, 젬스톤

(4) 4세대 이후 : NoSQL-NewSQL DBMS

• NoSQL DBMS ⇒ 관계 DBMS 의 안정성과 일관성을 포기 ex) 몽고디비,H베이스,카산드라 등
• 저장하고 처리 UP (SNS 발달로 비정형데이터가 대량으로 생산됨
• 확장성이 뛰어남 (여러 서버컴에 데이터 분산저장,처리 가능
• NewSQL DBMS => 관계 DBMS + NoSQL 두가지 모두 장점 보유 ex) 구글 스패너, 볼드DB, 누오DB 등

▶ 데이터베이스 시스템 (DBS)

데이터베이스에 데이터를 저장하고 데이터를 관리하여 조직에 필요한 정보를 생성해주는 시스템

DB + DBMS 는 데이터 베이스 시스템의 핵심 구성요소

1.DB

2.DBMS

3.사용자

4.데이터언어

5.컴퓨터

▶ 스키마

데이터베이스에 저장되는 데이터구조와 제약조건을 정의한 것 →정적임

▶인스턴스

정의된 스키마에 따라 데이터베이스에 실제로 저장된 값 → 동적임

▶ 3단계 데이터베이스 구조

내부에서 외부로 갈수록 추상화 레벨이 높아짐

단계별로 관점을 다르게 본 것

▷외부단계 → 개별사용자 관점

사용자마다 사용 목적이 다름

사용자마다 생각하는 DB구조가 다름

▷외부스키마(서브스키마)

외부단계에서 사용자에게 필요한 DB를 정의한 것

여러개 존재가능

사용목적이 같으면 공유가 가능함

▷개념단계 → 조직전체 관점

전체 DB에 중점을 둔다.

DBMS or 관리자관점에서사용자에게 필요한 데이터를 통합, 논리적구조 정의함

▷개념스키마

개별사용자가 생각하는 DB모습을 하나로 합친 형태

저장, 관계, 제약조건, 정의, 보안정책, 접근권한등의 정의를 포함

↔ 물리적 , 데이터 저장장치와는 독립적임

▷내부단계 → 물리적저장장치관점

▷내부스키마

전체 데이터베이스가 저장장치에 실제로 저장되는 방법을 정의한다.

↔ 개념스키마에 대한 물리적 구조를 저장하므로 1개만 존재한다.

▶데이터 독립성

단계별로 스키마를 유지하고 대응관계를 정의하는 목적임

하위 스키마를 변경하더라도 상위 스키마가 영향 받지 않음

1.논리적 데이터 독립성 (외부/개념 사상)

 

 

---

 

▶정보시스템

데이터를 수집하여 저장하였다가 의사 결정이 필요할 때 유용한 정보를 만들어주는 수단

▶데이터베이스 (DB)정보시스템 안에서 데이터를 저장, 제공의 핵심 역할을 함특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합 → 저장 → 운영 데이터의 집합

▷데이터베이스 정의1.공유데이터 : 여러 사용자가 함께 소유하고 이용2.통합데이터 : 데이터 중복성 (똑같은 데이터 여러개 존재) 허용하지 않는다. (통제가 가능한 선)3.저장데이터 : 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 데이터베이스를 저장해야함4.운영데이터 : 조직을 위해 지속적으로 운영해야함.

▷데이터베이스 특징 X1.실시간 접근성 : 사용자에 요구에 실시간으로 응답 할 수 있어야함 (몇초 안에2.계속 변화 : 현실 세계의 끝없는 변화에 맞춰 따라가야 함 (동적 , 삽입-삭제-수정을 통해 정확한 데이터 유지3.내용 기반 참조 : 주소가 아닌, 데이터의 내용 (값) 으로 참조 가능4.동시 공유 : 여러 사용자가 동시에 이용 할 수 있어야함 ( 서로다른 - 같은 데이터 모두 동시에 사용 가능하도록 지원

