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1. 관계대수의 개요 - 관계대수는 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어이다. - 관계대수는 릴레이션을 처리하기 위해 연산자와 연산규칙을 제공하는 언어로 피연산자가 릴레이션이고, 결과도 릴레이션이다. - 질의어에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 할 연산의 순서를 명시한다. - 순수 관계 연산자 : Select, Project, Join, Division - 일반 집합 연산자 : UNION(합집합), INTERSECTION(교집합), DIFFERENCE(차집합), CARTESIAN PRODUCT(교차곱) 2. 순수 관계 연산자 순수 관계 연산자란 관계 데이터베이스에 적용할 수 있도록 특별히 개발한 관계 연산자를 말한다. Select - ..

제약 조건이란 데이터베이스에 저장되는 데이터의 정확성을 보장하기 위하여 키를 이용하여 입력되는 데이터에 제한을 주는 것으로 개체 무결성 제약, 참조 무결성 제약 등이 해당 된다. 1. 키(Key)의 개념 및 종류 - 키는 데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 참거나 순서대로 정렬할 때 튜플들을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 애트리뷰트를 말한다. 릴레이션학번 주민번호 성명 릴레이션학번 과목명 후보키(Candidate Key) - 후보키는 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합, 즉 기본키로 사용할 수 있는 속성들을 말한다. - 하나의 릴레이션내에서는 중복된 튜플들이 있을 수 없으므로 모든 릴레이션에는 반드시 하나 이상의 후보키가 존재한다. - 후보키..

1. 관계형 데이터베이스의 개요 - 1970년 IBM에 근무하던 코드(E. F. Codd)에 의해 처음 제안되었다. - 관계형 데이터베이스를 구성하는 개체(Entity)나 관계(Relationship)를 모두 릴레이션(Relation)이라는 표(Table)로 표현한다. - 릴레이션은 개체를 표현하는 개체 릴레이션, 관계를 나타내는 관계 릴레이션으로 구분할 수 있다. - 장점 : 간결하고 보기편리하며, 다른 데이터베이스로의 변환이 용이하다. - 단점 : 성능이 다소 떨어진다. 2. 관계형 데이터베이스의 Relation 구조 - 릴레이션은 데이터들을 표(Table)의 형태로 표현한 것으로 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스*로 구성된다. 튜플(Tuple)* - 튜플은 릴레이션을 ..

1. 데이터베이스 설계의 개념 및 고려 사항 데이터베이스 설계란 사용자의 요구를 분석하여 그것들을 컴퓨터에 저장할 수 있는 데이터베이스의 구조에 맞게 변형한 후 특정 DBMS로 데이터베이스를 구현하여 일반 사용자들이 사용하게 하는 것이다. - 데이터베이스 설계 시 고려사항 > 무결성 : 삽입, 삭제, 갱신 등의 연산 후에도 데이터베이스에 저장된 데이터가 정해진 제약 조건을 항상 만족해야 함 > 일관성 : 데이터베이스에 저장된 데이터들 사이나, 특정 질의에 대한 응답이 처음부터 끝까지 변함없이 일정해야 함 > 회복(Recovery) : 시스템에 장애가 발생했을 때 장애 발생 직전의 상태로 복구할 수 있어야 함 > 보안 : 불법적인 데이터의 노출 또는 변경이나 손실로부터 보호할 수 있어야 함 > 효율성 : ..

1. 망형 데이터 모델(Network Data Model)의 개요 - CODASYL이 제안한 것으로, CODASYL DBTG 모델이라고도 한다. - 그래프를 이용해서 데이터 논리 구조를 표현한 데이터 모델이다. - 상위(Owner)와 하위(Member) 레코드 사이에서 다 대 다(N:M) 대응 관계를 만족하는 구조이다. - 레코드 타입 간의 관계는 1:1, 1:N, N:M이 될 수 있다. - 대표적 DBMS : DBTG, EDBS, TOTAL 2. 망형 데이터 모델의 표현 - Entity군 : 동종의 Entity 그룹 예) 학과, 교수, 학생 - Entity SET : 주종 관계에 있는 Entity군들의 그룹 예) 학과 -> 교수 -> 학생 - SET Membership Type : 일 대 다(1:N) ..

