정보처리산업기사 필기 요점 정리 #DB

 

데이터베이스의 정의

1. 공유 데이터

2. 운영 데이터

3. 통합데이터(중복이 최소화된 데이터의 집합)

4. 저장 데이터

 

 

데이터베이스의 특징

1. 계속적인 변화2. 실시간 접근(수시적, 비정형적인 질의에 대한 실시간 처리)3. 동시 공유4. 내용에 의한 참조5. 뛰어난 데이터 간의 연계성

 

---

※ 스키마

데이터베이스를 구성하는 자료 개체,이들의 성질, 관계, 자료의 조작 및 이들 자료값들이 갖는제약조건에 관한 정의를 총칭함. (속성/개체/관계에 대한 정의와 이것들이 유지해야 할 제약조건을 기술)= 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관해 전반적인 명세를 기술한 것

 

스키마의 특징

1. 인스턴스에 의해 규정2. 데이터의 구조적 특성을 의미3. 시간에 따라 불변4. 현실 세계의 특정한 부분의 표현으로서 특정 데이터 모델을 이용해서 만듬5. 데이터 사전(Data Dictionary)에 저장 =시스템 전체에서 나타나는 데이터 항목들에 대한 정보를 지정한 중앙 저장소

 

 

 

##스키마의 종류(3단계)##

 

★외부 스키마(서브 스키마)

사용자나 응용 프로그래머 입장에서 데이터베이스 모습으로 조직의 일부분을 정의

(필요한 데이터베이스의 논리적 구조를 정의)

 

 

특징

1. 실세계에 존재하는 데이터들을 어떤 형식, 배치, 구조를 통해 사용자에게 보여줄것인가

2. 전체 데이터 베이스의 한 논리적 부분

3. 하나의 DB에는 여러 개의 외부 스키마가 존재 가능

   하나의 외부 스키마를 여러 개의 응용프로그램이나 사용자가 공용 가능

4. 같은 DB에 대해서도 서로 다른 관점을 정의할 수 있도록 허용

5. 일반 사용자는 질의어를 이용해 DB를 쉽게 이용한다.

 

 

 

★개념 스키마(=전체적인 뷰)

조직의 모든 응용시스템에서 필요로 하는 개체 관계

그리고 제약조건들을 포함하고 있게 됨.

DB를 효율적으로 관리하는데 필요한 접근권한, 보안정책, 무결성 규칙

등에 관한 사항들도 추가적으로 포함됨.

DB 전체를 기술한 것이기 때문에 1개밖에 존재할 수 없음.

 

 

특징

1. 데이터베이스 전체를 정의(전체적인 논리적 구조)

2. DB에 실제로 어떤 데이터가 저장되어있고 관계는 어떠한지

3. 트랜잭션 모델링을 하는 단계

4. 저장 인터페이스는 개념 스키마와 내부 스키마 간의 사상 관계를 나타냄

5. 조직체 전체를 관리하는 입장에서 DB를 정의한 것

6. 데이터베이스 당 하나만 존재

7. 단순한 스키마

 

 

 

★내부 스키마

실무적으로 내부 스키마에 의해 DB의 실행 속도가

결정적으로 영향을 받기 때문에 DB의 구축 목적에 따라

내부 스키마를 결정해야할 필요가 있음.

 

 

특징

1. 물리적 저장 장치의 입장에서 본 DB

2. 저장될 레코드의 형식을 정의하고 저장 데이터 항목의 표현 방법

3. 레코드의 물리적 순서 등을 나타냄

4. 데이터의 실제 저장방법 기술

5. 프로그래머나 설계자가 보는 관점의 스키마

 

---

 

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)

데이터베이스와 상호 작용하여 데이터를 저장하고

분석 하기 위한 컴퓨터 응용 프로그램

 

 

1. 데이터 정의(DDL) = 테이블을 생성/변경/제어

2. 데이터 조작(DML) = 데이터를 검색/갱신/삽입/삭제

3. 데이터 제어(DCL) = 데이터의 보안/무결성/회복

 

 

 

DBMS의 장점

1. 중복 최소화

2. 많은 사용자 공유

3. 표준화 관리

4. 보안과 무결성 유지

5. 종합적인 관리로 일관성 유지

 

 

DBMS의 단점

1. 규모가 큼

2. 복잡하여 구축 자체가 매우 어려움

3. 파괴에 대한 회복이 매우 어려움

4. 일정 부분에 문제가 발생했을 때 전체 시스템에 영향

5. 구축 비용이 많이 듦

 

---

 

[데이터베이스의 종류]

 

HDBMS(계층형 DBMS)

1. 트리 형태의 구조

2. 종속적인 관계

3. 1:N 관계(1:N 관계 표현 불가)

4. 간단 구조 / 적응성 낮음

5. 구현 용이 / 접근성 빠름

6. 삽입/삭제의 어려움

 

 

NDBMS(Netwrok DBMS)

1. 그래프 형태의 구조2. 네트워크(망) 형태3. 유연하지만 설계가 복잡4. 1:1, 1:N, N:1, N:M으로 표현5. 오너-멤버 관계6. 종속성 문제를 해결하지 못함

 

 

RDBMS(관계형 DBMS)

1. 테이블 구조2. 가장 보편적임3. 유연성이 좋아 유지관리 용이4. 종합적이고 단순한 데이터 구조5. 뛰어난 논리적 구조 지원

 

 

 

속성(Attribute)

1. 레코드의 필드2. 원자값(더 이상 분해가 안되는 속성)이어야함3. 속성 사이에는 순서가 없음

 

 

도메인(Domain)

=실제 원자값들의 범위

 

 

튜플(Tuple)

1. 속성들에 실제 입력된 값들의 집합2. 하나의 행3. 하나의 줄4. 레코드

 

