[정보처리기사] 3과목 데이터베이스 구축 : 1장. 논리 데이터베이스 설계

1. 데이터베이스 설계 ***
2. 데이터 모델의 개념
3. 데이터 모델의 구성요소 - 개체(Entity) ***
4. 데이터 모델의 구성요소 - 속성(Attribute)
5. 데이터 모델의 구성요소 - 관계(Relationship)
6. 식별자
7. E-R(개체-관계) 모델 ***
8. 관계형 데이터 모델
9. 관계형 데이터베이스의 구조 ***
10. 관계형 데이터베이스의 제약 조건 - 키(Key) ***
11. 관계형 데이터베이스의 제약 조건 - 무결성
12. 관계대수 및 관계해석 ***
13. 정규화 ***
14. 반정규화
15. 시스템 카탈로그 ***

 

 

1. 데이터베이스 설계 ***

 

데이터베이스 설계의 개념

- 사용자의 요구를 분석하여 그것들을 컴퓨터에 저장할 수 있는 데이터베이스의 구조에 맞게 변형한 후 특정 DBMS로 데이터베이스를 구현하여 일반 사용자들이 사용하게 하는 것

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데이터베이스 설계 시 고려사항

1) 무결성: 삽입, 삭제, 갱신 등의 연산 후에도 데이터베이스에 저장된 데이터가 정해진 제약 조건을 항상 만족해야 함

2) 일관성: 데이터베이스에 저장된 데이터들 사이나, 특정 질의에 대한 응답이 처음부터 끝까지 변함없이 일정해야 함

3) 회복: 시스템에 장애가 발생했을 때 장애 발생 직전의 상태로 복구할 수 있어야 함

4) 보안: 불법적인 데이터의 노출 또는 변경이나 손실로부터 보호할 수 있어야 함

5) 효율성: 응답시간의 단축, 시스템의 생산성, 저장 공간의 최적화 등이 가능해야 함

6) 데이터베이스 확장: 데이터베이스 운영에 영향을 주지 않으면서 지속적으로 데이터를 추가할 수 있어야 함

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데이터베이스 설계 순서

1) 요구 조건 분석

- 데이터베이스를 사용할 사람들로부터 필요한 용도를 파악하는 것

- 데이터베이스 사용자에 따른 수행 업무와 필요한 데이터의 종류, 용도, 처리 형태, 흐름, 제약 조건 등을 수집

- 수집된 정보를 바탕으로 요구 조건 명세를 작성

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2) 개념적 설계 (정보 모델링, 개념화)

- 정보의 구조를 얻기 위하여 현실 세계의 무한성과 계속성을 이해하고, 다른 사람과 통신하기 위하여 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정

- 개념 스키마 모델링과 트랜잭션 모델링을 병행 수행

- 요구 분석 단계에서 나온 결과인 요구 조건 명세를 DBMS에 독립적인 E-R 다이어그램으로 작성

- DBMS에 독립적인 개념 스키마를 작성

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3) 논리적 설계 (데이터 모델링)

- 현실 세계에서 발생하는 자료를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 물리적 저장장치에 저장할 수 있도록 변환하기 위해 특정 DBMS가 지원하는 논리적 자료 구조로 변환시키는 과정

- 개념 세계의 데이터를 필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들 간의 관계로 표현되는 논리적 구조의 데이터로 모델화

- 개념적 설계가 개념 스키마를 설계하는 단계라면 논리적 설계에서는 개념 스키마를 평가 및 정제하고 DBMS에 따라 서로 다른 논리적 스키마를 설계하는 단계

- 트랜잭션의 인터페이스를 설계

- 관계형 데이터베이스라면 테이블을 설계하는 단계

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4) 물리적 설계 (데이터 구조화)

- 논리적 설계 단계에서 논리적 구조로 표현된 데이터를 디스크 등의 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정

- 다양한 데이터베이스 응용에 대해 처리 성능을 얻기 위해 데이터베이스 파일의 저장 구조 및 액세스 경로를 결정

- 저장 레코드 형식, 순서, 접근 경로와 같은 정보를 사용하여 데이터가 컴퓨터에 저장되는 방법을 묘사

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5) 데이터베이스 구현

- 논리적 설계 단계와 물리적 설계 단계에서 도출된 데이터베이스 스키마를 파일로 생성하는 과정

- 사용하려는 특정 DBMS의 DDL을 이용하여 데이터베이스 스키마를 기술한 후 컴파일하여 빈 데이터베이스 파일을 생성

- 생성된 빈 데이터베이스 파일에 데이터를 입력

- 응용 프로그램을 위한 트랜잭션을 작성

- 데이터베이스 접근을 위한 응용 프로그램을 작성

 

