01. SQL 명령어 01. SQL(Structured Query Language)의 개념 1) SQL의 정의 관계형 데이터 모델을 따르는 DBMS의 표준 데이터베이스 언어 관계 대수를 기초로 만들어진 데이터베이스 관련 명령어 형식 입력 릴레이션으로부터 원하는 출력 릴레이션을 얻어내는 명령어 형식 2) SQL의 특징 영어 문장과 유사하여 초보자들도 쉽게 사용할 수 있음 질의 기능 뿐만 아니라 데이터 정의 기능과 조작 기능을 갖추고 있음 3) 내장 SQL 프로그래밍 언어인 COBOL, C, Visual Basic, ASP, PHP 등에 포함하여 사용하는 SQL 응용 프로그램(혹은 호스트 프로그램) 내에 데이터를 정의하거나 질의하는 SQL 문장을 내포하여 프로그램이 실행될 때 함께 실행되도록 함 내장 SQL..

06. 논리 데이터 모델 품질 검증 01. 좋은 데이터 모델의 요건 1) 좋은 데이터 모델의 필요성 일반적으로 시스템 구축 과정에서 생성되는 데이터 모델은 품질을 평가하는 것이 매우 어려움 특정 데이터 모델이 업무 환경에서 요구하는 사항을 얼마나 시스템적으로 잘 구현할 수 있는가를 객관적으로 평가할 수 있다면 가장 좋은 평가 방법이겠지만, 객관적으로 평가할 수 있는 기준이 존재하지 않는 것이 현실 2) 좋은 데이터 모델의 요건 완전성(Completeness) 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함 완전성은 데이터 모델을 검증하기 위해서 가장 먼저 확인해야 할 부분 완전성이 충족되지 못하면 다른 어떤 평가 기준도 의미가 없어짐 중복 배제(Non-Redundancy) 하나의 데..

05. 데이터베이스의 정규화 01. 정규화의 개념 1) 정규화의 개념 하나의 릴레이션에 하나의 의미만 존재할 수 있도록 릴레이션을 분해해 나가는 과정 데이터베이스의 설계는 결합하는 것이 아니라 분해하는 것이 원칙 데이터 모델링의 단계 중 가장 중요한 단계로써 논리 데이터 모델링을 상세화하는 단계 중복성을 최소화하고 정보의 일관성을 보장하기 위한 개념 정규형(Normal Form)이란 특정 조건에 만족하는 릴레이션 스키마의 형태를 의미 기본 정규형에 1NF, 2NF, 3NF, BCNF가 있고 고급 정규형에는 4NF, 5NF가 있음 2) 정규화의 목적 구성되는 모든 릴레이션이 중복되지 않게 효과적으로 데이터베이스 내에 표현이 가능하도록 함 보다 간단한 연산자에 의해 효과적인 연산이 가능하도록 구성함 새로운 ..

04. 관계 스키마와 함수 종속 03. 관계 대수 1) 관계 대수(Relational Algebra) 1. 관계 대수의 개념 주어진 관계로부터 원하는 데이터와 그 데이터를 어떻게 유도하는가를 연산자, 연산 규칙 등을 사용해서 기술하는 절차식 언어 릴레이션으로부터 필요한 릴레이션을 만들어내는 데이터와 연산자의 집합 질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 할 연산의 순서를 명시함 릴레이션 조작을 위한 연산의 집합으로 피연산자와 결과가 모두 릴레이션 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자로 구분 2. 일반 집합 연산자 합집합(∪) 예시 : R∪S 릴레이션 R 또는 릴레이션 S에 속하는 튜플의 집합을 구함 교집합(∩) 예시 : R∩S 릴레이션 R, S에서 공통으로 존재하는 튜플의 집합을 구함 차집합(－) 예시 :..

04. 관계 스키마와 함수 종속 01. 관계 스키마 1) 관계 스키마 설계의 정의 데이터베이스 설계에서 현실 세계를 가장 정확하게 표현하기 위하여 데이터의 논리적 구조를 결정하는 것 2) 관계 스키마 설계 원칙 개체, 속성, 관계를 식별하여 릴레이션으로 구성함 불필요한 데이터와 데이터 중복이 발생하지 않도록 설계함 속성 사이의 관계와 데이터의 종속성을 고려하여 설계함 일관성을 유지하며 효율적으로 데이터를 관리하도록 설계함 3) 이상(Anomaly) 현상 관계 스키마 설계가 잘못되면 불필요한 데이터의 중복이 발생함 특히 데이터의 중복으로 인해 릴레이션 조작 시 예상치 못하는 곤란한 현상이 발생하게 되는 것을 이상 현상이라고 함 이상 현상을 해결하기 위해서는 속성들 간의 종속 관계를 분석하여 여러 개의 릴레..

03. E-R 다이어그램(ERD) 작성 01. E-R 다이어그램(ERD : Entity Relationship Diagram) 1) E-R 다이어그램의 등장 배경 1976년 피터 첸(Peter Chen)에 의해서 최초로 제안되었으며 그의 논문을 통해 이 모델의 기본적인 구성 요소가 정립 여러 데이터 모델 기법 가운데에서 E-R 다이어그램은 표준적인 데이터 모델 기법으로 부상했는데 이 모델이 지니고 있는 단순성 때문에 현재 개념 데이터 모델링이나 논리 데이터 모델링에서 가장 일반적으로 사용되고 있음 E-R 다이어그램은 개체와 관계로 현실 세계를 표현한 모델 2) E-R 다이어그램의 개념 업무 분석 결과로 도출된 개체와 실체 간의 관계를 도식화한 것 ERD로 요소들 간 연관성을 도식화하여 데이터베이스 관리자..

02. 정보 모델링과 데이터 모델링 01. 모델링 1) 정보 모델링과 데이터 모델링의 개념 정보 모델링(Information Modeling) : 현실 세계에 존재하는 개체를 인간이 이해할 수 있는 정보 구조로 표현하는 과정 데이터 모델링(Data Modeling) : 정보 모델링 과정에서 생성된 정보 구조를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 논리적인 데이터 구조로 만들어 가는 과정 2) 모델링 단계 현실 단계 : 현실 세계에서 사람이 이해할 수 있는 개체를 파악하고, 개체의 특징과 개체의 값으로 개체의 실체를 만들어내는 단계 개념 단계 : 여러 개체들의 공통점을 찾아 개체 타입(유형)과 개체의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 추상화하는 단계 논리 단계 : 개념 단계에서 파악된 개체를 컴퓨터가 이해할..

01. 개체와 속성 01. 개체(Entity) 1) 개체의 정의 현실 세계의 유형, 무형의 대상체를 추상화하여 표현하는 단위로 파일에서 레코드에 대응하는 개념 독립적으로 존재하며 식별 가능해야 함 회사나 학교 등의 조직에서 업무 활동상 지속적인 관심을 가지고 있는 대상으로 동질성을 지닌 개체 집합이나 행위의 집합 2) 개체 타입(Entity Type) 개체 이름과 이 개체의 특성으로 표현된 속성들로 구성하여 만든 논리적인 정의 설계에 해당하는 개념으로 개체 스키마(Entity Schema)라고도 함 3) 개체 타입의 특성 시스템을 구축하고자 하는 업무에서 필요한 정보이어야 함 유일한 식별자(Unique Identifier)에 의해 식별이 가능해야 함 영속적으로 존재하는 개체의 집합이 되어야 함 업무 프로..