 

릴레이션(Relation)

1. 표(Table)자체2. 속성 집합3. 릴레이션 스키마와 릴레이션 어커런스가 결합된 명칭

 

 

릴레이션 스키마(Relation Schema)= 하나 이상의 속성을 합쳐 정의하는 이름

 

릴레이션 어커런스(Reation Occurrence)= 실제 입력된 튜플들의 집합

 

차수(Degree)= 하나의 릴레이션에서 정의된 속성의 개수, 레코드의 필드 수

 

카디널리티= 튜플의 개수 혹은 기수, 레코드의 수

 

널(NULL)

= 속성 값이 비어 있는 상태(숫자 0과 공백 문자는 NULL은 아님)

 

---

 

릴레이션의 특징

1. 튜플의 유일성2. 튜플의 무순서3. 속성의 원자성(도메인 값은 분해될 수 없는 형태로 입력)4. 속성의 무순서(논리적인 순서는 의미가 없음)5. 속성 이름의 유일성

 

 

RDBMS의 키(Key)

 

1. 후보키(Candidate Key)

= 모든 튜플에 대해 유일성과 최소성을 모두 만족*유일성 : 모든 튜플을 유일하게 구분할 수 있는 성질*최소성 : 가장 작은 개수의 속성으로 구성될 수 있는가를 나타내는 성질

 

2. 기본키(Primary Key)

= 후보키들 중 선택된 한 개의 키

 

3. 대체키(Alternate Key, 보조키)

= 후보 중에서 기본키를 제외한 모든 키는 대체키

 

4. 외래키(Foreign Key)

= 두 개의 릴레이션 간에 연결되는 키

 

5. 슈퍼키

= 두 개 이상의 속성들의 집합으로 이루어진 키(유일성은 만족시키지만 최소성은 만족시키지 못함)

 

 

---

 

※ 개체(Entity)

현실 세계의 유형, 무형의 대상체를 추상화하여표현하는 단위로 파일에서 레코드에 대응하는 개념

 

※ 개체 타입

개체 이름과 이 개체의 특성으로 표현된 속성들로구성하여 만든 논리적인 정의

 

 

속성의 3가지 특성1. 기본 속성2. 설계 속성3. 파생 속성

 

 

※ 식별자(Identifier)

1. 하나의 개체 타입에서 각각의 개체를 구분할 수 있는 결정자2. 모든 개체 타입에는 반드시 하나 이상의 식별자가 필요

 

 

 

정보 모델링 

현실 세계의 개체 > 이해할 수 있는 정보 구조

 

데이터 모델링

정보 구조 > 컴퓨터의 논리적인 데이터 구조

 

 

 

E-R 다이어그램(ERD)

= Entity Relationship Diagram

 

1. 피터 첸에 의해서 최초로 제안2. 가장 일반적으로 사용(존재하고 있는 것들의 관계를 나타낸 도표)3. 업무 분석 결과로 도출된 개체와 실체 간의 관계를 도식화4. 데이터베이스 관리자, 개발자, 사용자 모두 데이터의 흐름과 연관성을 쉽게 확인

 

 

 

※ 그림에는 없는 점선(기본키사용 X) / 실선(기본키사용 O) 구분

 

 

E-R 다이어그램 표기법

개체(Entity)

1.사격형 표시2.사물 또는 사건3.유일한 명칭 사용

 

 

2. 속성(Attribute)

1. 동그라미 표시2. 개체의 요소 또는 성질3. 단수형4. 유일한 명칭5. NULL 고려

 

 

3. 관계(Relationship)

1. 마름모형 표시2. 대부분 마름모형이지만 표기법에 따라 다양

 

 

 

확장 E-R 다이어그램

1. 슈퍼 타입과 서브 타입2. 특수화3. 일반화4. 상속5. 집단화6. 분류화 

---

 

관계 스키마와 함수 종속

 

※ 관계 스키마

데이터의 논리적 구조를 결정하는 것

 

 

이상 현상 (*종속 이상 현상이란건 존재하지 X)

1. 삭제 이상

튜플을 삭제하였을 때 관련된 관계성까지 모두 삭제됨

 

2. 삽입 이상

삽입 의도와 관계가 없는 관계까지도 삽입되는 이상 현상

 

3. 갱신 이상

데이터를 수정했을 때 관계된 데이터에 대해 일관성이 없게 되는 이상 현상

 

 

함수 종속

1. 개체(Entity)내에 존재하는 속성 간의 종속성

 

2. A→B = 속성 A의 도메인 값 각각에 대해 항상 속성 B의 도메인 값이오직 한 개만 연관된다면 B는 A에 함수 종속하며 A→B로 나타냄.

 

3. 결정자속성 간의 종속성을 규명할 때 기준이 되는 값

 

4. 종속자결정자의 값에 의해 정해지는 값

 

5. 폐포(Closure)정규화는 함수 종속의 결정자가 키가 되도록 개체를 분해하는 과정

 

 

 

관계 대수

(일반 집합과 순수 관계연산자를 기호로 구분할 수 있어야 함)

 

 

질의 최적화의 경험적 규칙

1. 관계 대수를 바탕으로 질의가 만들어 짐2. 가장 최적화할 수 있는 방법은 경험에서 얻어진 규칙 우선3. 추출(Project) 연산은 일찍 수행4. 선택(Select) 연산은 가능한 한 일찍 수행5. 조인(Join) 연산은 가능한 마지막에 수행

 

 

 

정규화 과정(순서)

 

1. 도메인을 원자 값만 갖도록 분해2. 부분 함수 종속을 제거3. 이행적 함수 종속을 제거4. 결정자가 후보키가 아닌 함수 종속을 제거5. 다중치 종속을 제거6. 후보키를 통하지 않은 조인 종속을 제거