 

 

2. 데이터 모델의 개념

 

데이터 모델의 정의

- 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형

- 데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약 조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들의 모임

- 현실 세계를 데이터베이스에 표현하는 중간 과정, 즉 데이터베이스 설계 과정에서 데이터의 구조를 논리적으로 표현하기 위해 사용되는 지능적 도구

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1) 데이터 모델의 구성 요소

(1) 개체: 데이터베이스에 표현하려는 것으로, 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체

(2) 속성: 데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당함

(3) 관계: 개체 간의 관계 또는 속성 간의 논리적인 연결

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2) 데이터 모델 종류

(1) 개념적 데이터 모델

- 현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정

- 속성들로 기술된 개체 타입과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현함

(2) 논리적 데이터 모델

- 개념적 모델링 과정에서 얻은 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정

- 필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현

- 단순히 데이터 모델이라고 하면 논리적 데이터 모델을 의미함

- 특정 DBMS는 특정 논리적 데이터 모델 하나만 선정하여 사용

- 데이터 간의 관계를 어떻게 표현하느냐에 따라 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델로 구분

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논리적 데이터 모델의 품질 검증

- 완성된 논리 데이터 모델이 기업에 적합한지를 확인하기 위해 품질을 검증하는 것

(1) 개체 품질 검증 항목: 단수 명사 여부, 개체의 주 식별자, 개체 간 상호 배타성, 개체의 정규화 여부, 개체 상세 정의, 개체 관리 업무 기능, 개체에 2개 이상의 속성 존재 여부, 개체의 총 길이, 개체 동의어 여부, 개체 분산 요구

(2) 속성 품질 검증 항목: 단수 명사 여부, 속성의 값 존재 여부 및 개수, 도메인 정의, 반복되는 속성, 그룹화 가능 속성, 주 식별자 및 비 식별자에 의존하는 속성, 다치 종속 속성

(3) 관계 품질 검증 항목: 관계의 명칭, 2개 이상의 노드와 관계 존재 여부, 노드의 기수성과 선택성, 필수적 관계, 유효한 관계, 중복된 관계, 외부식별자 존재 여부, 참조 무결성 여부

(4) 식별자 품질 검증 항목: 식별자의 명칭, 정의, 구성, 정합성, 크기, 순서

(5) 전반적인 품질 검증 항목: 주제 영역 구성의 적절성, 데이터 모델 상에 정규화 여부, 다대다 관계 해소 여부, 이력 관리 대상 선정 확인, 이력 관리 방법의 적절성 확인

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3) 데이터 모델에 표시할 요소

(1) 구조: 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현함

(2) 연산: 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구

(3) 제약 조건: 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

 

 

 

3. 데이터 모델의 구성요소 - 개체(Entity) ***

 

개체의 정의 및 특징

- 데이터베이스에 표현하려는 것으로, 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체

- 실세계에 독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보로서 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성됨

- 파일 시스템의 레코드에 대응하는 것으로 어떤 정보를 제공하는 역할을 수행함

- 영속적으로 존재하는 개체의 집합

- 독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별이 가능

- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능

- 다른 개체와 하나 이상의 관계가 있음

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개체 선정 방법

- 업무 분석에 관한 내용을 구체적으로 설명한 업무 기술서를 이용함

- 실제 업무를 담당하고 있는 담당자와 인터뷰

- 자료 흐름도(DFD)를 통해 업무 분석을 수행했을 경우 자료 흐름도의 자료 저장소를 이용

- BPR(업무 프로세스 재설계)에 의해 업무를 재정의한 경우 관련 개체를 찾음

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개체명 지정 방법

- 일반적으로 해당 업무에서 사용하는 용어로 지정

- 약어 사용은 되도록 제한

- 가능하면 단수 명사를 사용

- 모든 개체명은 유일해야 함

- 가능하면 개체가 생성되는 의미에 따라 이름을 부여

 

 

 

4. 데이터 모델의 구성요소 - 속성(Attribute)

 

