[Lecture] DataBase - Summary (04~06)

🖥 DataBase Summary - Chapter 04~06

👉🏻 [Chapter 04] Summary

데이터 모델링

• 현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정
  • 개념적 데이터 모델링 : 현실 세계의 중요 데이터를 추출하여 개념 세계로 옮김
  • 논리적 데이터 모델링 : 개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 표현

데이터 모델

• 데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구
  • 개념적 데이터 모델 : 현실 세계를 사람의 머리로 이해할 수 있도록 개념적 모델링의 결과물인 개념적 구조로 표현하는 도구
  • 논리적 데이터 모델 : 개념적 구조를 논리적으로 모델링하여 논리적 구조로 표현하는 도구

개체-관계 모델

• 개체와 개체 간의 관계를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현하는 개념적 데이터 모델
• 개체 : 현실 세계에서 조직을 운영하는 데 꼭 필요한 사람이나 사물과 같이 구별되는 모든 것을 의미
• 속성 : 개체나 관계가 가지고 있는 고유한 특성
• 관계 : 개체와 개체가 맺고 있는 의미 있는 연관성

개체-관계 다이어그램

• 개체-관계 모델을 이용해 현실 세계를 개념적으로 모델링한 결과물을 그림으로 표현한 것
• E-R 다이어그램이라고도 함
• 기본적으로 개체를 표현하는 사각형, 개체 간의 관계를 표현하는 마름모, 개체나 관계의 속성을 표현하는 타원과 각 요소들을 연결하는 선으로 구성됨

논리적 데이터 모델

• 사용자 입장에서 선택한 데이터베이스 관리 시스템에 따라 E-R 다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 다음과 같이 데이터베이스에 저장할 형태로 표현한 데이터베이스의 논리적인 구조
  • 관계 데이터 모델 : 데이터베이스의 논리적 구조가 2차원 테이블 형태임
  • 계층 데이터 모델 : 데이터베이스의 논리적 구조가 트리 형태임
  • 네트워크 데이터 모델 : 데이터베이스의 논리적 구조가 그래프 형태임

 

👉🏻 [Chapter 05] Summary

관계 데이터 모델의 개념과 기본 용어

• 개념적 구조를 논리적 구조로 표현하는 논리적 데이터 모델 중 하나임
• 관계 데이터 모델은 하나의 개체에 대한 데이터를 릴레이션 하나에 담아 데이터베이스에 저장
  • 릴레이션 : 하나의 개체에 관한 데이터를 2차원 테이블의 구조로 저장한 것
  • 속성(애트리뷰트)과 튜플 : 릴레이션의 열과 행
  • 도메인 : 하나의 속성이 가질 수 있는 값들의 집합
  • 널 : 아직 모르거나 해당되는 사항이 없음을 표현하는 특별한 값
  • 차수 : 하나의 릴레이션에서 속성의 전체 개수
  • 카디널리티 : 하나의 릴레이션에서 튜플의 전체 개수

릴레이션과 데이터베이스의 구성

• 릴레이션은 릴레이션 스키마와 릴레이션 인스턴스로 구성됨
• 릴레이션 스키마 : 릴레이션의 이름과 릴레이션에 포함된 모든 속성의 이름으로 정의하는 릴레이션의 논리적 구조
• 릴레이션 인스턴스 : 어느 한 시점에 릴레이션에 존재하는 튜플들의 집합
• 데이터베이스 스키마 : 데이터베이스를 구성하는 릴레이션 스키마의 모음
• 데이터베이스 인스턴스 : 데이터베이스를 구성하는 릴레이션 인스턴스의 모음

릴레이션의 특성

• 튜플의 유일성 : 하나의 릴레이션에는 동일한 튜플이 존재할 수 없음
• 튜플의 무순서 : 하나의 릴레이션에서 튜플 사이의 순서는 무의미
• 속성의 무순서 : 하나의 릴레이션에서 속성 사이의 순서는 무의미
• 속성의 원자성 : 속성 값으로 원자 값만 사용할 수 있음

