<3-1> 데이터 베이스의 개요

데이터 베이스

중복 데이터 or 불필요한 데이터 제거  -> 체계적으로 최적화시킨 데이터들의 집합

 

데이터 베이스의 정의

• 공유데이터(Shared Data) : 데이터들을 공동으로 공유

• 운영 데이터(Operational Data) : 필요한 모든 데이터 and 데이터들의 관계 집합

• 통합 데이터(Integrated Data, 종합데이터) : 중복이 최소화된 데이터들의 집합(불필요한거 제거)

• 저장 데이터(Stored Data) : 저장 매체에 저장

 

데이터 베이스의 특징

• 계속적인 변화(Continuous Evolution) : 새로운 데이터 삽입 삭제등 데이터 유지하면서 갱신됨

• 실시간 접근(Real Time Accessibility) : 실시간 처리로 응답 가능

• 동시 공유(Concurrent Sharing) : 다수 이용자 이용 가능

• 내용에 의한 참조(Content Reference) : 데이터의 내용 참조하며 접근

• 뛰어난 데이터 간의 연계성(Superb Data Combination) : 데이터와 데이터 사이의 관련된 정보들로 연결됨

 

 

스키마(테이블 구조)

외부 스키마(개별 사용자 접근)

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응용인터페이스

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개념 스키마(DB 전체)

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저장인터페이스

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내부 스키마(실제 레코드 형식)

 

 

 

<데이터베이스 관리 시스템(DBMS)>

• 데이터 저장하고 분석하기 위한 컴퓨터 응용프로그램

• 주요 기능 : DB관리

• 데이터 관리의 복잡성 해결 

• 운영 데이터를 통합 저장 -> 공동으로 사용 가능하도록

 

질의어

• DDL (Data Definition Language, 데이터 정의어)

  • 테이블 생성, 변경, 제어

  • 응용프로그램 <-> DBMS 간의 인터페이스 제공

  • Table, row, column, 기본키, 외래키

• DML (Data Manipulation Language, 데이터 조작어)

  • SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE

  • 사용자 <-> DBMS 간의 인터페이스 제공

• DCL (Data Control Language, 데이터 제어어)

  • 데이터 관리자가 사용

 

 

데이터 베이스 관리 시스템의 필수 기능

• 데이터 정의 기능 (Definition Facility) : 논리적, 물리적 구조 정의

• 데이터 조작 기능(Manipulation Facility) : 데이터 접근 방법 효율, 명확 / 누구나 쉽게 데이터 검색 변경 삭제 조작 가능해야함

• 데이터 제어 기능 (Control Facility) :

  • 동시성 제어 (Concurrency Control) : 동시에 데이터 사용 -> 감시 감독

  • 보안과 권한 (Security + Authority) : 외부로부터 데이터 보호, 데이터 사용 권한 구분

• 무결성 (Integrity)및 제약조건 유지 기능 :  변경돼도 데이터 일관성 유지되어야함

 

특징

• 무결성

• 일관성

• 회복성 : 복구 가능

• 보안성

• 효율성 : 최적화

 

DBMS 장단점

• 장점

  • 중복 최소화

  • 많은 사용자 공유

  • 보안, 무결성 유지, 일관성 유지

• 단점

  • 구축 자체 어렵, 규모 큼

  • 파괴되면 회복 어렵

  • 독립적이지 않음 : 일부 문제 -> 전체 시스템 영향

  • 구축 비용 많이 듦

 

상용 DBMS 선정 시 고려사항

• 협업 : 협업 용이한 툴 선정

• 지원 깊이 : 지원 커퍼리지 파악

• 시각화 : 그래필 요소 지원 여부 파악

• 이 기종 DB 지원 : 하나의 툴로 여러 DB 지원

• 비용 : 총비용 고려

• 편의 기능 

 

 

