데이터베이스_정의 정리

DB기본 개념

• 데이터 : 현실세계에서 단순히 관찰하거나, 측정하여 수집한 사실이나 값

• 정보 : 의사결정에 유용하게 활용할 수 있도록 데이터를 처리한 결과물

• 정보처리 : 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법

• 정보 시스템 : 조직 운영에 필요한 데이터를 수집하여 저장해두었다가 필요할 때 유용한 정보를 만들어주는 수단

• 데이터베이스 : 특정 조직의 여러 사용자가 공유할 수 있도록 통합해서 저장한 운영 데이터 집합. (공유, 통합, 저장, 운영)

• 공유 데이터 : 특정 조직의 여러 사용자가 함께 소유하고 이용할 수 있는 공용데이터

• 통합 데이터 : 최소의 중복과 통제 가능한 중복만 허용하는 데이터

• 저장 데이터 : 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 저장된 데이터

• 운영 데이터 : 조직의 주요 기능을 수행하기 위해 지속적으로 꼭 필요한 데이터

• 데이터베이스 특징

  • 실시간 접근 : 사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답
  • 계속 변화 : 데이터의 계속적인 삽인, 삭제, 수정을 통해 현재의 정확한 데이터를 유지
  • 동시 공유 : 서로 다른 데이터의 동시 사용 뿐만 아니라 같은 데이터의 동시 사용도 지원
  • 내용 기반 참조 : 데이터가 저장된 주소나 위치가 아닌 내용으로 참조 기능

• 데이터 형태

  • 정형 데이터 : 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터
  • 반정형 데이터 : 구조에 따라 저장된 데이터지만 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 존재
  • 비정형 데이테 : 정해진 구조가 없이 저장된 데이터

• 데이터 특성

  • 범주형 데이터 : 종류를 나타내는 값
    • 명목적 데이터 : 서열이 없는 값
    • 순서형 데이터 : 서열이 있는 값
  • 수치형 데이터 : 크기비교, 산술, 연산이 가능한 데이터
    • 이산형 데이터 : 개수, 단절된 숫자값
    • 연속형 데이터 : 측정을 통한 데이터, 연속적

• 기타 데이터

  • 정성적 데이터 : 좁은 의미로 범주형, 주관적인 생각
  • 정량적 데이터 : 좁은 의미로 수치형, 객관적인 측정

  DBMS

• 파일 시스템 : 데이터를 파일로 관리하기 위해 파일을 생성, 삭제, 수정, 검색하는 기능을 제공하는 SW

• 파일 시스템 문제점 : 데이터 중복성, 데이터 종속성, 공유 및 보안-회복기능 부족, 응용프로그램 개발 어려움

• DBMS : 파일 시스템의 문제를 해결하기 위해 제시된 소프트웨어, 데이터 통합, 저장, 관리

• DBMS 장점

  • 데이터 중복 통제
  • 데이터 독립성 확보
  • 데이터 동시 공유
  • 데이터 보안 향상
  • 데이터 무결성 유지
  • 표준화
  • 장애 발생 시 회복기능
  • 응용 프로그램 개발 비용 감소

• DBMS 단점

  • 비용 多
  • 백업과 회복방법이 복잡
  • 중앙 집중 관리로 인한 취약점이 존재

• 네트워크 DBMS : 데이터베이스를 그래프 형태로 구성

• 계층 DBMS : 데이터데베이스를 트리 형태로 구성

• 관계 DBMS : 데이터 베이스를 테이블 형태로 구성

• 객체지향 DBMS : 객체를 이용해 DB를 구성

• 객체관계 DBMS : 객체지향 DBMS + 관계 DBMS

• NoSQL DBMS : 비정형 데이터 처리, 복잡한 기능포기, 구조를 정하지 않은 유연성

• NewSQL DBMS : 관계 DBMS 장점 + NoSQL의 확장성 및 유연성

DBS(Data Base System)

• DBS : 데이터 베이스에 데이터를 저장하고, 이를 관리하여 조직에 필요한 정보를 생성해주는 시스템

• 스키마 : 데이터베이스에 저장되는 데이터 구조와 제약조건을 정의한 것

• 인스턴스 : 스키마에 따라 데이터베이스에 실제로 저장된 값

• DB구조 3단계 : 하나의 DB를 관전에 따라 3가지로 나눈것

  • 외부 단계 : 개별 사용자 관점, DB를 개별 사용자 관점에서 이해하고 표현하는 단계 (서브스키마)
  • 개념 단계 : 조직 전체의 관점, DB를 조직 전체의 관점에서 이해하고 표현하는 단계 (개념스키마)
  • 내부 단계 : 저장 장치의 관점, DB를 저장 장치의 관점에서 이해하고 표현하는 단계 (내부스키마)

• 외부/개념 사상 : 외부스키마와 개념스키마의 대응관계(응용 인터페이스)

• 개념/내부 사상 : 개념스키마와 내부스키마의 대응관계(저장 인테페이스)

• 논리적 데이터 독립성 : 개념스키마가 변경되어도 외부스키마가 영향을 받지 않음

• 물리적 데이터 독립성 : 내부 스키마가 변경되어도 개념 스키마는 영향을 받지 않음

• 데이터 사전 : 시스템 카탈로그라고도 하며, DB에 저장되는 데이터에 관한 정보, 즉 메타 데이터를 유지하는 시스템 데이터베이스

• 데이터 디렉터리 : 데이터 사전에 있는 데이터에 실제로 접근하는 데 필요한 위치 정보를 저장하는 시스템 데이터베이스

• 데이터베이스 사용자 : 데이터베이스를 이용하기 위해 접근하는 모든 사람(DB관리자, 일반사용자, 응용프로그래머)

