🗳️ database

데이터: 현실 세계에서 수집된 단순한 사실과 값들을 모아 놓은 것
정보: 데이터를 특정 목적에 의해 해석하거나 가공한 형태

🌱 데이터베이스( database ): 데이터들의 집합
한 조직 안에서 여러 사용자와 응용 프로그램이 공동으로 사용하는 데이터들을 통합하여 저장하고 운영하는 데이터

✔️ 파일 처리 시스템의 한계

• 데이터 종속의 문제
  • 데이터의 구조가 바뀌면 응용 프로그램의 구조도 바뀌어야 함
• 데이터 중복의 문제
  • 응용 프로그램 별로 데이터를 생성할 수 있기 때문에 데이터가 중복될 수 있음
• 데이터 무결성 보장 X
  • 데이터 무결성: 데이터가 정확하고 일관된 형태로 유지되는 것
  • 데이터의 무결성을 보장한다는 것은 데이터가 안정적으로 보관된다는 의미 !

✔️ 데이터베이스 개요

• 실시간 접근성
  • 사용자가 원할 때 언제든지 접근 가능해야 함
• 지속적인 변화
  • 데이터의 삽입, 삭제, 갱신을 통해 최신 데이터를 유지해야 함
• 동시 공유
  • 여러 사용자가 동시에 이용할 수 있어야 함
• 내용에 대한 참조
  • 데이터가 저장된 물리적 위치가 아닌 값을 가지고 검색할 수 있어야 함

❓ 데이터베이스 종류

🌱
RDB( Relational Database ): 관계형 모델을 기반으로 SQL을 이용해 데이터를 관리
NoSQL( Not only SQL ): 데이터 간의 관계를 정의하지 않고 RDB보다 유연한 모델을 이용

✔️ RDBM( 관계형 데이터베이스 )

• 데이터를 행과 열을 가지는 테이블로 표현
• 데이터의 무결성 보장: 테이블 간의 관계를 이용해 데이터를 효과적으로 관리
• 데이터의 안정성 보장: 정의된 테이블( 스키마 )에 맞게 데이터 삽입
• 데이터의 구조가 일관적인 경우 주로 사용
  • MySQL, PostgreSQL, MariaDB…

✔️ NoSQL

• 데이터를 저장할 . 수있는 유형의 제한이 없음
• 새로운 유형의 데이터를 추가하기 용이
• 데이터의 구조가 일관적이지 않고 자주 변경되는 경우에 적합
• 대용량의 데이터를 더 빠르게 처리
• MongoDB, Redis, Apache Cassandra…

✔️ RDB vs NoSQL

RDB	NoSQL
행과 열로 구성된 테이블로 데이터 표현	데이터 표현 방식이 고정적이지 않음
관계 모델을 기반으로 데이터 정리	일반적으로 대용량의 데이터를 RDB보다 빠르게 처리 가능
데이터의 무결성과 안정성이 중요한 경우 사용	데이터의 구조가 일관적이지 않은 빅데이터 처리하는 경우 사용
MySQL, PostgreSQL, MariaDB 등	MongoDB, Redis, Apache Cassandra 등

✔️ 관계형 데이터 베이스 구성 요소

• table( 테이블 ): 행과 열로 구성
• attribute( 속성 ): 데이터의 특성을 나타내는 가장 작은 논리적 단위를 의미
• tuple( 튜플 ): 속성이 모여 구성된 각각의 행을 의미
• domain( 도메인 ): 속성이 가질 수 있는 값의 집합, 데이터의 특성을 나타내는 가장 작은 단위

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🌱 관계 ? 관계가 있다면 하나의 속성으로 테이블을 연결하여 데이터 중복 저장하지 않고 효과적으로 관리 !

!

❓ MySQL

✔️ 데이터 타입

자료형	의미
VARCHAR(n)	nBytes 크기의 가변 길이 문자열 데이터
INT	정수형 숫자 데이터( 4Bytes )
FLOAT	4Bytes 크기의 부동 소수점 데이터
DATETIME	날짜와 시간 형태의 기간 데이터( YYYY-MM-DD HH:MM:SS )
…	…

❓ MySQL 데이터타입들 확인하기

✔️ 테이블 정의

-- CREATE TABLE 테이블명(속성1 데이터타입1 제약조건1, 속성2 데이터타입2 제약조건2, ...);
CREATE TABLE customer(
	id VARCHAR(10),
	name VARCHAR(10),
	address VARCHAR(30)
);

✔️ 정의한 테이블 확인

SHOW TABLES;     -- 데이터베이스의 테이블 목록을 확인
DESC 테이블명;   -- 테이블의 구조를 확인

✔️ 테이블 수정

-- 컬럼 추가
ALTER TABLE 테이블명 ADD COLUMN 컬럼명 데이터타입 제약조건;
-- 컬럼 수정
ALTER TABLE 테이블명 MODIFY COLUMN 컬럼명 데이터타입 제약조건;
-- 컬럼 이름 변경
ALTER TABLE 테이블명 CHANGE COLUMN 기존컬럼명 새로운컬럼명 데이터타입 제약조건;
-- 컬럼 삭제
ALTER TABLE 테이블명 DROP COLUMN 컬럼명 데이터타입 제약조건;
-- 테이블 이름 변경
ALTER TABLE 기존테이블명 RENAME 새로운테이블명;

