# Anomaly

nannui

Anomaly란? Anomaly를 직역하면 '변칙'이라는 뜻을 갖는다. 데이터베이스에서 Anomaly는 데이터의 이 이루어 질 때 데이터베이스를 설계하거나 사용하는 사람의 의도대로 동작이 이루어지지 않는 것으로 이해했다. (컴파일러 개념의 와 같은 것,,,!) 데이터베이스는 그 규모가 방대할 수록 이러한 Anomaly가 발생하지 않도록 데이터베이스를 설계하는 것이 중요하다. (한 번 잘못 퍼져나간 변경사항은 되돌리기 어렵기 때문에) 이러한 Anomaly는 데이터에 변경 사항이 없는 READ 과정에서는 발생하지 않는다. 데이터가 삽입(INSERT), 수정(UPDATE), 삭제(DELETE)되는 경우에만 발생할 수 있는데, 각 경우에 따라 생기는 Anomaly는 다음과 같다. 1. Insert Anomaly >EMPPROJ(Emp#, Proj#, Ename, Pname, Nohours) 위와 같은 구조의 릴레이션(테이블)이 있다고 하자. EMP_PROJ는 회사에서

sukyeongs

🤪 이상 현상(Anomaly) 이상현상(Anomaly) : 불필요한 데이터 중복으로 인해 릴레이션에 대한 데이터 삽입, 수정, 삭제 연산을 할 때 발생할 수 있는 부작용 정규화를 거치지 않은 데이터베이스에서 발생할 수 있는 현상이다. > 이상현상을 해결하기 위해서는 정규화(Normalization)를 해야한다. 이상현상의 종류 1. 삽입 이상(Insertion Anomaly) 데이터 삽입 시 의도와 다른 값들도 삽입되는 현상이다. 소비자가 어떤 물건을 샀는지를 나타내는 데이터베이스가 있다고 가정하자. 그 DB의 기본키가 {userid , productid} 인 경우, 소비자가 물건을 사지 않았다면 productid가 없는 현상이 발생한다. 그러나 productid는 기본키이기 때문에 무조건적으로 데이터를 채워야 하나 기본키는 Null이 될 수 없으므로 물건을 사지 않은 소비자의 데이터는 테이블에

junyoungs7

이상 형상이란? > 잘못된 테이블 설계로 인해 테이터를 삽입, 삭제, 수정할 때 논리적으로 생기는 오류 갱신 이상(Modification Anomaly) 삽입 이상(Insertion Anomaly) 삭제 이상(Deletion Anomaly) 갱신 이상 >중복된 데이터 중 일부만 수정되어 데이터 모순이 일어나는 현상 삽입 이상 > 자료를 삽입할 때 의도하지 않은 자료까지 삽입해야만 테이블에 추가 가능한 현상 삭제 이상 > 어떤 정보를 삭제하면, 의도하지 않은 다른 정보까지 삭제되어버리는 현상 예방법 이러한 이상 현상을 예방하고 효과적인 연산을 하기 위해 데이터 정규화를 한다.

maseully_hoit

Isolation Forest 2008 IEEE International Conference on Data Mining Introduction Isolation Forest(IF)는 anomaly의 정량적 특성을 사용하여 nomal과 anomaly를 구분 1) Anomalies are the minority consisting of fewer instances 2) Anomalies have attribute-values that are very differnt from those of normal instance ➡ few and different : more susceptible to isolation than normal points abnormal points : isolated closer to the root of the tree normal points : isolated at the deeper end of the tree IF는 tre

