[Lecture] DataBase - Mid Summary

💻 2023년 데이터베이스 중간고사 대비 요점 정리

👀 [01] 데이터베이스 기본 개념

데이터베이스의 정의

• 데이터베이스(DB; DataBase) 는 특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합해서 저장한 운영 데이터의 집합
  • 공유 데이터(shared data) : 특정 조직의 여러 사용자가 함께 소유하고 이용할 수 있어야 하는 공용 데이터
  • 통합 데이터(integrated data) : 중복을 최소화하고 통제가 가능한 중복만 허용하는 데이터
  • 저장 데이터(stored data) : 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 데이터베이스를 저장해야 함
  • 운영 데이터(operational data) : 조직을 운영하고 조직의 주요 기능을 수행하기 위해 꼭 필요함

데이터베이스의 특징

• 실시간 접근성(real-time accessibility)
  • 사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답
• 계속 변화(continuous evolution)
  • 데이터를 계속 삽입, 삭제, 수정하여 현재의 정확한 데이터를 유지
• 동시 공유(concurrent sharing)
  • 서로 다른 데이터를 동시에 사용하는 것뿐 아니라, 같은 데이터를 동시에 사용하는 것도 모두 지원
• 내용으로 참조(content reference)
  • 저장된 주소나 위치가 아닌 데이터의 내용, 즉 값으로 참조할 수 있음

👀 [02] 데이터베이스 관리 시스템

데이터베이스 관리 시스템의 주요 기능

• 정의 기능 : 데이터베이스 구조를 정의하거나 수정할 수 있음
  • DDL(Data Definition Language)
• 조작 기능 : 데이터를 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 연산을 할 수 있음
  • DML(Data Manipulation Language)
• 제어 기능 : 데이터를 항상 정확하고 안전하게 유지할 수 있음
  • DCL(Data Control Language)

👀 [04] 데이터 모델링

데이터 모델의 구성

• 데이터 구조(data structure)
  • 개념적 데이터 모델에서 데이터 구조 : 현실 세계를 개념 세계로 추상화했을 때 어떤 요소로 이루어져 있는지를 표현
  • 논리적 데이터 모델에서 데이터 구조 : 데이터를 어떤 모습으로 저장할 것인지를 표현
  • 정적인 특징을 가짐
• 연산(operation)
  • 개념 세계나 컴퓨터 세계에서 실제로 표현된 값들을 처리하는 작업
  • 동적인 특징을 가짐
• 제약조건(constraint) -> 데이터 무결성 유지 목적
  • 구조적 측면의 제약 사항과 연산을 적용하는 경우 허용할 수 있는 의미적 측면의 제약 사항

E-R 다이어그램

• 개체(entity) : 사각형 표현, 사각형 내에 개체의 이름 표기
  • 저장할 만한 가치가 있는 중요 데이터를 가지고 있는 사람이나 사물 등
• 속성(attribute) : 타원 표현, 타원 내에 속성의 이름 표기
  • 개체가 갖는 고유한 특성
  • (1) 속성 값의 개수
    • 단일값 속성(single-valued attribute)
      • 특정 개체를 구성하는 속성 값이 하나
    • 다중값 속성(multi-valued attribute) : 이중 타원 표현
      • 속성이 값을 여러 개 가질 수 있음
  • (2) 의미의 분해 가능성
    • 단순 속성(simple attribute)
      • 의미를 더는 분해할 수 없음
    • 복합 속성(composite attribute) : 같은 타원으로 트리 구조로 표현
      • 의미를 분해할 수 있어 값이 여러 개의 의미를 포함
  • (3) 기존 속성 값에서 유도
    • 유도 속성(derived attribute) : 점선 타원 표현
  • 널 속성(null attribute)
    • 아직 결정되지 않았거나 모르는 값인 널 값을 허용하는 속성
  • 키 속성(key attribute) : 밑줄을 그어 표현
    • 각 개체 인스턴스들을 식별하는 데 사용
• 관계(relationship) : 마름모 표현
  • 개체와 개체가 맺고 있는 의미 있는 연관성
  • 개체 집합들 사이의 대응 관계(correspondence), 즉 매핑(mapping) 의미
  • (1) 관계의 유형
    • 매핑 카디널리티(mapping cardinality) 기준
    • 1:1 관계
    • 1:n 관계
    • n:m 관계
  • (2) 관계의 참여 특성
    • 필수적 참여 : 이중선 표현
      • 모든 개체 인스턴스가 관계에 반드시 참여해야 함
    • 선택적 참여
      • 개체 인스턴스 중 일부만 관계에 참여해도 됨
  • (3) 관계의 종속성
    • 약한 개체(weak entity) : 이중 사각형 표현, 약한 개체가 강한 개체와 맺는 관계는 이중 마름모 표현
      • 다른 개체의 존재 여부에 의존적인 개체
    • 강한 개체(strong entity)
      • 다른 개체의 존재 여부를 결정하는 개체

