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🖥 DataBase - Day 6 2.5 확장된 관계 대수 연산자 기본 제공 연산자를 확장한 연산자들이 제안됨 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 교환적 특징이 없음 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 결..

🖥 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 ..

🖥 DataBase - Day 4 [03] 논리적 데이터 모델 3.1 논리적 데이터 모델의 개념과 특성 E-R 다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 어떤 형태로 저장할지를 논리적으로 표현하는데, 이러한 논리적인 구조 를 논리적 데이터 모델 이라고 함 데이터베이스의 논리적 구조 = 데이터베이스 스키마(schema) 사용자가 생각하는 데이터베이스의 모습 또는 구조 관계 데이터 모델, 계층 데이터 모델, 네트워크 데이터 모델 등이 있음 관계 데이터 모델 : 일반적으로 많이 사용되는 논리적 데이터 모델 데이터베이스의 논리적 구조가 2차원 테이블 형태 3.2 계층 데이터 모델 계층 데이터 모델(hierarchical data model) 데이터베이스 논리적 구조가 트리(tree) 형태 루트 역할을 하..

🖥 DataBase Summary - Chapter 01~03 👉🏻 [Chapter 01] Summary 데이터와 정보 데이터 : 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값 정보 : 의사 결정에 유용하게 활용할 수 있도록 데이터를 처리한 결과물 정보 처리, 정보 시스템, 데이터베이스 정보 처리 : 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법 정보 시스템 : 조직을 운영하기 위해 필요한 데이터를 수집하여 저장해두었다가 필요할 때 유용한 정보를 만들어주는 수단 데이터베이스 : 정보 시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 역할을 함 데이터베이스의 정의 특정 조직의 여러 사용자가 공유해서 사용할 수 있도록 통합해서 저장한 운영 데이터의 집합 여러 사용자가 함께 소유하고 사용할..

🖥 DataBase - Day 3 2.3 데이터 독립성 3단계 데이터베이스 구조의 사상 또는 매칭(= 스키마 사이의 대응 관계) 외부/개념 사상 : 외부 스키마와 개념 스키마의 대응 관계 응용 인터페이스(Application Interface) 개념/내부 사상 : 개념 스키마와 내부 스키마의 대응 관계 저장 인터페이스(Storage Interface) 미리 정의된 사상 정보를 이용해 사용자가 원하는 데이터에 접근 데이터베이스를 3단계 구조로 나누고, 단계별로 스키마를 유지하며 스키마 사이의 대응 관계를 정의하는 궁극적인 목적 => 데이터 독립성(data independency) 의 실현 데이터 독립성 하위 스키마를 변경하더라도 상위 스키마가 영향을 받지 않는 특성 논리적 데이터 독립성 개념 스키마가 변경..

🖥 DataBase - Day 2 [03] 데이터 과학 시대의 데이터 DB의 가장 중요한 목적 데이터를 모아두는 것 3.1 형태에 따른 데이터 분류 구조화된 형태에 따라 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 분류 정형 데이터(structured data) 구조화된 데이터, 즉 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터 엑셀의 스프레드시트 관계 데이터베이스의 테이블 데이터 구조에 대한 설명과 데이터 내용은 별도로 유지됨 스키마(schema) : 미리 정해진 데이터 구조 반정형 데이터(semi-structured data) 구조에 따라 저장된 데이터이지만 정형 데이터와 달리 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 함께 존재 데이터 내용에 대한 설명, 구조를 파악하는 파싱(parsing) 과정 필요 보통 ..

🖥 DataBase - Day 1 👉🏻 [Chapter 01] 데이터베이스 기본 개념 [01] 데이터베이스의 필요성 1.1 데이터와 정보 데이터(Data) : 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실(Fact) 이나 값(Value) 정보(Information) : 데이터를 의사결정에 유용하게 활용할 수 있도록 처리하여 체계적으로 조직한 결과물 Data -가공-> Information -분석-> Knowledge -활용-> Wisdom 정보 처리(Information Processing) : 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법 데이터를 상황에 맞게 분석하거나 해석하여 데이터 간의 의미 관계를 파악하는 것 1.2 정보 시스템과 데이터베이스 정보 시스템(Information System) ..