관계 데이터 베이스

📌 데이터 모델

• 현실 세계의 데이터를 명세하는 고유한 표현 방식이자 데이터 모델링을 위한 도구
• 다음과 같은 세가지요소를 가진다.

📌 데이터 모델의 3요소

1️⃣ 데이터 구조

• 데이터를 어떤 형태로 저장하는지를 표현하는 추상적 표현이다.
• 실제 저장 구조가 아닌 개념상의 저장구조를 직관적으로 표현한 것이다.

2️⃣ 연산

• 검색하고, 비교하고,,,,
• 개념적인 데이터 구조 안의 데이터를 어떤 방싣으로 처리하는지를 표현

3️⃣ 제약 조건

• 데이터 구조 안에 데이터를 저장할 때의 구조적 제약 사항과 연산을 적용할 때의 행위적 제약 사항을 표현 ( 중복되지 않아야한다~~)

🤔 관계형 데이터 모델은 이를 어떻게 표현할까? 

🖇️ 관계형 데이터 모델의 구성 요소

• 관계형 데이터 모델 테이블 형태의 “릴레이션”을 통해 데이터를 저장하고 데이터 간의 관련성을 표현 데이터 베이스를 논리적 수준에서 이해하고 사용할 수 있도록 함. 관계형 데이터 모델도 이러한 3가지 요소를 가진다.
  

관계형 데이터 모델의 3요소

1️⃣ 데이터 구조 : 릴레이션

2️⃣ 연산 : 릴레이션의 데이터를 처리하는 연산은 관계 대수를 사용한다.

• 관계 대수
  1. 합집합 (UNION)
  2. 차집합 (DIFFERENCE)
  3. 교집합 (INTERSECTION)
  4. 곱집합 (CARTESIAN PRODUCT)
  5. 사영(射影, PROJECTION)
  6. 선택 (SELECTION)
  7. 결합 (JOIN)
  8. 나누기 (DIVISION)554444

3️⃣ 제약사항 : 무결성 제약 조건으로 명세한다.

• 무결성 제약 조건
  데이터베이스의 정확성, 일관성을 보장하기 위해 저장, 삭제, 수정 등을 제약하기 위한 조건

  👉 데이터 베이스에 저장된 데이터의 무결성을 보장하고 데이터 베이스의 상태를 일관되게 유지하는 것이다.

관계형 데이터 모델

관계형 데이터베이스

• 관계형 데이터 릴레이션의 집합
• 데이터 베이스를 시간에 따라 그 내용이 변할 수 있는 테이블 형태로 표현한 것이다.
• 관계형 데이터 모델에 기반한 데이터 베이스

관계형 데이터 구조 : 릴레이션

🖇️ 릴레이션구조

• 2차원 테이블 형태의 단순 구조(릴레이션) 에 데이터를 저장하는 방식이다.
• 이런 테이블 구조는 릴레이션 개념을 직관적으로 쉽게 이해하도록 한다.

🖇️ 릴레이션이란

릴레이션 : 관계형 데이터 모델의 핵심요소로 특별한 의미를 갖는 테이블
단순테이블✖️ 테이블 이상의 많은 의미와 제약사항을 갖는다.

📌 릴레이션이 단순 테이블이 아닌 이유!!
헤더 부분에만 속성이 들어간다. 속성 값은 중복돠면 안된다. 각 속성의 값들끼리 관계를 가진다.

👉 관련된 여러 릴레이션들로 데이터베이스를 구성

⭐⭐⭐ 중요

학번, 이름, 학년. 학과 : 데이터의 성질을 나타내는 속성 → 시스템 데이터 베이스에 저장

📌 관계 데이터 모델의 특성

• 수학에서의 릴레이션과 집합이론에 기초
• 일반 사용자는 테이블 형태로 생각하지만 일반 테이블의 개념이 아니다.
  → 관계 데이터 모델의 직관적인 이해에는 도움이 된다.

📌 테이블 열 column = 필드 field 아이템 item ≓ 관계 데이터 모델의 속성 attribute
테이블의 행 row = 레코드 recode ≓ 관계 데이터 모델의 tuple

🖇️ 릴레이션 관련 용어

1️⃣ 속성과 튜플

속성 (attribute)

• 테이블의 열
• 도메인의 역할(role) 이름
• 데이터를 표현하는 가장 작은 논리적 단위
• 의미적으로 더 이상 분해할 수 없는 원자 값만 사용한다.
• 릴레이션이 표현하는 대상의 주요 특성들을 서로 다른 이름으로 구별하여 표현한다.
  → 한 릴레이션 내에서 애트리뷰트 이름들은 모두 달라야 함
• 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위, 개체의 특성을 기술 한다.