• DBA : 데이터베이이스 시스템 운영 및 관리하는 사람

• 최종 사용자 (일반 사용자) : 데이터베이스에 접근하여 데이터를 조작하는 사람

• 응용프로그래머 : 데이터 언어를 삽입하여 응용 프로그램을 작성하는 사람

• 데이터 정의어(DDL) : 스키마를 정의하거나 수정 또는 삭제하기 위해 사용

• 데이터 조작어(DML) : 데이터 삽입 삭제 수정 검색 등의 처리를 요구하기 위해 사용

• 절차적 데이터 조작어 : 사용자가 어떤 데이터를 원하고 그 데이터를 얻으려면 어떻게 처리해야하는지도 설명한다.

• 비절차적 데이터 조작어 : 사용자가 어떤 데이터를 원하는지만 설명

• 데이터 제어어(DCL) : 내부적으로 필요한 규칙이나 기법을 정의하기 위해 사용

  • 목적 : 무결성, 보안, 회복, 동시성 제어

• DBMS : 데이터베이스 관리와 사용자의 데이터 처리 요구 수행

• 질의처리기 : 사용자 데이터 처리 요구를 해석하며 처리

• 저장 데이터 관리자 : 디스크에 저장된 데이터베이스와 데이터 사전을 관리하고 접근함

데이터 모델링

• 데이터 모델링 : 현실세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정

• 개념적 데이터 모델링 : 현실 세계의 중요 데이터를 추출하여 개념 세계로 옮기는 작업

• 논리적 데이터 모델링 : 개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 표현하는 작업

• 데이터 모델 : 데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구

• 개념적 데이터 모델 : 사람의 머리로 이해할 수 있도록 현실세계를 개념적으로 모델링하여 데이터베이스의 개념적 구조로 표현하는 도구 (개체-관계 모델)

• 논리적 데이터 모델 : 개념적 구조를 논리적 모델링하여 데이터베이스의 논리적 구조로 표현하는 도구 (관계 데이터 모델)

• 개념적 데이터 모델에서 개념적 구조 : 현실 세계를 개념 세계로 추상화했을 때 어떤 요소로 이루어져 있는지 표현

• 논리적 데이터 모델에서 논리적 구조 : 데이터를 어떤 모습으로 저장할 것인지 표현

• 연산 : 개념 세계나 컴퓨터 세계에서 실제로 표현된 값들을 처리하는 작업

• 제약조건 : 데이터 무결성 유지 목적

• E-R 모델 : 개체와 개체 간의 관계를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현

• E-R 다이어그램 : 개체-관계 모델을 이용해 현실 세계를 개념적으로 모델링 한 결과물을 그림으로 표현한 것

• 개체 : 현실세계에서 조직을 운영하는 데 꼭 필요한 사람이나 사물과 같이 구별되는 모든것

• 속성 : 개체나 관계가 가지고 있는 고유한 특성

• 개체 타입 : 개체를 고유한 이름과 속성들로 정의한 것

• 개체 인스턴스 : 개체를 구성하고 있는 속성이 실제 값을 가짐으로써 실체화된 개체

• 개체 집합 : 특정 개체 타입에 대한 개체 인스턴스들을 모아 놓은 것

• 단일 값 속성 : 값을 하나만 가질 수 있는 속성

• 다중 값 속성 : 값을 여러 개 가질 수 있는 속성

• 단순 속성 : 의미를 더해 분해할 수 없는 속성

• 복합 속성 : 의미를 분해할 수 있는 속성

• 유도 속성 : 기존의 다른 속성의 값에서 유도되어 결정되는 속성

• NUll : 널속성은 널 값이 허용되는 속성이고, 널값은 아직 결정되지 않았거나 모르는 값 또는 존재하지 않는 값이지 공백이나 0이 아니다.

• 키 속성 : 각 개체 인스턴스를 식별하는 데 사용되는 속성

• 관계 : 개체와 개체가 맺고 있는 의미 있는 연관성

• 일대일 관계 : 개체 A와 개체 B의 각 개체 인스턴스가 서로 인스턴스 하나와 관계를 맺을 수 있음

• 일대다 관계 : 개체 A의 각 인스턴스 하나가 개체 B의 여러 인스턴스와 관계를 맺을 수 있음

• 다대다 관계 : 개체 A의 여러 인스턴스와 개체 B의 여러 인스턴스와 관계를 맺을 수 있음

• 필수적 참여(전체 참여) : 모든 개체 인스턴스가 관계에 반드시 참여해야 되는 것을 의미

• 선택적 참여(부분 참여) : 개체 인스턴스 중 일부만 관계에 참여해도 되는 것을 의미

• 약한 개체 : 다른 개체의 존재 여부에 의존적인 개체

• 강한 개체 : 다른 개체의 존재 여부를 결정하는 개체

• 논리적 데이터 모델 : 사용자가 생각하는 데이터베이스의 모습 또는 구조

• 관계 데이터 모델 : 일반적으로 많이 사용되는 논리적 데이터 모델, 데이터베이스의 논리적 구조가 2차원 테이블 형태

• 계층 데이터 모델 : 데이터베이스의 논리적 구조가 트리형태

• 네트워크 데이터 모델 : 데이터베이스의 논리적 구조가 네트워크, 즉 그래프 형태