댕청기록부

정규화 정규화는 ★테이블의 속성들이 상호 종속적인 관계를 갖는 특성을 이용하여 테이블을 무손실 분해하는 과정 ★ 정규화의 목적은 가능한 한 중복을 제거하여 삽입 삭제 갱신 이상의 발생 가능성을 줄이는 것 정규화에는 제1정규화 , 제2, 제3, BCNF(Boyce-Codd Normal Form), 제4, 제5 정규화 등이 있으며 순서대로 정규화의 정도가 높아진다.  제1정규화 제1정규화는 테이블 R에 속한 모든 속성의 도메인이 원자값으로만 구성된 정규형임  즉 테이블의 모든 속성 값이 원자 값으로만 되어 있음  제 2 정규화 제2정규화는 테이블 R이 제1정규화를 만족하고 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족하는 정규화이다.  제3정규화 제3정규화는 테이블R이 제2정규화를 만족..

이상(Anomely) 이상이란 테이블에서 일부 속성들의 종속으로 인해 ★ 데이터의 중복이 발생하고, 이 중복(Redundancy)으로 인해 테이블 조작시 문제가 발생하는 현상을 의미함★ 이상의 종류에는 삽입/삭제/갱신 이 있음.    함수적 종속(Functional Dependency) 어떤 테이블R에서 X와 Y를 각각 R의 속성 집합의 부분 집합이라 할 때 속성 X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 속성Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을때 Y는 X에 함수적 종속 또는 X가 Y를 함수적으로 결정한다 고 하고 X-->Y로 표기함. 함수적 종속은 데이터의 의미를 표현하는것으로 현실 세계를 표현하는 제약조건이 되는 동시에 데이터베이스에서 항상 유지되어야 할 조건임.

관계대수 관계대수는 관계형 데이터베이스에서 ★원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적 언어★ 관계대수는 릴레이션을 처리하기 위해 연산자와 연산규칙을 제공하며, 피연산자와 연산 결과가 모두 릴레이션임 관계대수는 질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 될 연산의 순서를 명시함 RDBMS에 적용하기 위해 특별히 개발한 순수 관계 연산자와 수학적 집합 이론에서 사용하는 일반 집합 연산자가 있음       일반 집합 연산자 일반 집합 연산자는 수학적 집합 이론에서 사용하는 연산자임 일반 집합 연산자 중 합집합(UNION) , 교집합(INTERSECTION), 차집합(DIFFERENCE)을 처리하기 위해서는 합병 조건을 만족해야 함. 합병 가능한 두 릴레이션 R과 S가 있을 때 ..

무결성(Integrity) 무결성은 ★ 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는 정확성을 의미함 ★ 무결성 제약 조건은 DB에 들어있는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 부정확한 데이터가 DB내에 저장되는 것을 방지하지 위한 제약 조건을 말함.      데이터 무결성 강화 데이터 무결성은 데이터 품질에 직접적인 영향을 미치므로 데이터 특성에 맞는 적절한 무결성을 정의하고 강화해야 함 데이터 무결성은 애플리케이션, 데이터베이스트리거 제약 조건을 이용하여 강화할 수 있음

후보 키(Candidate Key) 후보 키는 릴레이션을 구성하는 속성들 중에 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용되는 속성들의 부분 집합 기본키로 사용할 수 있는 속성들을 말함 후보키는 유일성(Unique)과 최소성(Minimality)을 모두 만족시켜야 함     기본 키 (Primary key) 기본 키는 ★ 후보키 중에서 특별히 선정된 주키(Main key) 임 ★ 기본키는 중복된 값을 가질 수 없음 기본 키는 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성 기본 키는 Null값이 될 수 없음 즉 튜플에서 기본키로 설정 한 키는 Not Null임    대체 키(Alternamte Key) 대체키는 ★ 후보키가 둘 이상일 떄 기본키를 제외한 나머지 후보키를 의미함 ★ 대체키를 보조키라고도 ..

관계형 데이터베이스 (RDBS) 관계형 데이터베이스는 ★2차원적인 표(Table)을 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 데이터베이스★ 1970년 IBM에 근무하던 코드(E.F.Codd)에 의해 처음 제안되었음 개체와 관계를 모두 릴레이션(Relation)이라는 표로 표현하기 떄문에 개체를 개체 릴레이션과 관계 릴레이션이 존재함 장점 : 간결하고 보기 편리하며 다른 데이터베이스로의 변환이 용이함 단점 : 성능이 다소 떨어짐 릴레이션은 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성됨    튜플(Typle) 튜플은 ★릴레이션을 구성하는 각각의 행을 말함★ 튜플은 속성의 모임으로 구성됨 파일 구조에서 레코드와 같은 의미 튜플의 수를 카디널리티(Cardinality) 또는 기수, 대응수..

E - R (Entity - Relationship  : 개체 관계)모델 E-R모델은 개체와 개체 간의 관계를 기본 요소로 이용하여 현실 세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법 E-R 모델은 1976년 피터 첸(Peter Chen)에 의해 제안되고 기본적인 구성 요소가 정립되었음 E-R 모델은  개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것 E-R 모델은 개체 타입(Entity Type)과 이들 간의 관계 타입(Relationship Type)을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현함 E-R 모델에서는 데이터를 개체(Entity) 관계(Relationship) , 속성(Attribute)으로 묘사함 E-R 다이어그램으로 표현하며 , 1:1 , 1:N , N:M 등의 관계 유형을 제한 ..

개체(Entity) 개체는 데이터베이스에 표현하려는 것으로, 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체 개체는 실세계에 독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보로써 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성됨 독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별이 가능하며, 유일한 식별자(Unique Identifier)에 의해 식별됨 다른 개체와 하나 이상의 관계(Relationship)이 있음    속성(Attribute) 속성은 ★ 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 단위★ 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당함 속성은 개체를 구성하는 항목으로 개체의 특성을 기술함 속성은 수를 디그리(Degree)또는 차수 라고 함 속성은 속성의 특성과 개체 구성 방식에 따라 분류함         관계(R..

데이터 모델 데이터 모델은 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형 데이터 모델은 데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약 조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들로 구성되어 있음 데이터베이스 설계 과정에서 데이터의 구조(Schema )를 논리적으로 표현하기 위해 지능적 도구로 사용됨 ★데이터 모델 구성 요소 : 개체, 속성, 관계 ★ ★데이터 모델 종류 : 개념적 , 논리적, 물리적 데이터 모델 ★ ★ 데이터 모델에 표시할 요소 : 구조, 연산, 제약 조건 ★      개념적 데이터 모델 개념적 데이터 모델은 ★ 현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정 ★ 개념적 데이터 모델은..

데이터베이스 설계 데이터베이스 설계는 사용자의 요구를 분석하여 그것들을 컴퓨터에 저장할 수 있는 데이터베이스의 구조에 맞게 변형한 후 DBMS로 데이터베이스를 구현하여 일반 사용자들이 사용하게 하는 것  데이터베이스 설계 시 고려사항   데이터 베이스 설계 순서      요구 조건 분석 요구 조건 분석은 ★ 데이터베이스를 사용할 사람들로부터 필요한 용도를 파악하는 것  ★ 데이터베이스 사용자에 따른 수행 업무와 필요한 데이터의 종류, 용도, 처리형태, 흐름, 제약조건 등을 수집함 수집한 정보를 바탕으로 요구 조건 명세를 작성함     개념적 설계(정보 모델링, 개념화) 개념적 설계는 정보의 구조를 얻기 위해 현실 세계의 무한성과 게속성을 이해하고, 다른 사람과 통신하기 위해서 ★ 현실 세계에 대한 인식을..