계층형 데이터 모델은 트리 구조를 이용해서 데이터의 상호관계를 계층적으로 정의한 구조이다. 1. 계층형 데이터 모델( Hierarchical Data Model)의 구성 형태 - 계층형 모델은 데이터의 논리적 구조도가 트리 형태이며, 개체*(Entity)가 Tree를 구성하는 노드 역할을 한다. - 개체 집합에 대한 속성 관계를 표시하기 위해 개체를 노드로 표현하고 개체 집합들 사이의 관계를 링크로 연결한다. - 개체 간의 관계를 부모와 자식 간의 관계로 표현한다. - 계층형 DB를 구성하는 관계의 유형 > 속성 관계(Attribute Relation) : 세그먼트(개체)를 구성하는 속성들의 관계 > 개체 관계(Entity Relation) : 개체와 개체 간의 관계를 링크로 표시한다. 2. 계층형 데이..

1. 관계형 데이터 모델(Relational Data Model)의 개념 - 관계형 데이터 모델은 가장 널리 사용되는 데이터 모델로, 계층 모델과 망 모델의 복잡한 구조를 단순화 시킨 모델이다. - 2차원적인 표(Table)를 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 DB 구조를 말하는데, 파일 구조처럼 구성한 테이블을 하나의 DB로 묶어서 테이블 내에 있는 속성 들간의 관계(Relationship)*를 설정 하거나 테이블 간의 관계를 설정하여 이용한다. - 기본키(Primary key)*와 이를 참조하는 외래키(Foreign Key)*로 데이터 간의 관계를 표현한다. - 관계 모델의 대표적인 언어는 SQL이다. - 1:1, 1:N, N:M 관계를 자유롭게 표현할 수 있다. 2. 관계형 데이터 모델의 구성 ..

1. 개체-관계(Entity-Relationship) 모델의 개요 - E-R 모델은 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것으로, 1976년 피터 첸에 의해 제안 되었다. - E-R 모델은 개체와 개체 간의 관계를 기본 요소로 이용하여 현실 세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법으로 많이 사용되고 있다. - E-R 모델은 개체 타입(Entity Type)과 이들 간의 관계 타임(Relationship Type)을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현한다. - E-R 모델에서는 데이터를 개체(Entity)*, 관계(Relationship)*, 속성(Attribute)*으로 묘사한다. - E-R 모델은 특정 DBMS를 고려한 것은 아니다. - E-R 다이어그램으로 표현하면, 1:1,..

1. 데이터 모델의 정의 - 데이터 모델은 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형이다. - 데이터 모델은 데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들의 모임이다. - 현실 세계를 데이터베이스에 표현하는 중간 과정, 즉 데이터베이스 설계 과정에서 데이터의 구조를 논리적으로 표현하기 위해 사용되는 도구이다. - 데이터 구조(Schema)를 논리적으로 묘사하기 위해 사용되는 지능적 도구이다. 2. 데이터 모델의 종류 1) 개념적 데이터 모델 - 개념적 데이터 모델은 현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정이다. - 개념적 데이터 모델은 속성들로 기..

1. DBA(DataBase Administrator) 데이터베이스 시스템의 모든 관리와 운영에 대한 책임을 지고 있는 사람이나 그룹으로 다음과 같은 역할을 한다.데이터베이스 설계와 조작에 대한 책임 - 데이터베이스 구성 요소 결정- 개념 스키마 및 내부 스키마 정의- 데이터베이스의 저장 구조 및 접근 방법 정의- 보안 및 데이터베이스의 접근 권한 부여 정책 수립- 장애에 대비한 예비(Back Up) 조치와 회복(Recovery)에 대한 전략 수립- 무결성을 위한 제약 조건의 지정- 데이터 사전의 구성과 유지 관리- 사용자의 변화 요구와 성능 향상을 위한 데이터베이스의 재구성 행정 책임 - 사용자의 요구와 불평의 청취 및 해결- 데이터 표현 방법의 표준화- 문서화에 대한 기준 설정- 데이터베이스 사용에 ..