▶데이터

정제되지않은자료 =객관적인 사실 그 자체의 자료 (REAL 자료)

의사결정에 도움 되지 않음

▷정형데이터

구조화된 데이터 (수치화된) 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터이다.

ex) 엑셀 스프레드시트, 관계데이터베이스의 테이블

▷반정형데이터

구조에 따라 저장된 데이터지만 정형 데이터와 달리 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 함께 존재

파싱과정이 필요하며, 주로 파일 형태로 저장된다.

ex) HTML,XML,JSON문서,웹로그,센서데이터

▷비정형데이터

정해진 구조가 없이 저장된 데이터다.

ex) 소셜 데이터의 텍스트, 영상, 이미지, 워드, PDF 등

텍스트마이닝 : 문서, 키워드에서 핵심정보를 추출하는 기술데이터마이닝 : 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 기술

▶정보

정제되지 않은 자료(데이터)를 요약,정리 한 것 = 가공된데이터의사결정이 가능함 (원하는 가치 창출 가능 → 확신)

▶정보처리

데이터에서 정보를 추출(요약,정리)하는 과정 또는 방법상황에 맞게 분석, 해석하여 데이터 간의 의미 관계를 파악하는 것

▶지식

정보 + 인간의 지적 능력 (경험과 노하우)

정보와 달리 동적임 (자신의 경험, 상황을 다룸)

▶지혜

데이터, 정보를 분석하여 발견한 규칙, 패턴- 암묵지 : 개인에게 상속됨- 형식지 : ###

▶파일시스템

과거 데이터를 관리하기 위해 이용한 소프트웨어

응용 프로그램을 이용해야됨

응용 프로그래머가 파일의 논리적 구조 + 물리적 구조를 알아야함

▶파일시스템의 문제점

별도의 구매비용은 들지 않음, 응용프로그램마다 파일을 따로 유지하는 특징을 가짐

1.데이터 중복성

같은 내용 데이터가 여러 파일에 중복 저장됨 : 문제 발생, 저장공간 낭비, 데이터 일관성, 데이터 무결성 유지 어려움

2.데이터 종속성

응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적임 : 파일의 데이터 구성 방법, 물리적인 저장 구조에 맞게 작성되어야함

3.데이터 파일에 대한 동시 공유,보안, 회복 기능이 부족함

4.응용 프로그램 개발하기 쉽지 않음

▶데이터베이스 관리 시스템(DBMS)

데이터를 통합,저장,관리한다. (응용프로그램 대신하여 기능함, 공유가능, 변경 안해도됨)

파일 시스템의 데이터 중복 + 데이터 종속 문제 해결하기 위해 제시됨 (사용자를 위한 다양한 인터페이스를 제공) ⇒ 데이터 독립성 확보됨

1.정의 기능 : 데이터 저장에 적합한 구조 정의, 수정

2.조작 기능 : 데이터에 접근하여 삽입,삭제,수정,검색 연산을 효율적으로 처리

3.제어 기능 : 데이터 무결성 유지, 회복, 보안, 동시접근 등을 제어한다.

▷데이터베이스 관리 시스템의 장점 (3개이상만 작성)

데이터 중복 통제 ㅇ데이터 독립성 확보 ㅇ데이터 동시 공유 ㅇ데이터 보안 향상 ㅇ데이터 무결성 유지 ㅇ표준화 가능장애시 회복 가능응용 프로그램 개발 비용 줄어듬

▷데이터베이스 관리 시스템의 단점

비용이 많이 든다 (DBMS 를 따로 설치해야됨)백업과 회복 방법이 복잡하다중앙 집중 관리로 인한 취약점이 존재한다.

▶DBMS

데이터 모델에 따라 네트워크, 계층, 관계, 객체지향, 객체관게 DBMS 로 구분됨.