속성의 정의 및 특징

- 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위

- 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당함

- 개체를 구성하는 항목

- 개체의 특성을 기술

- 속성의 수를 차수라고 함

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속성의 종류

속성의 특성에 따른 분류

1) 기본 속성: 업무 분석을 통해 정의한 속성으로 속성 중 가장 많고 일반적이며 업무로부터 분석한 속성이라도 업무상 코드로 정의한 속성은 기본 속성에서 제외됨

2) 설계 속성: 원래 업무상 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성이며 업무에 필요한 데이터 외에 데이터 모델링을 위해 업무를 규칙화하려고 속성을 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성

3) 파생 속성: 다른 속성으로부터 계산이나 변형 등의 영향을 받아 발생하는 속성으로 되도록 적은 수를 정의하는 것이 좋음

 

개체 구성 방식에 따른 분류

1) 기본키 속성: 개체를 식별할 수 있는 속성

2) 외래키 속성: 다른 개체와의 관계에서 포함된 속성

3) 일반 속성: 개체에 포함되어 있고, 기본키, 외래키에 포함되지 않은 속성

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속성 후보 선정 원칙

- 속성으로 지정할 후보는 최대한 많이 선택하는 것이 좋으며 원시 속성으로 판단되는 속성 후보는 버리지 않고, 소그룹별로 속성 후보군을 만들고 가장 근접한 개체에 할당함

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속성명 지정 원칙

- 웹이나 클라이언트/서버 등 어떠한 환경에서든 사용자 인터페이스에 나타나기 때문에 정확하고 혼란이 없도록 지정해야 함

- 서술형으로 지정하지 않음

- 약어의 사용은 제한

- 개체명은 속성명으로 지정할 수 없음

- 개체에서 유일하게 식별 가능하도록 지정

 

 

 

5. 데이터 모델의 구성요소 - 관계(Relationship)

 

관계의 정의

- 개체와 개체 사이의 논리적인 연결

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관계의 형태

1) 일 대 일(1:1): 개체 집합 A의 각 원소가 개체 집합 B의 원소 한 개와 대응하는 관계

2) 일 대 다(1:N): 개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러 개와 대응하고 있지만, 개체 집합 B의 각 원소는 개체 집합 A의 원소 한 개에 대응하는 관계

3) 다 대 다(N:M): 개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러 개와 대응하고, 개체 집합 B의 각 원소도 개체 집합 A의 원소 여러 개와 대응하는 관계

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관계의 종류

1) 종속 관계: 두 개체 사이의 주종 관계를 표현한 것으로, 식별 관계와 비식별 관계가 있음

2) 중복 관계: 두 개체 사이에 2번 이상의 종속 관계가 발생하는 관계

3) 재귀 관계: 개체가 자기 자신과 관계를 갖는 것으로, 순환 관계라고도 함

4) 배타 관계: 개체의 속성이나 구분자를 기준으로 개체의 특성을 분할하는 관계로, 배타 AND 관계와 배타 OR 관계로 구분하며, 배타 AND 관계는 하위 개체들 중 속성이나 구분자 조건에 따라 하나의 개체만을 선택할 수 있고, 배타 OR 관계는 하나 이상의 개체를 선택할 수 있음

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식별 관계: 개체 A,B 사이의 관계에서 A 개체의 기본키가 B 개체의 외래키이면서 동시에 기본키가 되는 관계 (ER 도형에서 실선으로 표현)

비식별 관계: 개체 A,B 사이의 관계에서 A 개체의 기본키가 B 개체의 비기본키 영역에서 외래키가 되는 관계 (ER 도형에서 점선으로 표현)

 

 

 

6. 식별자

 

식별자의 정의 및 분류

- 하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 구분자로, 모든 개체는 한 개 이상의 식별자를 반드시 가져야 함

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1) 대표성 여부

(1) 주 식별자: 개체를 대표하는 유일한 식별자

- 4가지 특징: 유일성, 최소성, 불변성, 존재성

(2) 보조 식별자: 주 식별자를 대신하여 개체를 식별할 수 있는 속성

- 두 식별자 모두 개체를 유일하게 식별할 수 있어야 함

- 하나의 개체에 주 식별자는 한 개만 존재하지만 보조 식별자는 한 개 이상 존재함

- 개체를 유일하게 식별할 수 있는 속성이 두 개 이상인 경우 업무에 가장 적합한 속성을 주 식별자로 지정하고, 나머지는 보조 식별자로 지정함

- 물리적 테이블에서 주 식별자는 기본키로, 보조 식별자는 유니크 인덱스로 지정되어 사용됨

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2) 스스로 생성 여부

(1) 내부 식별자: 개체 내에서 스스로 만들어지는 식별자

(2) 외부 식별자: 다른 개체와의 관계에 의해 외부 개체의 식별자를 가져와 사용하는 식별자로 자신의 개쳉서 다른 개체를 찾아가는 연결자 역할을 함