<데이터 베이스의 종류>

• 파일 시스템
• HDBMS

  • 트리 형태의 구조

    • 구현 용이

  • 접근 속도 빠름

  • 종속적인 구조 -> 데이터 변화 유연하게 대응 어렵

    • 적응성 ↓

  • 한 레코드 -> 여러 개의 레코드 포함

    • 삽입 삭제 어렵

  • 1 : N

    • M : N 관계 표현 X

 

• NDBMS (Network DBMS)

  • 그래프 형태

    • 계층형 DB보단 유연

    • 레코드로 연결

  • 설계 복잡

    • 데이터 간의 연계성 뛰어남

    • 비용 많이 듦

  • 1:1, 1:N, N:1, N:M

  • 데이터 종속성 문제 해결 X

 

• RDBMS (Relational DBMS)

  • 테이블 구조

    • 단순한 데이터 구조

    • 2차원 형태인 테이블로 관계 맺는 개념

  • 가장 보편화 됨

  • 데이터 상호 간의 관계 표현

  • 유연성 좋음

    • 유지 관리 용이

  • 시스템 부하가 커서 수행 속도 느림

  • Oracle, SQL Server, MySQL, Maria DB

 

범용 DBMS

• 관계형 DBMS

  • 테이블 구조(스키마)정의, 테이블 간의 관계 정의 -> 데이터 관리

• 문서 저장 DBMS

  • 스키마 구조 필요 X

  • 컬럼의 하나 이상의 값 가질 O

  • Client 단에서 후 처리 필요

  • ex) Mongo DB, Amazon Dynamo DB ...

• 그래프 DBMS

  • 정점과 간선으로 특화

  • 노드 간 관계를 구조화 -> 저장

  • ex) Neo4j

• 키 값 DBMS

  • 가장 간단한 형태

  • 임베디드 시스템에 적합

  • ex) Redis, Amazon Dynamo DB

 

 

RDBMS 모델링

1. 기본용어

• 속성 (Attribute) - 애트리뷰트

  • 변수명, 레코드의 필드

  • 유일한 값을 가져야 함

  • 순서 X

• 도메인(Domain)

  • 실제 원자 값들의 범위

• 튜플 (Tuple)

  • 실제 입력된 값들의 집합

  • 레코드

• 릴레이션

  • 표 자체

  • 한개 이상의 속성들 집합

  • 릴레이션 스키마 + 릴레이션 어커런스

• 릴레이션 스키마

  • 하나 이상의 속성

• 릴레이션 어커런스

  • 실제 입력된 튜플들의 집합 -> 실시간 변화

• 차수(Degree)

  • 릴레이션에서 정의된 속성의 개수

  • 레코드 필드 수

• 카디날리티 (Cardinality, 기수)

  • 튜플의 개수 or 기수

  • 레코드의 수

• 널 (NULL)

  • 속성 값 비어 있는 거

 

2. 릴레이션 특징

• 튜플의 유일성

  • 중복 X

• 튜플의 무순서

• 속성의 원자성

• 속성의 무순서 

• 속성 이름의 유일성

 

3. RDMS의 키

• 후보키(Candidate Key)

  • 유일성, 최소성

• 기본키(Primary Key)

  • NULL값 불가

• 대체키(Alternate Key, 보조키)

  • 후보키 중 기본키 제외한 모든 키

• 외래키 (Foreign Key)
• 슈퍼키

  • 튜플을 식별하기 위한 두 개 이상의 속성들의 집합

  • 유일성 O, 최소성 X

• 무결성(integrity) 제약사항

  • 도메인 무결성

    • 정확성 유지

    • 숫자면 숫자로만, 한글은 한글로만

  • 개체 무결성

    • 기본키는 NULL값 X

    • 튜플 중복 X

  • 참조 무결성

    • 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 가질 X

    • 외래키가 NULL이거나 참조 릴레이션의 기본키값과 동일해야함

    • ex) [학과] 테이블의 '학번'은 [학생]테이블의 '학번'에 있는 값만 넣을 수 있다.