▶데이터 모델

데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조

▷DBMS의 발전과정

(1) 1세대 : 네트워크-계층 DBMS

• 네트워크 DBMS : 노드, 간선을 통한 그래프 형태로 구성됨 (스토리측면설명

ex) IDS

• 계층 DBMS : 트리 형태로 구성됨 (계층 데이터 모델 사용

ex) IMS

(2) 2세대 : 관계 DBMS

테이블 형태로 구성됨

ex) 오라클,MS SQL서버, 액세스,인포믹스,MySQL

(3) 3세대 : 객체지향-객체관계 DBMS

객체라는 개념으로 구성됨

ex)오투, 온투스, 젬스톤

(4) 4세대 이후 : NoSQL-NewSQL DBMS

• NoSQL DBMS ⇒ 관계 DBMS 의 안정성과 일관성을 포기

ex) 몽고디비,H베이스,카산드라 등저장하고 처리 UP (SNS 발달로 비정형데이터가 대량으로 생산됨

확장성이 뛰어남 (여러 서버컴에 데이터 분산저장,처리 가능

• NewSQL DBMS => 관계 DBMS + NoSQL 두가지 모두 장점 보유

ex) 구글 스패너, 볼드DB, 누오DB 등

▷ DBMS 구성

1. 질의 처리기

사용자의 데이터 처리 요구를 해석하여 처리하는 역할

2. 저장 데이터 관리자

디스크에 저장된 DB, 데이터 사전을 관리, 접근하는 역할 (운영체제)

▶ 데이터베이스 시스템 (DBS)

데이터베이스에 데이터를 저장하고 데이터를 관리하여 조직에 필요한 정보를 생성해주는 시스템

DB + DBMS 는 데이터 베이스 시스템의 핵심 구성요소

1.DB

2.DBMS

3.사용자

4.데이터언어

5.컴퓨터

▶ 스키마

데이터베이스에 저장되는 데이터구조와 제약조건을 정의한 것 →정적임

▶인스턴스

정의된 스키마에 따라 데이터베이스에 실제로 저장된 값 → 동적임

▶ 3단계 데이터베이스 구조

내부에서 외부로 갈수록 추상화 레벨이 높아짐

단계별로 관점을 다르게 본 것

▷외부단계 → 개별사용자 관점

사용자마다 사용 목적이 다름

사용자마다 생각하는 DB구조가 다름

▷외부스키마(서브스키마)

외부단계에서 사용자에게 필요한 DB를 정의한 것

여러개 존재가능

사용목적이 같으면 공유가 가능함

▷개념단계 → 조직전체 관점

전체 DB에 중점을 둔다.

DBMS or 관리자관점에서사용자에게 필요한 데이터를 통합, 논리적구조 정의함

▷개념스키마

개별사용자가 생각하는 DB모습을 하나로 합친 형태

저장, 관계, 제약조건, 정의, 보안정책, 접근권한등의 정의를 포함

↔ 물리적 , 데이터 저장장치와는 독립적임

▷내부단계 → 물리적저장장치관점

▷내부스키마

전체 데이터베이스가 저장장치에 실제로 저장되는 방법을 정의한다.

↔ 개념스키마에 대한 물리적 구조를 저장하므로 1개만 존재한다.

▶데이터 독립성

단계별로 스키마를 유지하고 대응관계를 정의하는 목적임

하위 스키마를 변경하더라도 상위 스키마가 영향 받지 않음

1.논리적 데이터 독립성 (외부/개념 사상 = 응용 인터페이스)

개념 스키마가 변경되도 외부 스키마가 영향 받지 않음

2.물리적 데이터 독립성 (개념/내부 사상 = 저장 인터페이스)

내부 스키마가 변경되도 개념 스키마가 영향 받지 않음 (외부 스키마도 영향 받지 않음)

▶데이터 사전 (=시스템 카탈로그/ 시스템데이터베이스 ↔ 사용자 데이터베이스 )