👀 [05] 관계 데이터 모델

관계 데이터 모델의 기본 용어

• 릴레이션(relation) : 하나의 개체에 관한 데이터를 2차원 테이블 구조로 저장한 것
  • 파일(file)
• 속성(attribute) : 릴레이션의 열(column)
  • 필드(field)
• 튜플(tuple) : 릴레이션의 행(row)
  • 레코드(record)
• 도메인(domain) : 속성 하나가 가질 수 있는 모든 값의 집합
  • 일반적으로 속성의 특성을 고려한 데이터 타입으로 정의
• 널 값(null) : 속성 값을 아직 모르거나, 적합한 값이 없음을 표현
• 차수(degree) : 하나의 릴레이션에서 속성의 전체 개수
  • 정적인 특징
• 카디널리티(cardinality) : 하나의 릴레이션에서 튜플의 전체 개수
  • 동적인 특징

키의 종류

• 키(key) : 릴레이션에 포함된 튜플을들 유일하게 구별해주는 속성 또는 속성들의 집합
  • 유일성(uniqueness) : 하나의 릴레이션에서 모든 튜플은 서로 다른 키 값을 가져야 함
  • 최소성(minimality) : 꼭 필요한 최소한의 속성들로만 키를 구성함
• 슈퍼키(super key) : 유일성의 특성을 만족하는 속성 또는 속성들의 집합
• 후보키(candidate key) : 유일성과 최소성을 만족하는 속성 또는 속성들의 집합
• 기본키(primary key) : 여러 후보키 중 기본적으로 사용할 키
  • 널 값을 가질 수 있는 속성이 포함된 후보키는 기본키로 부적합함
  • 값이 자주 변경될 수 있는 속성이 포함된 후보키는 기본키로 부적합함
  • 단순한 후보키를 기본키로 선택함
• 대체키(alternate key) : 기본키로 선택되지 못한 후보키들
• 외래키(foreign key) : 다른 릴레이션의 기본키를 그대로 참조하는 속성의 집합

관계 데이터 모델의 제약

• 무결성 제약조건(integrity constraint) : 데이터의 무결성을 보장하고 일관된 상태로 유지하기 위한 규칙
  • 개체 무결성 제약조건(entity integrity constraint) : 기본키를 구성하는 모든 속성은 널 값을 가질 수 없음
  • 참조 무결성 제약조건(referential integrity constraint) : 외래키는 참조할 수 없는 값을 가질 수 없음

