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1. 관계형 데이터베이스 개요 - 1970년 IBM에 근무하던 E.F. Codd에 의해 처음 제안 됨 - 관계형 데이터베이스를 모두 릴레이션이라는 표로 표현한다 - 개체 릴레이션, 관계 릴레이션으로 구분 - 장점 : 간결하고 보기 편리, 다른 데이터베이스로 변환 용이 - 단점 : 성능이 다소 떨어짐 2. 관계형 데이터베이스의 Relaiton 구조 - 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성 튜플 - 릴레이션을 구성하는 각각의 행을 말함 - 속성의 모임으로 구성 - 파일 구조에서 레코드와 같은 의미 - 튜플의 수를 cardinality 또는 기수, 대응수라고 함 속성 - 데이터 베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위 - 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당 -..

1. E-R 모델 개요 - 가장 대표적인 개념적 데이터 모델 - 1976 피터 첸이 제안 및 기본 요소 정립 - 개체와 개체 간의 관계를 개념적인 논리 데이터로 표현하는 방법 - 최초에는 개체, 관계, 속성과 같은 개념들로 구성, 나중에는 일반화 계층 같은 복잡한 개념들 첨가 2. E-R 다이어그램

1. 식별자 정의 및 분류 - 하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 구분자로 개체는 한 개 이상의 식별자를 반드시 가져야 한다 분류 식별자 대표성 여부 주 식별자(primary identifier), 보조 식별자(alternate identifier) 스스로 생성 여부 내부 식별자(internal identifier), 외부 식별자(foreign identifier) 단일 속성 여부 단일 식별자(single identifier), 복합 식별자(composit identifier) 대체 여부 원조 식별자(original identifier), 대리 식별자(surrogate identifier) 2. 주 식별자 / 보조 식별자 - 주 식별자는 개체를 대표하는 유일한 식별자 - 보조 ..

1. 관계 정의 - 개체와 개체 사이의 논리적인 연결을 의미한다 - 속성 간의 관계도 있다 - 예) 교수라는 개체와 학생이라는 개체는 지도를 하고 받는다는 개체 간의 관계가 있다. 그리고 교수와 학생 개체는 여러 속성들과 관계를 가지고 있다 2. 관계 형태 - 일 대 일 : 개체 집합 A의 각 원소가 개체 B의 원소 한 개와 대응하는 관계 - 일 대 다 : A의 각 원소는 B의 원소 여러 개와 대응하고 있지만, B의 각 원소는 A의 원소 한 개와 대응 - 다 대 다 : A의 각 원소는 B의 여러 개와 대응하고, B의 각 원소도 A의 원소 여러 개와 대응 3. 관계 종류 - 종속 관계(Dependent Relationship) : 두 개체 사이의 주/종 관계. 식별 관계와 비식별 관계가 있다 - 중복 관계..

1. 속성의 정의 및 특징 - 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위 - 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당 - 속성은 개체를 구성하는 항목 - 속성은 개체의 특성을 기술 - 속성의 수를 디그리 또는 차수라고 하다 2. 속성 종류 기본 속성(Basic Attribute) - 업무 분석을 통해 정의한 속성 - 가장 많고 일반적 - 업무로부터 분석한 속성이라도 업무상 코드로 정의한 속성은 기본 속성에서 제외 - 예) 자동차명, 제조일, 연비 설계 속성(Designed Attribute) - 원래 업무상 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성 - 데이터 모델링을 위해 업무를 규칙화하려고 속성을 새로 만들거나 변형하여 정의 - 예) 자동차코드 파생 속성(Derived Attribut..

1. 개체의 정의 및 특징 - 개체는 데이터베이스에 표현하려는 것으로, 개념이나 정보 단위 같은 대상체이다 - 독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보로서 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성된다 - 파일 시스템의 레크도에 대응하는 것으로 어떤 정보를 제공하는 역할을 수행한다 - 영속적으로 존재하는 개체의 집합이다 - 독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별이 가능 - 유일한 식별자에 의해 식별이 가능하다 - 개체는 업무 프로세스에 의해 이용된다 - 다른 개체와 하나 이상의 관계가 있다 2. 개체 선정 방법 - 업무 분석에 관한 내용을 구체적으로 설명한 업무 기술서를 이용한다 - 실제 업무를 담당하고 있는 담당자와 인터뷰를 한다 - 시스템의 산출무을 검토한다 - 자료 흐름도(DFS: data flow dia..

1. 데이터 모델 정의 - 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형 - 데이터 모델을 데이터, 데이터의 관계, 데이터 의미 및 일관성, 제약 조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들의 모임이다. - 데이터 모델 구성 요소 : 개체, 속성, 관계 - 데이터 모델 종류 : 개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델 - 데이터 모델에 표시할 요소 : 구조, 연산, 제약 조건 2. 데이터 모델 구성 요소 - 개체(entity) : 데이터베이스에 표현하려는 것 - 속성(attribute) : 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당 - 관계(relationshion) : 개체 간의 관계 또는 속성 간의 논리적인 연결..

1. 데이터베이스 설계 개념 - 사용자 요구를 분석하여 그것들을 컴퓨터에 저장할 수 있는 데이터베이스 구조에 맞게 변형한 후 특정 DBMS로 데이터 베이스를 구현하여 사용자들이 사용하게 하는 것 2. 데이터베이스 설계 시 고려사항 - 무결성 : 삽입, 삭제, 갱식 등 연산 후에도 데이터베이스에 저장된 데이터가 정해진 제약 조건을 항상 만족해야 한다 - 일관성 : 데이터베이스에 저장된 데이터들 사이나, 특정 질의에 대한 응답이 처음부터 끝까지 변함없이 일정해야 한다 - 회복 : 시스템 장애시 장애 발생 직전 상태로 복구 가능해야한다 - 보안 : 불법적인 데이터 노출 또는 변경이나 손실로부터 보호할 수 있어야한다 - 효율성 : 응답시간의 단축, 시스템의 생산성, 저장 공간의 최적화 등이 가능해야 한다 - 데..