➕ 애트리뷰트 이름과 도메인 이름은 같을 수도 있음 (역할 이름을 도메인 이름으로 지정)

📌 데이터는 속성에 저장?!?!

🤔 속성값..?

튜플 (tuple)

• 테이블의 각 행
• 현실세계의 개체(entity)를 표현
• 각 속성 값들의 조합으로 구성된다.

{(attr1=V1, attr2=V2, ··· , attrn=Vn)}

• “학생”릴레이션에서 하나의 튜플은 학생 개체 한명의 정보를 표현한다.
• 튜플의 수 = 카디널리티 = 기수 = 대응수

나수영 학생의 정보를 표현
-> <100, '나수영',4,'컴퓨터'>

2️⃣ 도메인 (domain)

• 각 속성(attribute)이 취할 수 있는 모든 값들의 집합을 정의한 것이다. → 데이터 값들의 유형과 크기, 범위를 정의

  '학년'속성의 도메인 : {1,2,3,4}
  '학번'속성의 도메인 : {100,200,300,400,.. }

• 도메인 정의 예시 각 속성끼리 해당 도메인이 일치할 경우만 그 값을 서로 비교하는 것이 의미가 있다. 관계형 데이터 모델은 속성 이름과는 별개로 각 도메인을 고유한 이름으로 정의한다. 속성이름은 보통 각 도메인이 릴레이션에서 담당하는 역할의 이름을 지정한다.

  '나이'속성의 도메인 AGE: 숫자(1~1500)로 구성된 정수 값의 집합
  '학년'속성의 도메인 SYEAR : 숫자(1~4)로 구성된 정수 값의 집합

• 단순 도메인 👉 단순 애트리뷰트 : 원자 값 ex) 연,월, 일
• 복합 도메인 👉 복합 애트리뷰트 : 복합 값 ex) 날짜 : <연, 월, 일>

❓ Domain 이란 엔티티의 속성들이 가질 수 있는 값들의 집합으로, 관계형 이론에서 도메인은 실제로는 구현이 어렵기 때문에, 대부분의 DBMS에서 도메인이란 속성에 대응하는 컬럼에 대한 데이터 타입(Data Type)과 길이를 의미한다.

📌 무결성
1. 허용범위안에 있어야한다. → 도메인의 정의(데이터의 특성 나열)에 따라

📌 도메인을 나타내는 대표적인 이름이 속성명!!

3️⃣ 카디널리티와 차수

• 각 릴레이션은 카디널리티와 차수를 통해 그 구성의 정의됨.

**카디널리티** (cardinality) : 튜플의 수

• 릴레이션 안의 전체 튜플의 개수
• 입력, 수정, 삭제 등을 통해 계속 변화
• 동적 특성

**차수** (degree) : 속성의 개수

• 릴레이션을 구성하는 전체 속성의 개수
• 각 튜플이 가지는 속성 값의 개수는 차수와 같음
• 정적 특성

📌 애트리뷰트와 도메인 요약
애트리뷰트 이름과 도메인 이름은 같을 수도 있음
w 역할 이름을 도메인 이름으로 지정

💻 관계형 데이터 모델과 프로그래밍 시스템

• 릴레이션 = 화일
• 튜플 = 레코드
• 애트리뷰트 = 필드

📌 관계 데이터 베이스라고 할 때 데이터가 물리적 테이블 형태로 저장되는 아니다.

🖇️ 릴레이션의 구성 요소

• 릴레이션 스키마와 릴레이션 인스턴스 요소로 구성되어있음.

📌 릴레이션 스키마 (릴레이션 내포)

👉 시스템db

• 특정 릴레이션의 논리적 구조를 의미
• 릴레이션의 이름과 릴레이션 안에 포함된 모든 속성의 이름들로 정의
• 테이블의 첫 번째 행인 헤더 부분에 표현
• 정적 성질: 시간에 따라 변경되지 않음

❗ 릴레이션 스키마 표현 방식

릴레이션 이름 + 애트리뷰트 이름 ( 도메인도 포함되어있다.)

• 릴레이션 이름 뒤의 괄호안에 릴레이션이 포함하는 속성들의 이름을 열거
• 키 속성은 밑줄 표시

👉 ‘학생’ 릴레이션에 대한 릴레이션 스키마

R(A1, A2, ... , An), Ai ⇔ Di(대응되는 도메) 
º R({A1, A2, ... , An})

# 릴레이션이름(속성이름1,속성이름2,속성이름3...)
학생(학번, 이름, 학년, 학과)

🤔 릴레이션 스키마가 릴레이션 타입과 같은의미..? 무슨말임?

