[Lecture] DataBase - Day 5

🖥 DataBase - Day 5

[02] 관계 데이터 모델의 제약

• 무결성 제약조건(integrity constraint)
  • 관계 데이터 모델에서 정의하고 있는 기본 제약 사항
  • 주요 목적은 데이터베이스에 저장된 데이터의 무결성을 보장하고, 데이터베이스의 상태를 일관되게 유지하는 것
  • 무결성(integrity) : 데이터에 결함이 없는 상태, 즉 데이터가 정확하고 유효하게 유지된 상태
• 2.1 개체 무결성 제약조건
  • 개체 무결성 제약조건(entity integrity constraint) : 기본키를 구성하는 모든 속성은 널 값을 가질 수 없는 규칙
• 2.2 참조 무결성 제약조건
  • 참조 무결성 제약조건(referential integrity constraint) : 외래키는 참조할 수 없는 값을 가질 수 없는 규칙
    • 외래키 속성이 널 값을 가진다고 해서 참조 무결성 제약조건을 위반한 것은 아님

👉🏻 [Chapter 06] 관계 데이터 연산

[01] 관계 데이터 연산의 개념

• 데이터 모델 = 데이터 구조(data structure) + 연산(operation) + 제약조건(constraint)
• 관계 데이터 연산(relationship data operation)
  • 관계 데이터 모델의 연산
  • 원하는 데이터를 얻기 위해 릴레이션에 필요한 처리 요구를 수행하는 것
  • 관계 대수(relational algebra)
    • 원하는 결과를 얻기 위해 데이터의 처리 과정을 순서대로 기술하는 절차 언어(procedural language)
  • 관계 해석(relational calculus)
    • 원하는 결과를 얻기 위해 처리를 원하는 데이터가 무엇인지만 기술하는 비절차 언어(nonprocedural language)
  • 데이터를 처리하는 기능과 처리를 요구하는 표현력에서 관계 대수와 관계 해석은 능력이 동등함
  • 관계 대수와 관계 해석의 역할
    • 데이터 언어의 유용성을 검증하는 기준
    • 관계 대수나 관계 해석으로 기술할 수 있는 모든 질의를 기술할 수 있는 데이터 언어 -> 관계적으로 완전(relationally complete) 하다고 판단
      • 질의(query) : 데이터에 대한 처리 요구

[02] 관계 대수

• 2.1 관계 대수의 개념과 연산자
  • 절차 언어(procedural language)
  • 릴레이션을 처리하는 연산자들의 집합
    • 대표 연산자 8개
    • 특성에 따라 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자로 분류
  • 폐쇄 특성(closure property) : 피연산자인 릴레이션에 연산자를 적용해 얻은 결과도 릴레이션
• 2.2 일반 집합 연산자
  • 일반 집합 연산자(set operation)
    • 릴레이션이 튜플의 집합이라는 개념을 이용하는 연산자
    • 수학의 집합 관련 연산자를 차용한 것