데이터 관리를 위해서는 부가정보(스키마, 사상정보)를 저장해야함 즉, 데이터에 관한 정보를 저장하는 곳

DBMS가 스스로 생성,유지함

DBMS (추가,수정),일반사용자(검색만) 접근 가능

▶데이터 디렉터리

데이터 사전에 있는 데이터에 실제로 접근하기 위한 위치정보

시스템만 접근가능

▶DB 사용자 

 

1.DBA(데이터베이스관리자)

 

DBS를 운영,관리함

주요업무 9가지

2. 최종사용자 (=일반사용자)

• 캐주얼 사용자 : DB에 대한 이론적 지식이 있고 데이터 조작어를 이용함
• 초보 사용자 : 메뉴나 GUI를 이용함

3.응용프로그래머

프로그래밍언어로 응용프로그램을 작성할 때 데이터 조작어(데이터 정의어)를 삽입하는 사용자

▶데이터언어

사용자와 DBMS간의 통신 수단

1. 데이터 정의어(DDL)

스키마를 정의, 수정, 삭제

2. 데이터 조작어(DML)

데이터를 삽입,삭제,수정,검색 처리 요구

3. 데이터 제어어(DCL)

내부적 규칙,기법을 정의

• 무결성 : 정확하고 유효한 데이터 유지
• 보안 : 접근 권한
• 회복(=일관성) : 일관성 유지
• 동시성 : 동시접근

▶데이터 모델링

현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세게의 데이터베이스로 옮기는 변환과정

▶데이터 모델

모델링을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 도구 데이터 모델링의 결과물을 표현

▷개념적 데이터 모델

▷논리적 데이터 모델

1.데이터구조

• 개념적 데이터 모델

현실 세계의 중요 데이터를 추출하여 개념 세계로 옮기는 작업

현실 세계를 개념세계로 추상화했을 때 어떤 요소로 이루어져있는지 표현하는 개념적 구조

• 논리적 데이터 모델

개념세계의 데이터를 데이터베이스에 저장할 구조를 결정하고 이 구조를 표현하는 작업

데이터를 어떤 모습으로 저장할 것인지 표현하는 논리적 구조

2.연산

데이터 구조에 따라 개념세계, 컴퓨터세계에서 실제로 표현된 값들을 처리하는 작업 ⇒동적임

3.제약조건

구조적 측면의 제약사항, 연산을 적용하는 경우 허용할 수 있는 의미적 측면의 제약사항

▶개념적 모델링 (+) ▶논리적 모델링 = 데이터베이스 설계

▶개념적 데이터 모델

▶개체-관계 모델

개체와 개체 간의 관계를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현하는 방법

▷개체 ↔ 레코드

현실 세계에서 조직을 운영하는데 필요한 사람,사물과 같이 구별되는 모든 것

저장할 만한 가치가 있는 중요데이터를 가지고 있는 사람,사물,개념,사건

다른 개체와 구별되는 이름을 가지고 있음

개체만의 고유한 특성이나 상태 = 속성을 하나이상 가짐

• 개체타입 (↔레코드타입) : 개체를 고유의 이름, 속성들로 정의한 것
• 개체인스턴스(=개체어커런스, ↔레코드인스턴스) : 개체를 구성하는 속성이 실제 값을 가져 실체화된 개체
• 개체집합 : 특정 개체 타입에 대한 개체 인스턴스를 모아놓은 것

▷속성 ↔ 필드

개체가 가지고 있는 고유의 특성

의미 있는 데이터의 가장 작은 논리적 단위

관련 속성이 모아지면 중요한 의미를 표현 할 수 있음

1. 속성 값의 개수 (단일값, 다중값)

• 단일 값 속성 : 특정 개체를 구성하는 속성 값이 하나
• 다중 값 속성 : 속상이 값을 여러개 가질 수 있음

2. 의미의 분해 가능성 (단순, 복합)

• 단순 속성 : 의미를 더는 분해할 수 없는 속성
• 복합 속성 : 의미를 분해할 수 있는 속성 , 값이 여러개의 의미를 포함한다.