📌 릴레이션 인스턴스 (릴레이션 외연)

👉 사용자 DB

• 릴레이션에 실제 존재하는 튜플들의 집합

  # 어느 한 시점에 릴레이션 R이 포함하고 있는 튜플들의 집합
  {< V1, V2, ... , Vn >} Vi ∈ Di
  
  튜플 : {(attr1=V1, attr2=V2, ··· , attrn=Vn)

• 특정 시점에서의 전체 튜플들의 내용 즉, 릴레이션의 상태를 의미 👉 snapshot
• 보통 데이블의 첫 번째 행인 헤더 부분(릴레이션스키마가 포함된)을 제외한 나머지 모든 행들의 집합으로 표현
• 동적 성질 : 삽입, 삭제, 갱신으로 시간에 따라 값이 변한다.

🤔 릴레이션 값(보통 릴레이션) 이게 무슨말이고,,,

👉 ‘학생’ 릴레이션에 대한 릴레이션 인스턴스

☺️ 릴레이션의 예시 구조

이걸 보고 몇개인지 말할 수 있어야한다.~!~!~!

데이터 베이스 상태

• 어느 한 시점에 데이터베이스에 저장되어 있는 모든 데이터 값 (튜플)

📌 데이터베이스 인스턴스

= 릴레이션 인스턴스들의 모임 (동적)

👉 삽입, 삭제, 변경등으로 데이터 베이스 상태의 계속적인 변화가 있다.

⭐ DBMS는 데이터베이스 상태의 변화에도 항상 무결성 제약을 만족시키도록 해야한다.

📌 데이터베이스 스키마

= 릴레이션 스키마들의 모임 (정적)

🖇️ 릴레이션(Relation) R : 정의

🔢 수학적 정의 : 릴레이션 R은 카데시안 곱Cartesian product의 부분 집합이다.

R ⊆ D1 × D2 × ... × Dn (Di : i번째 도메인)
n-튜플, <d1, d2, ... , dn>의 집합
di ∈ Di (i = 1,2, ... ,n)
n : R의 차수(degree :1차, 2차, 3차, ... , n차)
투플의 수 : 카디널리티(cardinality)

🔡 개념적 정의 : 릴레이션 스키마 + 릴레이션 인스턴스로 구성된다.

🖇️ 릴레이션의 특성 )

1️⃣ 튜플의 유일성

① 릴레이션 안에는 똑같은 튜플이 존재할 수 없다.

② 튜플은 다른 튜플들과 구별되는 유일한 속성 값이 있어야한다.

릴레이션 = 튜플들의 집합
- 집합의 특성 : 원소가 중복되지 않는다.

**=> 튜플이 중복되면 릴레이션이 아니다.**

2️⃣ 튜플의 무순서성

① 튜플의 순서는 의미가 없다.
② 릴레이션 = 튜플들의 집합
- 집합의 특성 : 원소의 순서가 의미를 같지 않는다.

**=> 속성 순서가 다르다고 하더라도 동일한 링레이션이다.**

3️⃣ 속성의 무순서성

① 릴레이션의 속성의 순서는 의미가 없다.

튜플 = {속성:값}의 집합이다.

릴레이션 스키마 : 속성의 집합

**⇒ 속성 순서만 다른 두 릴레이션은 동일한 릴레이션이다.**

4️⃣ 속성의 원자성

① 릴레이션을 구성하는 속성은 더이상 분해할 수 없는 하나만의 원자 값을 가진다.

② 각 속성값으로 쪼개질 수 있는 값이나 복합값이 허용되지 않는다.

**=> 속성의 원자성을 성립하지 못하면 해당 테이블은 릴레이션이 아니다.**

• 속성 : 논리적으로 분해할 수 없다.
• 널 값도 가질 수 있디.
• 도메인
  • 단순 도메인
  • 복합 도메인 : 값을 하나의 단위로 취급한다.

🤔 복합 도메인을 사용하더라도 쪼개서 사용하지 않는다.
→ 이게 먼말이고

🤔 엇 근데 그렇지 않은 릴레이션도 있지 않아? = 비정규화 릴레이션

🛠️ 비정규화 힐레이션의 정규화 ) 분해 : 동등한 의미를 유지하면서

🔑 릴레이션의 키(key)

• 릴레이션의 키 : 각 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 하나 이상의 속성 집합이다.

  • 릴레이션은 항상 튜플의 유일성 규칙을 충족하므로 중복 튜플을 허용하지 않는다

    👉 결과적으로 모든 튜플은 속성 값이 하나라도 다르다.

• 모든 릴레이션은 중복되지 않는 키를 가진다.

  • 키에 속하는 속성 집합은 반드시 그 속성값의 조합이 튜플마다 달라야 한다.

    👉 릴레이션이 단순한 테이블이 아니라는 증거 = 키

    ⭐ 무결성 제약조건과 관련하여 중요한 역할을 한다.