    • 

  • 특성
    • 피연산자가 2개 필요
      • 2개의 릴레이션을 연산
    • 합집합, 교집합, 차집합은 피연산자인 2개의 릴레이션이 합병 가능(union-compatible) 해야 함
      • 합병 가능 조건
        • 두 릴레이션의 차수가 같음(= 두 릴레이션은 속성 개수가 같음)
        • 2개의 릴레이션에서 서로 대응되는 속성의 도메인이 같음(도메인이 같을 경우 속성의 이름은 달라도 됨)
  • 합집합(union)
    • 합병이 가능한 두 릴레이션 R과 S의 합집합 : $R \cup S$
      • 릴레이션 R에 속하거나 릴레이션 S에 속하는 모든 튜플로 결과 릴레이션 구성
    • 결과 릴레이션 특성
      • 차수는 릴레이션 R과 S의 차수와 같음
      • 카디널리티는 중복이 없기에 릴레이션 R과 S의 튜플 개수를 더한 것과 같거나 적어짐
    • 교환적 특징이 있음
      • $R \cup S = S \cup R$
    • 결합적 특징이 있음
      • $(R \cup S) \cup T = R \cup (S \cup T)$
  • 교집합(intersection)
    • 합병이 가능한 두 릴레이션 R과 S의 교집합 : $R \cap S$
      • 릴레이션 R과 S에 공통으로 속하는 튜플로 결과 릴레이션 구성
    • 결과 릴레이션 특징
      • 차수는 릴레이션 R과 S의 차수와 같음
      • 카디널리티는 릴레이션 R과 S의 어떤 카디널리티보다 크지 않음(같거나 적음)
    • 교환적 특징이 있음
      • $R \cap S = S \cap R$
    • 결합적 특징이 있음
      • $(R \cap S) \cap T = R \cap (S \cap T)$
  • 차집합(difference)
    • 합병이 가능한 두 릴레이션 R과 S의 차집합 : $R - S$
      • 릴레이션 R에는 존재하지만 릴레이션 S에는 존재하지 않는 튜플들로 결과 릴레이션 구성
    • 결과 릴레이션 특징
      • 차수는 릴레이션 R과 S의 차수와 같음
      • $R - S$ 는 릴레이션 R의 카디널리티와 같거나 적음
      • $S - R$ 은 릴레이션 S의 카디널리티와 같거나 적음
    • 교환적, 결합적 특징이 없음
  • 카티션 프로덕트(cartesian product)
    • 두 릴레이션 R과 S의 카티션 프로덕트 : $R \times S$
      • 릴레이션 R에 속한 각 튜플과 릴레이션 S에 속한 각 튜플을 모두 연결하여 만들어진 새로운 튜플로 결과 릴레이션 구성
    • 결과 릴레이션 특징
      • 차수는 릴레이션 R과 S의 차수를 더한 것과 같음
      • 카디널리티는 릴레이션 R과 S의 카디널리티를 곱한 것과 같음
    • 교환적 특징이 있음
      • $R \times S = S \times R$
    • 결합적 특징이 있음
      • $(R \times S) \times T = R \times (S \times T)$
• 2.3 순수 관계 연산자
  • 순수 관계 연산자(relational operation)
    • 릴레이션의 구조와 특성을 이용하는 연산자
    • 관계 데이터 모델에서 새로 제시된 연산자