3. 기존 속성 값에서 유도 (유도)

• 유도 속성 : 값이 기존의 다른 속성 값에서 유도되어 결정되는 속성 (따로 값을 저장할 필요가 없음)
• 저장 속성 : 실제로 값을 저장하고 있는 것

4.널

• 널 속성: 결정되지 않은, 모르는 값, 해당되는 값이 없는, 존재하지 않는 값

5.키

• 키 속성 (=키) : 개체 집합에 존재하는 각 개체 인스턴스들을 식별하는데 사용한다.
• 키 속성 값이 개체 인스턴스 마다 달라서 개체 인스턴스를 식별할 수 있어야한다..

▷관계 (=매핑)

개체-개체가 맺고 있는 의미있는 연관성, 개체 집합들 사이의 대응관계

관계를 통해서만 개체들 간의 연관성을 이용한 엄무 처리 가능

• 관계 타입 : 관계 인스턴스.... ###

1. 유형

개체 타입의 수를 기준으로 이항, 삼항, 순환 관계 등으로 나눔

매핑 카디널리티(매핑 원소의 수)를 기준으로 일대일,일대다,다대다로 나눔

• 1:1 일대일
• 1:N 일대다
• N:N 다대다

2. 참여특성

• 필수적 참여 관계(=전체 참여) : 개체 A의 모든 개체 인스턴드가 관계에 반드시 참여해야한다.

3. 종속성

개체 B가 독자적으로 존재 할 수 없고 다른 개체 A에 의존적이라면 개체B가 개체 A에 종속되어있다고한다.

• 존재 종속 : A가 존재해야 개체 B가 존재 할 수 있음
• 약한개체 (=종속개체) : 의존적인 개체
• 강한개체 (=오너개체) : 다른 개체의 존재 여부를 결정하는 개체
• 일대다 관계
• 약한 개체는 필수적 참여 관계
• 강한 개체의 키를 포함하여 키를 구성
• 구별자(=구분키) : 약한 개체를 구별해 주는 속성

▷E-R다이어그램

개체-관계 모델을 이용해 현실 세계를 개념적으로 모델링한 결과물을 그림으로 표현한 것

• 개체 : 사각형
• 개체이름 : 사각형 안
• 속성 : 타원
• 속성이름 : 타원 안
• 단일 값 속성 : 타원
• 다중 값 속성 : 이중 타원
• 유도속성 : 점선 타원
• 키 속성 : 밑줄
• 관계 : 마름모
• 필수적 참여 관계: 이중선
• 약한개체 : 이중 사각형
• 약한개체와 강한개체의 관계 : 이중 마름모

▶논리적 데이터 모델

그림으로 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 표현하는 형태를 결정하는 데이터모델링 -> DBMS가 중요함

• DBMS는 논리적 모델 하나만을 지원한다.

▶계층데이터모델

• 논리적 구조 : 트리형태 (개체 + 링크)
• 루트역할 개체 존재O , 사이클 존재 X
• 일대다 관계(링크) = 부모 자식 관계
• 관계 하나만 정의 가능 = 관계 이름 구별 필요없음
• 다대다 관계는 별도 개체를 추가로 생성하여 표현
• 제약이 많고 모델링하기 어려움,연산과 검색이 쉽지않은 문제가 있음

▶네트워크데이터모델

• 논리적 구조 : 그래프, 네트워크 형태 (개체 + 화살표)
• 일대다 관계(화살표) = 오너-멤버 관계
• 관계 여러개 정의 가능 = 관계를 이름으로 구별함 (화살표에 관계 이름을 적는다)
• 다대다 관계는 두 개체의 일대다 관계를 이용해 표현
• 자연스러운 모델링이 가능하지만 구조,연산,검색이 복잡해질수있는 문제가 있음

▶관계데이터모델

하나의 개체에 관한 데이터를 릴레이션에 담아 데이터베이스에 저장한다.

