개발스토리

■ 이상(anomaly) 현상 - 불필요한 데이터 중복으로 인해 릴레이션에 대한 데이터 삽입/수정/삭제 연산을 수행할 때 발생할 수 있는 부작용을 말한다. 디비는 중복을 너무 싫어한다... 그럼, 먼저 이상 현상의 종류부터 알아보자..! 삽입 이상 새 데이터를 삽입하기 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제 갱신 이상 중복 튜플 중 일부만 변경해서 데이터가 불일치하게 되는 문제 삭제 이상 투플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제 ■ 정규화 - 이상 현상을 제거하면서 데이터베이스를 올바르게 설계해 나가는 과정이다. - 이상 현상이 발생하지 않도록, 릴레이션을 관련 있는 속성들로만 구성하기 위해 릴레이션을 분해(decomposition)하는 과정이다. - 함수적 종속성..

관계 데이터 연산(Relational Data Operation) ■ 관계 데이터 모델의 연산 ■ 원하는 데이터를 얻기 위해 릴레이션에 필요한 처리 요구를 수행하는 것 ■ 관계 대수와 관계 해석이 있다. 기능과 표현력 측면에서 능력이 동등하다. 1) 관계 대수 : 원하는 결과를 얻기 위해 데이터의 처리 과정을 순서대로 기술 2) 관계 해석 : 원하는 결과를 얻기 위해 처리를 원하는 데이터가 무엇인지만 기술 → 관계 대수와 관계 해석의 역할이 무엇인지 알아보자. - 데이터 언어의 유용성을 검증하는 기준이다. - 관계 대수나 관계 해석으로 기술할 수 있는 모든 질의를 기술할 수 있는 데이터 언어를 관계적으로 완전하다고 판단한다. ● 관계 대수(relational algebra)의 개념 - 원하는 결과를 얻기..

관계 데이터 모델의 기본 개념 ■ 개념적 구조를 논리적 구조로 표현하는 논리적 데이터 모델 ■ 하나의 개체에 대한 데이터를 하나의 릴레이션에 저장 관계 데이터 모델의 기본 용어 ■ 릴레이션 - 하나의 개체에 대한 데이터를 2차원 테이블의 구조로 저장한 것이다, 행과 열로 구성된 테이블! ■ 속성(attribute) - 릴레이션의 열 - 파일 관리 시스템 관점에서 필드에 대응 ■ 튜플(tuple) - 릴레이션의 행 - 파일 시스템 관점에서 레코드에 대응 ■ 도메인(domain) - 하나의 속성이 가질 수 있는 모든 값의 집합 - 속성 값을 입력 및 수정할 때 적합성 판단의 기준이 된다. - 일반적으로 속성의 특성을 고려한 데이터 타입으로 정의된다. ■ 널(null) - 속성 값을 아직 모르거나 해당되는 값..

데이터베이스 ■ 데이터베이스(database, DB)는 여러 사람이 공유하여 사용할 목적으로 체계화해 통합, 관리하는 데이터의 집합이다. ■ 작성된 목록으로써 여러 응용 시스템들의 통합된 정보들을 저장하여 운영할 수 있는 공용 데이터들의 묶음이다. ■ 데이터: 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값 ■ 정보: 의사 결정에 유용하에 활용할 수 있도록 데이터를 처리한 결과물 데이터베이스의 필요성 ■ 정보 처리(Information Processing) > 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법 ■ 정보 시스템(Information System) > 조직 운영에 필요한 데이터를 수집하여 저장해두었다가 필요할 때 유용한 정보를 만들어 주는 수단. > 여기서 데이터베이스가 정보 시스템 안..