시스템 카탈로그 1. 의미 - 사용자를 포함해 DBMS에서 지원하는 모든 데이터 객체에 대한 정의나 명세에 관한 정보를 유지 관리하는 시스템 테이블 - 데이터 사전이라고도 한다. - 시스템 카탈로그에 저장된 정보를 메타 데이터라고 한다. 2. 특징 - 일반 이용자도 SQL을 이용해 내용을 검색할 수 있다. - INSERT, DELETE, UPDATE 문으로 카탈로그를 갱신하는 것은 불가능하다. - DBMS마다 다르다 - 카탈로그는 DBMS가 스스로 생성하고 유지한다. - 사용자가 SQL문을 실행시켜 변화를 주면 시스템이 알아서 갱신한다. 3. 데이터 디렉터리 - 데이터 사전에 수록된 데이터를 실제로 접근하는데 필요한 정보를 관리 유지하는 시스템 - 시스템만 접근할 수 있다. 데이터베이스 저장 공간 설계 ..

관계대수 및 관계해석 1. 관계대수 * 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어 * 순수관계 연산자 * 일반적인 연산자 2. 관계해석 - 관계 데이터 모델 제안자 코드가 수학의 술어해석에 기반을 두고 관계 데이터베이스를 위해 제안 - 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성 - 튜플 관계해석, 도메인 관계해석 - 기본적으로 관계해석과 관계대수는 관계 데이터베이스를 처리하는 기능과 능력면에서 동등하다. - 관계대수로 표현한 식은 관계해석으로 표현이 가능하다. 3. 관계대수와 관계해석 비교 관계대수 관계해석 특징 절차적 언어 비절차적 언어 술어해석(Predicate Calculus) 기반 목적 어떻게 유도하는가 ? (How) 무엇..

관계형 데이터베이스의 구조 1. 관계형 데이터베이스의 Relation 구조 - 1970년 IBM에 근무하던 코드에 의해 처음 제안됨 - 행=튜플=레코드 - 열=필드=속성 * 행,튜플,레코드 - 속성의 모임 - 파일 구조상 실제 데이터 - 개체의 특성을 기술 - 속성의 수 = 디그리 or 차수 * 도메인 - 하나의 속성이 가질 수 있는 같은 타입 원자(Atomic)값들의 집합 - ex) 성별이라는 속성의 도메인은 '남', '여' * 릴레이션(테이블)의 특징 - 한 테이블에 포함된 튜플들은 모두 다름 - 튜플간 순서 x - 스키마를 구성하는 속성 순서x - 각 속성은 식별을 위해 테이블 내에서 유일한 이름을 가진다. 그러나 값은 중복이 가능하다 == 튜플은 서로 다르다. 순서가 없다. == 애트리뷰트는 원자..

E-R(개체-관계) 모델 1. 개요 - 개념적 데이터 모델 - 1976년 피터 첸에 의해 정립 - 데이터를 개체,속성,관계로 묘사 - 특정 DBMS 고려 X - 일대일, 일대다, 다대다 등의 관계 유형을 제한 없이 나타냄 2. 피터 첸 표기법 3. 정보 공학 표기법 (Information Engineering Notation, 크로우즈 핏) - 1981년, 클리프 킨켈쉬타인과 제임스 마틴이 공동 개발 - 실선은 1개, 까마귀 발은 N개를 의미 - 원형 표시는 관계가 있을 수도, 없을 수도 있다는 것 4. 바커 표기법 (Barker Notation) - 영국 컨설팅 회사 CACI에서 개발, 리차드 바커에 의해 정립 관계형 데이터 모델 1. 개요 - 2차원적인 표를 이용해 데이터 상호 관계를 정의하는 DB구..

속성 1. 속성의 정의 및 특징 - 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위 - 파일 구조상 데이터 항목(필드) - 개체를 구성하는 항목 및 개체의 특성을 기술 ////ex) 상품명, 상품가격 등 - 속성의 수 = 디그리(Degree) or 차수 - 튜플(Tuple)의 수는 카디널리티(Cardinality) 2. 속성의 특성에 따른 분류 종류 설명 기본 속성 업무 분석을 통해 정의 ex) 자동차명, 제조일 ,연비 설계 속성 업무상은 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해낸 속성 ex) 자동차 코드 파생 속성 다른 속성으로부터 영향을 받아 발생하는 속성 ex ) 계산 값 3. 개체 구성 방식에 따른 분류 기본 키 속성 : 개체를 식별할 수 있는 속성(PK) 외래 키 속성 : 다른 개체와의 관계에 포함된 ..

데이터베이스 설계 1. 데이터베이스 설계 시 고려사항 무결성 일관성 효율성 회복 보안 확장 2. 데이터베이스 설계 순서 1. 요구 조건 분석 : 명세서 작성 2. 개념적 설계 (정보 모델링, 개념화) ______E-R 다이어그램 모델 : 독립적인 개념 스키마 모델링, 트랜잭션 모델링 3. 논리적 설계 (데이터 모델링) : 목표 DBMS에 맞는 논리 스키마 설계 (트랜잭션 인터페이스, 테이블 설계 / 논리적 매핑 / 스키마 평가 및 정제 ) 4. 물리적 설계 (데이터 구조화) : 목표 DBMS에 맞는 물리적 구조의 데이터로 변환 (저장 레코드, 접근 경로 설계) 5. 구현 : DDL로 데이터베이스 생성, 트랜잭션 작성 데이터 모델 1. 데이터 모델의 구성 요소 - 개체, 속성, 관계 2. 개념적 데이터 모..