    • 

  • 셀렉트(select)
    • 릴레이션에서 주어진 조건을 만족하는 튜플만 선택하여 결과 릴레이션 구성
      • 수평적 연산자 : 결과 릴레이션이 연산 대상 릴레이션에서의 수평적 부분집합(horizontal subset)
    • 수학적 표현 : $\sigma_{조건식}(릴레이션)$
    • 데이터 언어적 표현 : 릴레이션 where 조건식
    • 조건식
      • 비교식 또는 프레디킷(predicate) 이라고도 함
      • 속성과 상수의 비교나 다른 속성들 간의 비교로 표현
      • 비교 연산자($>, \ge, <, \le, =, \ne$)와 논리 연산자($\wedge, \vee, \lnot$)를 이용해 작성
    • 교환적 특징이 있음
      • $\sigma_{조건식1}(\sigma_{조건식2}(릴레이션)) = \sigma_{조건식2}(\sigma_{조건식1}(릴레이션)) = \sigma_{조건식1 \wedge 조건식2}(릴레이션)$
      • (Ex) $\sigma_{적립금 \ge 2000}(\sigma_{등급='gold'}(고객)) = \sigma_{등급='gold'}(\sigma_{적립금 \ge 2000}(고객)) = \sigma_{등급='gold' \wedge 적립금 \ge 2000}(고객)$
  • 프로젝트(project)
    • 릴레이션에서 선택한 속성에 해당하는 값으로 결과 릴레이션을 구성
      • 수직적 연산자 : 결과 릴레이션이 연산 대상 릴레이션에서의 수직적 부분집합(vertical subset)
    • 수학적 표현 : $\pi_{속성리스트}(릴레이션)$
    • 데이터 언어적 표현 : 릴레이션[속성리스트]
    • 하나의 릴레이션을 대상으로 연산 수행
    • 결과 릴레이션에 동일한 튜플이 중복되지 않고 한 번만 나타남
  • 조인(join)
    • 조인 속성(join attribute) 을 이용해 두 릴레이션을 조합하여 하나의 결과 릴레이션을 구성
      • 조인 속성의 값이 같은 튜플만 연결하여 만들 새로운 튜플을 포함함
      • 조인 속성 : 두 릴레이션이 공통으로 가지고 있는 속성
    • 표현법 : $릴레이션1 \bowtie 릴레이션2$
    • 조인 연산의 결과는 두 릴레이션에 대해 카티션 프로덕트 연산을 수행한 후 조인 속성의 값이 같은 조건을 만족하는 튜플을 반환하는 셀렉트 연산을 수행한 것과 같음
    • 동등 조인(equi-join) 이라고 함
    • 결과 릴레이션에서 조인 속성의 이름이 같기 때문에 어느 릴레이션의 소속인지 구분하기 위해 `릴레이션이름.속성이름' 형식으로 표기해야 함
    • 세타 조인(theta-join)
      • 동등 조인에 비해 좀 더 일반화된 조인
      • 주어진 조인 조건을 만족하는 두 릴레이션의 모든 튜플을 연결한 새로운 튜플로 결과 릴레이션을 구성
      • 표현법 : $릴레이션1 \bowtie_{A \theta B} 릴레이션2$
      • $\theta$ 에는 비교 연산자를 다양하게 삽입하여 조건을 표현할 수 있음
        • $\theta$ 연산자가 $=$ 인 세타 조인이 동등 조인임
        • $릴레이션1 \bowtie_{A=B} 릴레이션2$
    • 자연 조인(natural join)
      • 동등 조인의 결과 릴레이션에서 중복된 속성을 제거하여 조인 속성이 한 번만 나타나게 하는 연산
      • 표현법 : $릴레이션1 \bowtie_N 릴레이션2$
    • 세타 조인 에서 $=$ 연산자를 이용해 조인 조건을 표현한 것이 동등 조인 인 것이고 동등 조인 에서 중복된 조인 속성을 제거하면 자연 조인 인 것임
  • 디비전(division)
    • 릴레이션 S의 모든 튜플과 관련 있는 릴레이션 R의 튜플로 결과 릴레이션 구성
    • 릴레이션 R이 릴레이션 S의 모든 속성을 포함하고 있어야 연산 가능(= 도메인이 같아야 함)
    • 표현법 : $R \div S$
    • 정수의 나눗셈과 유사
• 2.4 관계 대수를 이용한 질의 표현
  • 
  • Q1. '등급이 gold인 고객의 이름과 나이를 검색하시오.'
    • $\pi_{고객이름, 나이}(\sigma_{등급='gold'}(고객))$
    • 결과 릴레이션

      고객이름	나이
      김현준	20
      원유선	28

  • Q2. '고객이름이 원유선인 고객의 등급과, 원유선 고객이 주문한 주문제품, 수량을 검색하시오.'
    • $\pi_{등급, 주문제품, 수량}(\sigma_{고객이름='원유선'}(고객 \bowtie 주문))$
    • 결과 릴레이션

      고객등급	주문제품	수량
      gold	맛있는파이	5

  • Q3. '주문수량이 10개 미만인 주문 내역을 제외하고 검색하시오.'
    • $주문 - (\sigma_{수량<10}(주문))$
    • 결과 릴레이션

      주문번호	주문고객	주문제품	수량
      1001	apple	진짜우동	10
      1003	banana	그대로만두	11