kys95

좋은 관계형데이터베이스를 설계하는 목적 중 하나가 정보의 이상 현상(Anomaly)이 생기지 않도록 고려해 설계하는 것입니다. 이상 현상은 테이블을 설계할 때 잘못 설계하여 데이터를 삽입, 삭제, 수정할 때 논리적으로 생기는 오류를 말합니다. 이상 현상은 갱신 이상(Modification ANomaly), 삽입 이상(Insertion Anomaly), 삭제 이상(Deletion Anomaly)으로 구성됩니다. 아래의 표를 예로 이상 현상에 대해 알아보겠습니다. | 학번 | 이름 | 나이 | 성별 | 강의코드 | 강의명 | 전화번호 | |:----------:|:----------:|:----------:|:--------:|:----------:|:---------:|:----------:| | 1011| 유재석 | 23 | 남 | AC1 | 데이터베이스설계 | 010-1111-1111 | | 1012 | 박명수 | 22 | 여 | AC2 | 오퍼레이팅시스템 | 010-111

wngkdroqkf441

질문의 핵심 정규화와 비정규화란? 정규화의 목적은? 정규화의 장단점은? 이상현상이란? 이상현상의 종류는? 1. 정규화(Normalization) 정규화(Normalization)의 목적은? > 테이블 간에 중복된 데이터(불필요한 데이터)를 허용하지 않기 위해. 데이터 저장을 논리적으로 하기 위해. 정규화를 통해 무결성(Integrity)을 유지할 수 있고, DB의 저장 용량도 줄일 수 있다. 또, 불필요한 데이터를 없애고 삽입/삭제/갱신 시 발생할 수 있는 각종 이상현상(Anomaly)을 방지할 수 있다. 정규화의 원칙 정보의 무손실 : 분해된 릴레이션이 표현하는 정보는 분해되기 전의 정보를 모두 포함해야 한다. 최소 데이터 중복 : 이상 현상을 제거, 데이터 중복을 최소화 분리의 원칙 : 하나의 독립된 관계성은 하나의 독립된 릴레이션으로 분리해서 표현

cptkuk91

Database Normalization It has to do with database design. Determines the structure of how data will be stored. Data redundancy Data Integrity Anomaly Data Redundancy Copy of the actual data. It's easy when it comes to data recovery. However, it has disadvantages such as difficulty in consistent data processing, waste of storage space, and reduced data efficiency. Data Integrity It means maintaining accuracy and consistency throughout the lifecycle of data. In other words, it

cptkuk91

데이터베이스 정규화 데이터베이스 정규화는 설계와 관련이 있습니다. 설계에 따라 데이터가 어떻게 저장될지 그 구조를 결정하기 때문입니다. Data redundancy Data integrity Anomaly Data redundancy (중복성) 실제 데이터의 동일한 복사본이나, 부분적인 복사본을 뜻합니다. 데이터를 복구할 때 수월합니다. 단점 일관된 자료 처리의 어려움 저장 공간 낭비 데이터 효율성 감소 Data integrity (무결성) 데이터 정규화는 무결성을 강화하는 목적이 강합니다. 데이터의 수명 주기 동안 정확성과 일관성을 유지하는 것을 뜻합니다. 입력된 데이터가 오렴되지 않고, 입력된 그대로 데이터를 사용할 수 있습니다. Anomaly (현상) 기대한 데이터와 다른, 이상 현상을 뜻합니다. 갱신 이상(update anomaly) 삽입 이상(insertion anomaly) 삭제 이상(dele

busybean3

Data Anomaly 정규화(Normalization) 는 사용자가 데이터베이스를 도입하지 않고도 튜플을 삽입, 삭제 및 업데이트 할 수 있도록 관계를 잘 구조화 된 관계로 분할하는 프로세스입니다. 정규화가 없으면 통합 relation 모델을 DBMS(DataBase Management System)에 로드하려고 할 때 많은 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 Data Anomaly라고 하며, 이런 문제가 없도록 정규화하는 과정이 필요로 합니다. 총 4가지의 Data Anomaly가 있는데 정리해보록 하겠습니다. 💁‍♂️ 🤦‍♂️ Redundancy > ### re·dun·dancy [1] (인력 과잉에 따른) 정리 해고 불필요한 중복 영어 사전에 찾아보면 뜻은 위에와 같이 "정리해고", "불필요한 중복" 이라고 나옵니다. 말그대로 정규화를 하지 않게 되면 불필요한 중복이 발생되어 이는 데이터베이스 설계에 있