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3) 단일 속성 여부

1) 단일 식별자: 주 식별자가 한 가지 속성으로만 구성된 식별자

2) 복합 식별자: 주 식별자가 두 개 이상의 속성으로 구성된 식별자

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4) 대체 여부

(1) 원조 식별자: 업무에 의해 만들어지는 가공되지 않은 원래의 식별자로, 본질 식별자라고도 함

(2) 대리 식별자: 주 식별자의 속성이 두 개 이상인 경우 속성들을 하나의 속성으로 묶어 사용하는 식별자로, 인조 식별자라고도 함

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대리 식별자의 조건

- 최대한 범용적인 값을 사용

- 유일한 값을 만들기 위한 대리 식별자로 사용

- 하나의 대리 식별자 속성으로 대체할 수 없는 경우를 주의

- 편의성과 단순성, 의미의 체계화를 위한 대리 식별자를 사용할 수 있음

- 시스템적인 필요성에 의해 내부적으로만 사용하는 대리 식별자를 사용할 수 있음

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후보 식별자

- 개체에서 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있는 속성 또는 속성 집합

- 하나의 개체에는 한 개 이상의 후보 식별자가 있고, 이 중 개체의 대표성을 나타내는 식별자를 주 식별자로, 나머지는 보조 식별자로 지정

- 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있어야 함

- 속성들을 직접 식별할 수 있어야 함

- 널 값이 될 수 없음

- 속성 집합은 후보 식별자로 지정한 경우 개념적으로 유일해야 함

- 후보 식별자의 데이터는 자주 변경되지 않아야 함

 

 

 

7. E-R(개체-관계) 모델 ***

 

E-R 모델의 개요

- 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것으로, 1976년 피터 첸에 의해 제안되고 기본적인 구성 요소가 정립되었음

- 개체와 개체 간의 관계를 기본 요소를 이용하여 현실 세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법으로 많이 사용됨

- 개체 타입과 이들 간의 관계 타입을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현

- 데이터를 개체, 관계, 속성으로 묘사

- 1:1, 1:N, N:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있음

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E-R 다이어그램

- E-R 모델의 기본 아이디어를 이해하기 쉽게 기호를 사용하여 시각적으로 표현한 그림

- 실체 간의 관계는 물론 조직, 사용자, 프로그램, 데이터 등 시스템 내에서 역할을 가진 모든 실체들을 표현

- 데이터에 대해 개발자, 관리자, 사용자들이 서로 다르게 인식하고 있는 뷰들을 하나로 단일화

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1) 피터 첸 표기법

- 개체 타입: 사각형

- 관계 타입: 마름모

- 속성: 타원

- 다중값 속성: 이중 타원

- 기본키 속성: 밑줄 타원

- 복합 속성: 복수 타원

- 관계: 1:1, 1:N, N:M 등의 개체 간 관계에 대한 대응수를 선 위에 기술

 

2) 정보 공학 표기법

- 개체: 사각형 박스

- 개체명: 박스 바깥쪽 위에 표시

- 속성: 기본키 속성과 일반 속성을 분리하여 표시

- 관계: 관계 표기 기호를 사용하여 표기

(1) | : 필수 (2) O : 선택적 (3) < : 다중

3) 바커 표기법

- 개체: 모서리가 둥근 박스

- 개체명: 박스 안 가장 위에 표시

- 속성: 반드시 저장되어야 하는 경우 *, 값이 저장될 수도 안될 수도 있는 경우는 O로 표시

- 관계: 관계 표기 기호를 사용하여 표시한 후 해당 개체의 역할을 동사적 단어로 입력

(1) _______: 필수 (2) ------------: 선택적 (3) < : 다중

 

 

 

8. 관계형 데이터 모델

 

관계형 데이터 모델의 개요

- 가장 널리 사용되는 데이터 모델로, 2차원적인 표를 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 DB 구조