👀 [06] 관계 데이터 연산

관계 대수 연산자 - 순수 관계 연산자

• 셀렉트(select) : 릴레이션에서 주어진 조건을 만족하는 튜플만 선택하여 결과 릴레이션을 구성
  • 수학적 표현 : $\sigma_{조건식}(릴레이션)$
  • 데이터 언어적 표현 : 릴레이션 where 조건식
• 프로젝트(project) : 릴레이션에서 선택한 속성에 해당하는 값으로 결과 릴레이션을 구성
  • 수학적 표현 : $\pi_{속성리스트}(릴레이션)$
  • 데이터 언어적 표현 : 릴레이션[속성리스트]
• 조인(join) : 조인 속성(join attribute) 을 이용해 두 릴레이션을 조합하여 하나의 결과 릴레이션을 구성
  • 조인 속성 : 두 릴레이션이 공통으로 가지고 있는 속성으로, 두 릴레이션이 관계가 있음을 나타냄
  • 표현법 : $릴레이션1 \bowtie 릴레이션2$
  • 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
  • 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

관계 대수 연산자 - 확장된 관계 대수 연산자

• 자연 조인 연산을 확장한 세미 조인과 외부 조인
• 세미 조인(semi-join)
• 릴레이션 S의 조인 속성으로만 구성한(프로젝트한) 릴레이션을 릴레이션 R에 자연 조인하는 것
  • 표현법 : $R ⋉ S$
  • 검색에 불필요한 속성을 미리 제거하여 조인 연산의 비용을 줄일 수 있음
• 외부 조인(outer-join)
  • 두 릴레이션에 자연 조인 연산을 수행할 때 조인 속성 값이 같은 튜플이 상대 릴레이션에 존재하지 않아 조인 연산에서 제외된 모든 튜플을 결과 릴레이션에 포함
    • 결과 릴레이션에 속성 값이 없는 경우는 널 값으로 처리
  • 왼쪽 외부 조인, 오른쪽 외부 조인, 완전 외부 조인
    • 모든 튜플을 결과 릴레이션으로 가져오고자 하는 릴레이션이 무엇이냐에 따라 분류
    • 조인 연산에서 제외된 튜플을 포함
  • 왼쪽 외부 조인
    • 왼쪽에 있는 첫 번째 릴레이션에 존재하는 모든 튜플을 결과 릴레이션에 포함

    • 

  • 오른쪽 외부 조인
    • 오른쪽에 있는 두 번째 릴레이션에 존재하는 모든 튜플을 결과 릴레이션에 포함

    • 

  • 완전 외부 조인
    • 연산에 참여하는 두 릴레이션에 있는 모든 튜플을 결과 릴레이션에 포함

    • 

👀 [07] 데이터베이스 언어 SQL

테이블 생성 - create table 문

create table Customer (
  id varchar(10) not null,
  name varchar(20) not null,
  age int,
  class varchar(10) not null,
  job varchar(20),
  reserves int default 0,
  primary key(id)
);

• 고객 테이블 생성

create table Product (
  id char(3) not null,
  name varchar(20),
  inventory int,
  price int,
  manufacturer varchar(20),
  primary key(id),
  check(inventory between 0 and 10000)
);

• 제품 테이블 생성
• 데이터 무결성 제약조건의 정의
  • check
    • 테이블에 정확하고 유효한 데이터를 유지하기 위해 특정 속성에 대한 제약조건을 지정
    • constraint 키워드와 함께 고유의 이름을 부여할 수 있음

create table Order (
  id char(3) not null,
  customer varchar(10),
  product char(3),
  quantity int,
  address varchar(30),
  day date,
  primary key(id),
  foreign key(customer) references Customer(id),
  foreign key(product) references Product(id)
);

• 주문 테이블 생성

데이터 검색 - select 문

select [ all | distinct ] <attribute_list>
from <table_list>;

• 기본 검색 명령 형식
• 속성 리스트애서 나열 시 속성의 순서는 무의미함
• all : 결과 테이블이 튜플의 중복을 허용하도록 지정, 생략 가능
• distinct : 결과 테이블이 튜플의 중복을 허용하지 않도록 지정

select name, price as value from Product;

• 제품 테이블에서 제품명과 단가를 검색하되, 단가를 가격이라는 새로운 이름으로 출력
• as : 별칭 지정

select name, price+500 as adjustment_price from Product;

