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Department/Database22

데이터베이스 개념적 데이터 모델_개체-관계 모델 (2) 개체-관계 모델(ER모델) - Advanced - (4장 2절) 관계 제약 조건을 보다 상세하게 기술: 참여(participation) 특성 : 개체 집합 내 모든 개체 인스턴스가 관계에 참여하는지 유무에 따른 특성 (매핑 카디널리티 이외에, 관계에 대한 제약조건) ▣ 필수적참여(전체참여,total participation): 모든 개체 인스턴스가 관계에 반드시 참여해야 되는 것을 의미 ◈예) 고객 개체가 책 개체와의 구매 관계에 필수적 참여 ∙ 모든 고객은 책을 반드시 구매해야 함 ◈ER 다이어그램표기법 : 이중선으로 표현 ▣ 선택적 참여 (부분참여,partial participation) : 개체 인스턴스 중 일부만 관계에 참여해도 되는 것을 의미 ◈예) 책 개체가 고객 개체와의 구매 관계에 선택적 .. 2020. 7. 14.
데이터베이스 개념적 데이터 모델_개체-관계 모델 (1) 데이터모델(리뷰) : 데이터 모델링의 결과물 ( 혹은 데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구, 방법 ) ▣ 데이터모델의분류 ◈ 개념적 데이터 모델(conceptual data model) 예: 개체-관계(ER: Entity-Relationship) 데이터모델 ◈ 논리적 데이터 모델(logical data model) ◈ 물리적 데이터 모델(physical data model) ER 모델 개념 ▣ ER(Entity Relationship) 모델 - 개체 관계 ◈ 데이터베이스 설계를 용이하게 하기 위해서 피터 첸(Peter Chen)이 제안 ◈ 개념적 설계를 위한 인기 있는 모델 (말로 된 경우 애매모호하기 때문에 이를 위해 그림으로 표현 ) ◈ 최종 결과물 : ER 다이어그램 - 개념적 모델링 결과를 표준.. 2020. 7. 14.
데이터베이스 시스템 개발 단계 2020. 7. 14.
데이터베이스 관계 대수 연산자 - 집합 연산자 ▣ 집합 연산자 ◈ 릴레이션이 투플들의 집합이기 때문에 기존의 집합 연산이 릴레이션에 적용됨 ◈ 세 가지 집합 연산자: 합집합, 교집합, 차집합 연산자 ◈ 집합 연산자의 입력으로 사용되는 두 개의 릴레이션은 합병 가능(union compatible) 조건을 만족해야 함 ◈ 집합 연산자들은 두 개의 릴레이션을 입력으로 받아들이므로 이항 연산자 ▣ 합병가능(union compatible) 조건 ◈ 두 릴레이션 R1(A1, A2, ..., An)과 R2(B1, B2, ..., Bm)이 합병 가능할 필요 충분 조건은 n=m이고, 모든 1≤i≤n에 대해 domain(Ai) = domain(Bi) ◈ 즉, 두 릴레이션의 속성 수가 같고, 대응되는 속성의 도메인이 같다. ◈ 예1 고객(고객번호, 이름, 주소, 핸드폰.. 2020. 7. 14.
데이터베이스 관계 데이터 연산 - 관계 대수 관계 데이터 모델에서의 데이터베이스 언어 : 관계 데이터 모델 기반 DBMS에서 원하는 정보를 얻기 위해 사용하는 언어 ▣ 관계 데이터모델에서 지원되는 두 가지 정형적인 언어(“pure”language) - 컴퓨터에서 사용X, 언어 그 자체 : 관계형 데이터베이스 언어의 이론적 바탕이 되는 언어 ◈관계대수(relational algebra) 원하는 데이터를 얻기 위해, 데이터를 어떻게 찾는지에 대한 처리 과정을 명시하는 절차적인 언어 ◈관계해석(relational calculus) 원하는 결과를 얻기 위해, 찾기를 원하는 데이터가 무엇인지만 명시하는 선언적인(비절차적인)언어 ▣ 관계 데이터 모델에서의 상용 데이터베이스 언어 : SQL ◈ 상용 관계 DBMS들의 사실상의 표준 질의어 정형적인 언어는 상용 .. 2020. 7. 14.