키

• 키는 릴레이션에서 튜플들을 구별하는 역할을 하는 속성 또는 속성들의 집합임
• 특성
  • 유일성 : 한 릴레이션에서 모든 튜플은 서로 다른 키 값을 가져야 함
  • 최소성 : 꼭 필요한 최소한의 속성들로만 키를 구성
• 종류
  • 슈퍼키 : 유일성을 만족하는 속성 또는 속성들의 집합
  • 후보키 : 유일성과 최소성을 만족하는 속성 또는 속성들의 집합
  • 기본키 : 후보키 중에서 기본적으로 사용하기 위해 선택한 키
  • 대체키 : 기본키로 선택되지 못한 후보키
  • 외래키 : 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합

관계 데이터 모델의 제약조건

• 데이터를 정확하고 유효하게 유지하는 무결성을 보장해야 된다는 규칙
  • 개체 무결성 제약조건 : 기본키를 구성하는 모든 속성은 널 값을 가질 수 없음
  • 참조 무결성 제약조건 : 외래키는 참조할 수 없는 값을 가질 수 없음

 

👉🏻 [Chapter 06] Summary

데이터 모델 = 데이터 구조 + 제약조건 + 연산

관계 데이터 연산

• 원하는 데이터를 얻기 위해 릴레이션에 필요한 처리를 요구하는 것
• 관계 대수와 관계해석이 있는데, 이 둘은 기능과 표현력 모두에서 능력이 동등함
  • 관계 대수 : 원하는 결과를 얻기 위해 데이터의 처리 과정을 순서대로 기술하는 절차 언어
  • 관계 해석 : 원하는 결과를 얻기 위해 처리를 원하는 데이터가 무엇인지만 기술하는 비절차 언어

관계 대수

• 원하는 결과를 얻기 위해 데이터의 처리 과정을 순서대로 기술한 언어로, 간단히 말해 릴레이션을 처리하는 연산자들의 모임
• 피연산자인 릴레이션에 연산자를 적용한 결과도 릴레이션이라는 폐쇄 특성이 있음
• 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자로 분류

일반 집합 연산자

• 릴레이션이 튜플의 집합이라는 개념을 이용하는 연산자로, 두 릴레이션을 대상으로 연산을 수행
• 합집합, 교집합, 차집합, 카티션 프로덕트가 있는데, 합집합, 교집합, 차집합은 피연산자인 두 릴레이션이 합병 가능해야 연산을 수행할 수 있음
  • 합집합($\cup$) : 두 릴레이션의 합집합 튜플을 구함
  • 교집합($\cap$) : 두 릴레이션의 교집합 튜플을 구함
  • 차집합($-$) : 두 릴레이션의 차집합 튜플을 구함
  • 카티션 프로덕트($\times$) : 두 릴레이션의 모든 튜플을 각각 연결하여 생성된 튜플을 구함

순수 관계 연산자

• 릴레이션의 구조와 특성을 이용하는 연산자
• 셀렉트, 프로젝트, 조인, 디비전이 있음
  • 셀렉트($\sigma$) : 릴레이션에서 조건을 만족하는 튜플을 구함
  • 프로젝트($\pi$) : 릴레이션에서 주어진 속성들의 값으로만 구성된 튜플을 구함
  • 조인($\bowtie$) : 공통 속성을 이용해 두 릴레이션의 튜플들을 연결하여 생성된 튜플을 구함
  • 디비전($\div$) : 나누어지는 릴레이션에서 나누는 릴레이션의 모든 튜플과 관련이 있는 튜플을 구함

확장된 관계 대수 연산자

• 세미 조인($⋉$) : 조인 속성으로 프로젝트한 릴레이션을 이용해 조인함
• 외부 조인($⟕, ⟖, ⟗$) : 조인 연산에서 제외되었던 모든 튜플을 결과 릴레이션에 포함시킴

관계 해석

• 원하는 결과를 얻기 위해 처리를 원하는 데이터가 무엇인지만 기술하는 언어
• 수학의 프레디킷 해석에 기반을 둠
• 튜플 관계 해석과 도메인 관계 해석으로 분류