• 제품 테이블에서 제품명과 단가 속성을 검색하되, 단가에 500원을 더해 '조정 단가' 라는 새 이름으로 출력

select product, quantity, day from Order where customer='apple' and quantity>=15;

• 주문 테이블에서 apple 고객이 15개 이상 주문한 주문제품, 수량, 주문일자 검색

select product, quantity, day, customer from Orderr where customer='apple' or quantity>=15;

• 주문 테이블에서 apple 고객이 주문했거나 15개 이상 주문된 제품의 주문제품, 수량, 주문일자, 주문고객을 검색

select name, price, manufacturer from Product where price between 2000 and 3000;

• 제품 테이블에서 단가가 2,000원 이상이면서 3,000원 이하인 제품의 제품명, 단가, 제조업체를 검색

select name, class, age from Customer order by age desc;

• 고객 테이블에서 고객이름, 등급, 나이를 검색하되, 나이를 기준으로 내림차순 정렬

select customer, product, quantity, day from Orderr where quantity >= 10
order by product asc, quantity desc;

• 주문 테이블에서 수량이 10개 이상인 주문의 주문고객, 주문제품, 수량, 주문일자를 검색. 단, 주문제품을 기준으로 오름차순 정렬하고, 동일 제품은 수량을 기준으로 내림차순 정렬
• count(*) : 전체 튜플의 개수
• max(quantity) : 수량에서 제일 큰 값

함수	의미	사용 가능한 속성의 타입
count	속성 값의 개수	모든 데이터
max	속성 값의 최댓값	모든 데이터
min	속성 값의 최솟값	모든 데이터
sum	속성 값의 합계	숫자 데이터
avg	속성 값의 평균	숫자 데이터

• 특정 속성 값을 통계적으로 계산한 결과를 검색하기 위해 집계 함수(aggregate function) 사용
  • 열 함수(column function) 라고도 함
• 널인 속성 값은 제외하고 계산함
• where 절에서는 사용 불가능
• select 나 having 절에서만 사용 가능

/* where */
select sum(inventory) as total_inventory from Product where manufacturer='한빛제과';

/* group by */
select sum(inventory) as total_inventory from Product group by manufacturer having manufacturer='한빛제과';

• 한빛제과에서 제조한 제품의 재고량 합계를 제품 테이블에서 검색

/* 숫자 순서로 연산됨 */
(5)select [ all | distinct ] <attribute_list>
(1)from <table_list>
(2)[ where <condition> ]
(3)[ group by <attribute_list> (4)[ having <condition> ] ]
(6)[ order by <attribute_list> [ asc | desc ] ];

• group by : 특정 속성의 값이 같은 튜플들을 모아 그룹을 만들고, 그룹별로 검색
  • group by 키워드와 그룹을 나누는 기준이 되는 속성을 지정
• having : 그룹에 대한 조건 작성
• 그룹을 나누는 기준이 되는 속성을 select 절에도 작성하는 것이 좋음

select manufacturer, count(*) as number_of_products, max(price) as highest_price
from Product group by manufacturer;

• 제품 테이블에서 제조업체별로 제조한 제품의 개수와 제품 중 가장 비싼 단가를 검색하되, 제품의 개수는 제품수라는 이름으로 출력하고 가장 비싼 단가는 최고가라는 이름으로 출력

select manufacturer, count(*) as number_of_products, max(price) as highest_price
from Product group by manufacturer having count(*)>=3;

• 제품 테이블에서 제품을 3개 이상 제조한 제조업체별로 제품의 개수와, 제품 중 가장 비싼 단가를 검색

select product, customer, sum(quantity) as total_quantity from Orderr
group by product, customer;

• 주문 테이블에서 각 주문고객이 주문한 제품의 총주문수량을 주문제품별로 검색
• 집계 함수나 group by 절에 명시된 속성 외의 속성은 select 절에 작성 불가
• as 생략 후 별칭을 작은 따옴표로 묶어도 됨