- 파일 구조처럼 구성한 테이블들을 하나의 DB로 묶어서 테이블 내에 있는 속성들 간의 관계를 설정하거나 테이블 간의 관계를 설정하여 이용

- 기본키와 이를 참조하는 외래키로 데이터 간의 관계를 표현

- 계층 모델과 망 모델의 복잡한 구조를 단순화시킨 모델

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9. 관계형 데이터베이스의 구조 ***

 

관계형 데이터베이스의 개요

- 1970년 IBM에서 근무하던 코드에 의해 처음 제안됨

- 개체나 관계를 모두 릴레이션이라는 표로 표현함

- 릴레이션은 개체를 표현하는 개체 릴레이션, 관계를 나타내는 관계 릴레이션으로 구분할 수 있음

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관계형 데이터베이스의 Relation 구조

- 데이터들을 표의 형태로 표현한 것으로 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성됨

1) 튜플

- 릴레이션을 구성하는 각각의 행

- 속성의 모임으로 구성됨

- 파일 구조에서 레코드와 같은 의미

- 튜플의 수를 카디널리티 또는 기수, 대응수라고 함

2) 속성

- 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위

- 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당됨

- 개체의 특성을 기술

- 속성의 수를 디그리 또는 차수라고 함

3) 도메인

- 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자값들의 집합

- 실제 애트리뷰트 값이 나타날 때 그 값의 합법 여부를 시스템이 검사하는데에도 사용

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릴레이션의 특징

- 한 릴레이션에는 똑같은 튜플이 포함될 수 없으므로 릴레이션에 포함된 튜플들은 모두 상이함

- 한 릴레이션에 포함된 튜플 사이에는 순서가 없음

- 튜플들의 삽입, 삭제 등의 작업으로 인해 릴레이션은 시간에 따라 변함

- 릴레이션 스키마를 구성하는 속성들 간의 순서는 중요하지 않음

- 속성의 유일한 식별을 위해 속성의 명칭은 유일해야 하지만, 속성을 구성하는 값은 동일한 값이 있을 수 있음

- 릴레이션을 구성하는 튜플을 유일하게 식별하기 위해 속성들의 부분집합을 키로 설정

- 속성의 값은 논리적으로 더 이상 쪼갤 수 없는 원자값만을 저장함

 

 

 

10. 관계형 데이터베이스의 제약조건 - 키(Key) ***

 

키의 개념 및 종류

- 데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 튜플들을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 애트리뷰트

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1) 후보키

- 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분 집합, 즉, 기본키로 사용할 수 있는 속성들

- 하나의 릴레이션 내에서는 중복된 튜플들이 있을 수 없으므로 모든 릴레이션에는 반드시 하나 이상의 후보키가 존재함

- 후보키는 릴레이션에 있는 모든 튜플에 대해서 유일성과 최소성을 만족시켜야 함

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2) 기본키

- 후보키 중에서 특별히 선정된 주키로 중복된 값을 가질 수 없음

- 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성

- 기본키는 후보키의 성질 (유일성, 최소성)을 가짐

- 기본키는 NULL 값을 가질 수 없음

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3) 대체키

- 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키이며 보조키라고도 함

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4) 슈퍼키

- 한 릴레이션 내에 있는 속성들의 집합으로 구성된 키로서 릴레이션을 구성하는 모든 튜플들 중 슈퍼키로 구성된 속성의 집합과 동일한 값은 나타나지 않음

- 릴레이션을 구성하는 모든 튜플에 대해 유일성은 만족시키지만, 최소성은 만족시키지 못함

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5) 외래키

- 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합을 의미

- 참조되는 릴레이션의 기본키와 대응되어 릴레이션 간에 참조 관계를 표현하는데 중요한 도구

- 한 릴레이션에 속한 속성 A와 참조 릴레이션의 기본키인 B가 동일한 도메인 상에서 정의되었을 때의 속성 A를 외래키라고 함

- 외래키로 지정되면 참조 릴레이션의 기본키에 없는 값은 입력할 수 없음

 

 

 

11. 관계형 데이터베이스의 제약조건 - 무결성

 

무결성의 개념 및 종류

- 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는 정확성을 의미

- 무결성 제약 조건은 데이터베이스에 들어 있는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 부정확한 자료가 데이터베이스 내에 저장되는 것을 방지하기 위한 제약 조건

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1) 개체 무결성

- 기본 테이블의 기본키를 구성하는 어떤 속성도 NULL 값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정