✔️ 테이블 삭제

DROP TABLE 테이블명;

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✔️ 제약조건

• NOT NULL: NULL 값 비허용, 데이터를 입력하지 않으면 에러 발생
• UNIQUE: 중복 값 허용 X, 똑같은 값이 있을 경우 에러 발생, NULL 은 비교 불가하므로 중복 가능
• DEFAULT: 기본값 설정, 아무런 값을 지정하지 않을 경우 DEFAULT 값으로 설정
• CHECK: 값의 범위를 제한하여 특정 값만 허용, 제한한 값이 아닐 경우 에러 발생
• CONSTRAINT:

  // 제약 조건 이름 정의
  CONSTRAINT 제약조건이름 제약조건[UNIQUE, CHECK, ...] (적용할 속성);
  // 생성된 제약 조건 확인
  SELECT * FROM information_schema.table_constraints;
  // 제약 조건 추가
  ALTER TABLE 테이블명 ADD CONSTRAINT 제약조건 이름 제약조건(속성);
  // DEFAULT 제약 조건 수정
  ALTER TABLE 테이블명 ALTER 속성 SET DEFAULT 기본값;

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❓ KEY

✔️ Primary Key ( 기본키 )

🌱 서로 다른 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 기준이 되는 속성

• PRIMARY KEY
• 중복 값 가질 수 없음, 유일 값
• NULL 값 가질 수 없음
• 테이블 당 1개만 설정

✔️ Foreign Key ( 외래키 )

🌱 다른 테이블의 기본키를 참조하는 속성으로 테이블의 관계 정의

• FOREIGN KEY (참조할 속성) REFERENCES 참조되는 테이블(참조되는 속성)
• 참조되는 테이블의 기본키에 없는 값은 지정할 수 없음

✔️ Composite Key ( 복합키 )

🌱 두 개 이상의 속성(컬럼)을 결합하여 고유한 값을 만드는 방식으로 테이블의 데이터 무결성 유지

• PRIMARY KEY (속성1, 속성2, ...)
• 두 개 이상의 컬럼을 조합하여 하나의 고유한 기본 키로 사용하는 방법
• 각 속성(컬럼) 단독으로는 고유하지 않지만, 여러 속성을 결합함으로써 고유성을 확보
• 여러 컬럼의 값을 결합하여 데이터의 중복 방지
• 고유한 식별자를 만들어 데이터 무결성 유지

CREATE TABLE customer(
	id VARCHAR(10) PRIMARY KEY, // 기본키 설정
	name VARCHAR(10),
	address VARCHAR(30)
);

CREATE TABLE oreder_history(
	customer_id VARCHAR(10),
	order_id VARCHAR(14),
	FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customer(id), // 외래키 설정
	CONSTAINT order_history_pk PRIMARY KEY (customer_id, order_id) // 복합키 설정
);

✔️ 그 외의 키

• 후보키: 기본키가 될 수 있는 키로 유일성과 최소성 만족
• 대체키: 후보키 중에 기본키가 아닌 키
• 슈퍼키: 튜플을 식별할 수 있는 유일성은 만족하지만 최소성은 만족하지 않는 키
  • 최소성: 후보키 구성 속성 집합이 그 속성을 제거하였을 때 더 이상 후보키가 되지 않는 성질

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✔️ 무결성 제약 조건

🌱 개체 무결성: 기본키는 NULL 값이나 중복된 값을 가질 수 없음
참조 무결성: 외래키는 NULL 이거나 참조되는 릴레이션의 기본키 값과 동일

• 도메인 무결성: 특정 속성값은 그 속성이 정의된 도메인에 속한 값이어야 함
• NULL 무결성: 특정 속성값은 NULL 값을 가질 수 없음( NOT NULL )
• 고유 무결성: 각 튜플이 가지는 속성값들은 서로 달라야 함
• 키 무결성: 테이블에 최소 한개 이상의 키 존재

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❓ 데이터 모델링

🌱 현실 세계에 존재하는 데이터를 데이터베이스화 하는 과정

✔️ 데이터 모델의 구성 요소

🌱 현실 세계의 데이터를 단순화, 추상화하여 표현한 모델

• 개체( Entity ): 데이터로 표현하고자 하는 현실 세계의 개념이나 정보의 단위( ex. 회원, 제품… )
• 속성( Attribute ): 개체에 대한 정보( ex. 회원: 아이디/이름, 제품: 이름/브랜드/가격 … )
• 관계( Relationship ): 개체 간의 연관성( ex. 회원이 제품을 구매한다 )

✔️ 데이터 모델링 단계

• 개념적 설계: 현실 세계를 추상적 개념으로 표현하는 과정
• 논리적 설계: DBMS가 처리할 수 있는 데이터 구조( 스키마 )를 설계
• 물리적 설계: DBMS에 테이블을 저장할 구조를 설계

✔️ ERD( ER Diagram )

🌱 ERD, Entity-Relationship Diagram ( 개체-관계 다이어그램 )

• 현실 세계의 데이터를 개체와 관계 형태의 다이어그램으로 나타내는 것
• 표기법: Peter Chen, IE
• https://app.diagrams.net/

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• IE( Information Engineering )
  

• 까마귀발( crow’s foot ) 표기법