▷릴레이션 (=파일)

1.속성 (=필드)

• 릴레이션의 열(column)
• 중요한 데이터를 의미하는 속성
• 속성은 서로 다른 이름을 이용해 구별한다.
• 분해 할 수 없는 원자 값만 사용 가능

2.투플 (=레코드)

• 릴레이션의 행(row)
• 실제 속성값을 모아둔 투플(=고객 개체의 인스턴스)

3.도메인(=속성의도메인)

• 속성 하나가 가질 수 있는 모든 값의 집합(=모든 원자값의 모임)
• 주로 속성의 특성을 고려한 데이터 타입으로 정의함
• 항상 올바른 값을 가질 수 있음, 잘못된 연산 방지 장점이 있음

4.널

• 투플 속성 값을 모르거나 적합한 값이 없는 경우
• 값이 없다는 뜻 (공백문자, 0과는 다름)

5.차수(=릴레이션의 차수)

• 릴레이션에서 속성의 전체 개수
• 모든 릴레이션은 최소 1 이상의 차수를 유지해야한다
• 정적임

6.카디널리티 (=릴레이션의 카디널리티)

• 릴레이션에서 투플의 전체 개수
• 동적임

▷릴레이션스키마 (=릴레이션 내포)

• 릴레이션 이름, 모든 속성 이름으로 정의하는 릴레이션의 논리적 구조
• 릴레이션의 이름, 속성 등의 전체 구조를 쉽게 파악가능
• 정적임

▷릴레이션인스턴스 (=릴레이션 외연)

• 어느 한 시점에 릴레이션에 존재하는 투플들의 집합
• 릴레이션의 실제 내용을 쉽게 파악 가능
• 동적임

▷DB스키마

• 데이터 베이스를 구성하는 릴레이션들의 스키마를 모아놓은 것

▷DB인스턴스

• 어느 한 시점에 데이터베이스에 저장된 데이터 내용의 전체 집합

▶특성###

관계 데이터 모델의 4가지 중요한 특성 , 만족해야 테이블 -> 릴레이션으로 인정받을 수 있음

1.투플의 유일성

모든 투플에는 다른 투플과 구별되는 유일한 특성이 있어야한다. (= 키)

2.투플의 무순서

데이터베이스는 값으로 접근을 하므로 순서가 상관이 없다

3.속성의 무순서

속성의 값으로 접근을 하므로 순서가 상관이 없다.

4.속성의 원자성

하나의 속성은 다중 값을 가질 수 없다.

▶키종류 ###

1. 슈퍼키

유일성의 특성을 만족하는 속성, 속성들의 집합

2. 후보키

유일성과, 최소성을 만족하는 속성, 속성들의 집합

3. 기본키

여러 후보키 중에서 기본적으로 사용할 키 (반드시 선택)

• 널 값을 가질 수 있는 속성 X
• 값이 자주 변경되는 속성 X
• 단순한 후보키가 좋음 O

4. 대체키

기본키로 선택 되지 못한 후보키

5. 외래키

어떤 릴레이션에 소속된 속성, 속성 집합이 다른 릴레이션의 기본키가 되는 키

▶제약조건 (= 무결성제약조건, 인스턴스가 지켜야하는 규칙) ###

• 데이터베이스에 저장된 데이터의 무결성을 보장
• 데이터 베이스의 상태를 일관되게 유지
• 연산을 통해 상태가 바뀌더라도 무조건 반드시 지켜야한다.

▷개체 무결성 제약조건

기본키를 구성하는 모든 속성은 널 값을 가지면 안된다는

• 투플의 유일성을 판단 불가능해서 기본키의 목적을 상실함
• 널 값이 포함되면 연산 수행을 거부하면 된다.

▷참조 무결성 제약조건

외래키는 참조할 수 없는 값을 가질 수 없다

• 릴레이션에 기본키 값으로 존재하는 값, 참조 가능한 값만 가져야한다.
• 널 값을 가진다고 해서 위반한 것은 아니다 (존재 하지 않는 것이 아닌 모르는 걸 수도 있기때문)