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2) 도메인 무결성

- 주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정

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3) 참조 무결성

- 외래키 값은 NULL이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함. 즉 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없음

- 외래키와 참조하려는 테이블의 기본키는 도메인과 속성 개수가 같아야 함

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4) 사용자 정의 무결성

- 속성 값들이 사용자가 정의한 제약 조건을 만족해야 함

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데이터 무결성 강화

- 데이터 무결성은 데이터 품질에 직접적인 영향을 미치므로 데이터 특성에 맞는 적절한 무결성을 정의하고 강화해야 함

- 프로그램이 완성되고 데이터가 저장된 상태에서 무결성을 정의할 경우 많은 비용이 발생하므로 데이터베이스 구축 과정에서 정의해야 함

1) 애플리케이션: 데이터 생성, 수정, 삭제 시 무결성 조건을 검증하는 코드를 데이터를 조작하는 프로그램 내에 추가

- 장점: 사용자 정의 같은 복잡한 무결성 조건의 구현이 가능

- 단점: 소스 코드에 분산되어 있어 관리가 힘들고, 개별적인 시행으로 인해 적정성 검토가 어려움

2) 데이터베이스 트리거: 트리거 이벤트에 무결성 조건을 실행하는 절차형 SQL을 추가

- 장점: 통합 관리가 가능하고, 복잡한 요구 조건의 구현이 가능

- 단점: 운영 중 변경이 어렵고, 사용상 주의 필요

3) 제약 조건: 데이터베이스에 제약 조건을 설정하여 무결성을 유지

- 장점: 통합 관리 가능, 간단한 선언으로 구현 가능, 변경 용이, 오류 데이터 발생 방지 등이 있음

- 단점: 복잡합 제약 조건의 구현과 예외적인 처리가 불가능

 

 

 

12. 관계대수 및 관계해석 ***

 

관계대수의 개요

- 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어

- 릴레이션을 처리하기 위해 연산자와 연산규칙을 제공하는 언어로 피연산자가 릴레이션이고, 결과도 릴레이션임

- 질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 할 연산의 순서를 명시

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1) 순수 관계 연산자

(1) Select

- 릴레이션에 존재하는 튜플 중에서 선택 조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산

- 릴레이션의 행에 해당하는 튜플을 구하는 것이므로 수평 연산이라고도 함

$\sigma _{<조건>}\left(R\right)$σ<조건>​(R)​

(2) Project

- 주어진 릴레이션에서 속성 리스트에 제시된 속성 값만을 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산

- 연산 결과에 중복이 발생하면 중복이 제거됨

$\pi _{<속성리스트>}\left(R\right)$π<속성리스트>​(R)​

(3) Join

- 공통 속성을 중심으로 두 개의 릴레이션을 하나로 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산

- Join의 결과로 만들어진 릴레이션의 차수는 조인된 두 릴레이션의 차수를 합한 것과 같음

- 교차곱을 수행한 다음 select를 수행한 것과 같음

$R\ \rhd \lhd _{키속성r=키속성s}\ S$R ⊳⊲키속성r=키속성s​ S​

(4) Division

- Y가 X에 포함되는 R(X)와 S(Y)가 있을 때, R의 속성이 S의 속성 값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산

$R\ \left[속성r\div 속성s\right]\ S$R [속성r÷속성s] S​

 

2) 일반 집합 연산자

(1) 합집합(∪): 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 합집합을 구하되, 결과로 생성된 릴레이션에서 중복되는 튜플은 제거되는 연산

(2) 교집합(∩): 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 교집합을 구하는 연산

(3) 차집합(-): 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 차집합을 구하는 연산

(4) 교차곱(×): 두 릴레이션에 있는 튜플들의 순서쌍을 구하는 연산

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관계해석

- 관계 데이터 모델의 제안자인 코드가 수학의 Predicate Calculus(술어 해석)에 기반을 두고 관계 데이터베이스를 위해 제안함

- 관계 데이터의 연산을 표현하는 방법으로, 원하는 정보를 정의할 때는 계산 수식을 사용

- 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성을 지님

- 튜플 관계해석과 도메인 관계해석이 있음

- 기본적으로 관계해석과 관계대수는 관계 데이터베이스를 처리하는 기능과 능력면에서 동등하며, 관계대수로 표현한 식은 관계해석으로 표현할 수 있음

 

 

 

13. 정규화 ***

 