관계 데이터 모델 - 개념 관계 데이터 모델의 기본 개념 개념적 구조를 논리적 구조로 표현하는 논리적 데이터 모델 하나의 개체에 대한 데이터를 하나의 릴레이션에 저장 관계 데이터 모델의 기본 용어 ㆍ 릴레이션(relation) : 행과 열로 구성된 테이블 ㆍ ‘릴레이션’ 용어가 포함된 관련 용어 ㆍ릴레이션과, 릴레이션 구성 요소의 공식 용어 행(row) : 투플(tuple) 열(column) : 애트리뷰트 혹은 속성 (attribute) 테이블 : 릴레이션 (relation) ㆍ도메인 (domain) (DATA TYPE) 하나의 속성이 가질 수 있는 모든 값의 집합 속성 값을 입력 및 수정할 때 적합성의 판단 기준이 됨 - INT에 한글 넣었을 때 작동X, DATA의 정확성에 초점. 일반적으로 속성의 톡성을 고려한 데이터 타입으로.. 2019. 12. 21.
데이터베이스 모델링 - 개념 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념 데이터 모델링(data modeling) = 설계를 한다. - 현실 세계의 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정 - 추상화 (abstraction) - 데이터베이스 설계 과정 ( 실제 크기를 넣을 수 없느니, 코끼리를 컴퓨터에 넣는다. 현실DATA --변환--> DATA ) 1. 개념적 데이터 모델링 (conceptual data modeling) -> 사람이 이해하는 수준에 그친다. - 현실 세계의 중요 데이터를 추출하여 (사람이 이해할 수 있는 형태의) 개념적 구조로 표현하는 과정 - 사람이 인식하는 것과 유사하게 데이터 구조 명시 2. 논리적 데이터 모델링 (logical data modeling) - 중간 단계 - 개념 세계의 데이터를 데이터베.. 2019. 12. 21.
데이터베이스 언어 & 사용자 & 구성 데이터베이스 언어 데이터 정의어(DDL, Data Definition Language) - 데이터 구조(스키마) 정의, 수정, 삭제 데이터 조작어(DML, Data Manipulation Language) - 데이터 검색,삽입,삭제,수정 데이터 제어어(DCL, Data Control Language) - 내부적으로 필요한 규칙이나 기법 정의 - 권한 부여 등을 통한 보안, 회복, 동시성 제어 등 가장 유명한 데이터베이스 언어 : SQL 데이터베이스 사용자 최종 사용자 (End User) 초보 사용자 - 이미 만들어진 응용 프로그램을 이용하여, 데이터를 다루는 업무를 하는 사람 - 자신이 DBMS를 이용하는지 알지 못한다. 캐주얼 사용자 - 데이터베이스 언어(예:SQL)를 사용하여 데이터 검색, 데이터 분.. 2019. 12. 21.
데이터베이스 시스템의 구조 1. 3단계 데이터베이스 구조 ANSI/SPARC 아키텍처 현재 대부분의 상용 DBMS 구현에서 사용되는 일반적인 아키텍처는 미국 표준화 기관인 ANSI/SPARC에서 제안한 아키텍처를 기반으로 함 ANSI/SPARC 아키텍처는 3단계로 이루어짐 - 외부단계(external level) 또는 뷰단계 (view level) - 사용자 - 개념 단계(conceptual level) 또는 논리 단계(logical level) - 조직 전체 - 내부 단계(internal level) 또는 물리 단계(physical level) - 저장 장치 이해를 쉽게 하기 위한 이야기 : 장님 코끼리 만지기 예 : 쇼핑몰 데이터베이스 참고) 스키마, 인스턴스 스키마(schema) - 뼈대 - 데이터베이스에 저장되는 데이터 구.. 2019. 12. 21.
데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 정의 & 발전과정 데이터베이스 관리 시스템의 정의 DBMS의 기능 정의(Definition)기능 : 데이터베이스 구조 정의, 이미 정의된 데이터베이스 구조 수정(삭제, 변경) 조작(Manipulation)기능 : 데이터의 검색,삽입,수정,삭제 연산 지원 제어(Control)기능 : 데이터를 항상 정확하고 안전하게 유지(데이터베이스 사용자 생성, 사용자 권한 부여, 사용자 접근 제어, 백업과 회복, 동시성 제어 등) 데이터베이스 관리 시스템의 발전 과정 계층 DBMS : 데이터베이스를 트리 형태로 구성 네트워크 DBMS : 데이터베이스를 그래프 형태로 구성 관계 DBMS : 데이터베이스를 테이블 형태로 구성 객체지향 DBMS : 객체를 이용해 데이터베이스 구성 객체관계 DBMS : 객체 DBMS + 관계 DBMS NoSQL.. 2019. 12. 21.
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