정규화의 개요

- 함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어가는 과정

- 하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정

- 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행

- 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성을 보장

- 정규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축이 가능하고 데이터의 정확성이 높아지는 반면 물리적 접근이 복잡하고 너무 많은 조인으로 인해 조회 성능 저하됨

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정규화의 목적

- 데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지

- 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가능하게 만듦

- 효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있음

- 데이터 중복을 배제하여 이상의 발생 방지 및 자료 저장 공간의 최소화가 가능

- 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄임

- 데이터 모형의 단순화 가능

- 속성의 배열 상태 검증 가능

- 개체와 속성의 누락 여부 확인 가능

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이상의 개념 및 종류

- 정규화를 거치지 않으면 데이터베이스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작 시 예기치 못한 곤란한 현상이 발생하는데, 이를 이상이라 함

1) 삽입 이상: 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 함께 삽입되는 현상

2) 삭제 이상: 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 연쇄가 일어나는 현상

3) 갱신 이상: 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상

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정규화의 원칙

- 정보의 무손실 표현, 즉 하나의 스키마를 다른 스키마로 변환할 때 정보의 손실이 있어서는 안됨

- 분리의 원칙, 즉 하나의 독립된 관계성은 하나의 독립된 릴레이션으로 분리시켜 표현해야 함

- 데이터의 중복성이 감소되어야 함

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정규화 과정

1) 1NF

- 릴레이션에 속한 모든 도메인이 원자값만으로 되어 있는 정규형

2) 2NF

- 릴레이션 R이 1NF이고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족하는 정규형

3) 3NF

- 릴레이션 R이 2NF이고, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 종속을 만족하지 않는 정규형

(* 이행적 종속 관계: A->B이고 B->C일 떄 A->C를 만족하는 관계)

4) BCNF

- 릴레이션 R에서 결정자가 모두 후보키인 정규형

- 3NF에서 후보키가 여러 개 존재하고 서로 중첩되는 경우에 적용하는 강한 제3정규형

- 키가 아닌 모든 속성은 각 키에 대하여 완전 종속해야 함

- 키가 아닌 모든 속성은 그 자신이 부분적으로 들어가 있지 않은 모든 키에 대하여 완전 종속해야 함

- 어떤 속성도 키가 아닌 속성에 대해서는 완전 종속할 수 없음

5) 4NF

- 릴레이션 R에 다치 종속 A->> B가 성립하는 경우 R의 모든 속성이 A에 함수적 종속 관계를 만족하는 정규형

(* 다치 종속: A,B,C 3개의 속성을 가진 릴레이션 R에서 어떤 복합 속성(A,C)에 대응하는 B 값의 집합이 A 값에만 종속되고 C 값에는 무관하면, B는 A에 다치 종속이라고 하고 A->>B라고 함)

6) 5NF

- 릴레이션 R의 모든 조인 종속이 R의 후보키를 통해서만 성립되는 정규형

(* 조인 종속: 어떤 릴레이션 R의 속성에 대한 부분집합 A,B,...,C가 있을 때 릴레이션 R이 자신의 프로젝션 A,B,...,C를 모두 조인한 결과가 자신과 동일한 경우 릴레이션 R은 조인 종속을 만족한다고 함)

 

 

 

14. 반정규화

 

반정규화의 개념

- 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로, 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위

- 반정규화를 수행하면 시스템의 성능이 향상되고 관리 효율성은 증가하지만 데이터의 일관성 및 정합성이 저하될 수 있음

- 사전에 데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지, 데이터베이스의 성능과 단순화를 우선으로 할지를 결정해야 함

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1) 테이블 통합

- 두 개의 테이블이 조인되는 경우가 많아 하나의 테이블로 합쳐 사용하는 것으로 성능 향상에 도움이 될 경우 수행

- 1:1 관계 테이블 통합, 1:N 관계 테이블 통합, 슈퍼타입/서브타입 테이블 통합이 있음

- 데이터 검색은 간편하지만 레코드 증가로 인해 처리량이 증가함

- 테이블 통합으로 인해 입력, 수정, 삭제 규칙이 복잡해질 수 있음

- Not Null, Default, Check 등의 제약조건을 설계하기 어려움

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2) 테이블 분할

- 테이블을 수직 또는 수평으로 분할

(1) 수평 분할: 레코드를 기준으로 테이블을 분할하는 것으로 레코드별로 사용 빈도의 차이가 큰 경우 사용 빈도에 따라 테이블을 분할

(2) 수직 분할: 하나의 테이블에 속성이 너무 많을 경우 속성을 기준으로 테이블을 분할하는 것으로 갱신 위주의 속성 분할, 자주 조회되는 속성 분할, 크기가 큰 속성 분할, 보안을 적용해야 하는 속성 분할이 있음

- 기본키의 유일성 관리가 어려워짐

- 데이터 양이 적거나 사용 빈도가 낮은 경우 테이블 분할이 필요한지를 고려해야 함

- 분할된 테이블로 인해 수행 속도가 느려질 수 있음

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3) 중복 테이블 추가

- 여러 테이블에서 데이터를 추출해서 사용해야 하거나 다른 서버에 저장된 테이블을 이용해야 하는 경우 중복 테이블을 추가하여 작업의 효율성을 향상시킬 수 있음

- 정규화로 인해 수행 속도가 느려지는 경우, 많은 범위의 데이터를 자주 처리해야 하는 경우, 특정 범위의 데이터만 자주 처리해야 하는 경우, 처리 범위를 줄이지 않고는 수행 속도를 개선할 수 없는 경우에 중복 테이블을 추가함

- 집계 테이블의 추가, 진행 테이블의 추가, 특정 부분만을 포함하는 테이블의 추가 방법이 있음

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4) 중복 속성 추가

- 조인해서 데이터를 처리할 때 데이터를 조회하는 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가하는 것

- 데이터의 무결성 확보가 어렵고 디스크 공간이 추가로 필요함

- 조인이 자주 발생하는 속성인 경우, 접근 경로가 복잡한 속성인 경우, 액세스의 조건으로 자주 사용되는 속성인 경우, 기본키의 형태가 적절하지 않거나 여러 개의 속성으로 구성된 경우에 중복 속성을 추가함

- 테이블 중복과 속성의 중복을 고려하고, 데이터 일관성 및 무결성에 유의해야 하며, SQL 그룹 함수를 이용하여 처리할 수 있어야 하고, 저장 공간의 지나친 낭비를 고려해야 함

 

 

 

15. 시스템 카탈로그 ***

 

시스템 카탈로그의 의미

- 시스템 그 자체에 관련이 있는 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스

- 시스템 카탈로그 내의 각 테이블은 사용자를 포함하여 DBMS에서 지원하는 모든 데이터 객체에 대한 정의나 명세에 관한 정보를 유지 관리하는 시스템 테이블

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시스템 카탈로그 저장 정보

- 시스템 카탈로그에 저장된 정보를 메타 데이터라고 함

- 메타 데이터의 유형: 데이터베이스 객체 정보, 사용자 정보, 테이블의 무결성 제약 조건 정보

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카탈로그의 특징

- 카탈로그 자체도 시스템 테이블로 구성되어 있어 일반 이용자도 SQL을 이용하여 내용을 검색해 볼 수 있음

- INSERT, DELETE, UPDATE 문으로 카탈로그를 갱신하는 것은 허용되지 않음

- 데이터베이스 시스템에 따라 상이한 구조를 가짐

- 카탈로그는 DBMS가 스스로 생성하고 유지함

- 분산 시스템에서의 카탈로그: 보통의 릴레이션, 인덱스, 사용자 등의 정보를 포함할 뿐만 아니라 위치 투명성 및 중복 투명성을 제공하기 위해 필요한 모든 제어 정보를 가져야 함

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카탈로그 / 데이터 사전을 참조하기 위한 DBMS 내의 모듈 시스템

1) 데이터 정의어 번역기: DDL을 메타 데이터를 갖는 테이블로 변환하여 데이터 사전에 저장시킴

2) 데이터 조작어 번역기: 응용 프로그램에 삽입된 DML 문을 주 언어로 표현한 프로시저 호출로 변환하여 질의 처리기와 상호 통신함

3) Data Directory: 데이터 사전에 수록된 데이터를 실제로 접근하는데 필요한 저옵를 관리 유지하는 시스템으로 시스템만 접근할 수 있음

4) 질의 최적화기: 사용자의 요구를 효율적인 형태로 변환하고 질의를 처리하는 좋은 전략을 모색함

5) 트랜잭션 처리기: 복수 사용자 환경에서 평행으로 동시에 일어나는 트랜잭션 문제를 해결하여, 각각의 사용자가 데이터베이스 자원을 배타적으로 이용할 수 있도록 함