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1. Database Management System
응용 프로그램과 데이터 중재자로서 모든 응용 프로그램들이
데이터베이스를 공유할 수 있게끔 관리해주는 소프트웨어 시스템
데이터베이스를 만들고, 연산하고, 제어하는 기능을 갖는
소프트웨어
기능
- 데이터베이스 구조 정의 - CREATE, ALTER
- 질의 처리 및 질의 최적화 - INDEX
- 무결성 유지 - Data Integrity
- 보안 및 권한 유지 - Security
- 예비 및 복구 - Recovery & Backuo
- 동시성 관리 / 트랜잭션 관리 - Transaction
2. 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS : Relational Database Management
Systems)
관계형 데이터베이스 이전의 파일시스템은 데이터에 대한 많은 문제점을 안고 있었다. 데이터가 중복으로 존재한다든지,
응용프로그램에 많은 기능들을 처리함으로써 기능의 변경이 있을 시에는 많은 노력이 필요로 한다든지 등의 단점이 있었다.
이를 극복하기 위한 노력으로 1979년 E.F Codd 박사에 의해서 관계형 데이터베이스 이론이 제안되었다, 이는
집합지향형 모델로서 기존의 파일 시스템과는 달리 데이터를 집합개념으로 이해하고 처리하도록 하였습니다. 관계형이라는
단어에 걸맞게 데이터를 최소단위(사실을 적절한 단계까지의 최소단위)까지 분화하여 그들의 관계를 표현하여 데이터의 구조를
나타내도록 하였습니다.
관계형 데이터베이스 시스템은 다음의 특성을 가집니다.
- 사용자에게 데이터는 테이블의 형식으로 인식된다.
- 사용자 수준의 연산자는 주어진 예전의 테이블로부터 새로운 테이블을 유도하는 연산자들로써 최소한 SELECT(RESTRICT),
PROJECT, JOIN 등의 연산자를 제공한다.
장점
- 업무변화에 따른 적응력 탁월
- 시스템 설계의 단순화
- 사용자의 편리성
- 높은 생산성
단점
- 높은 성능의 시스템 자원요구
- 설계 미숙시 문제점 발생
3. 관계형 데이터베이스 모델
1) 데이터모델의 정의
데이터를 다루는 기법으로 파일 데이터베이스 모델, 계층형 데이터베이스 모델, 네트워크 데이터베이스 모델, 관계
데이터베이스 모델 등이 있다.
기업의 정보구조를 체계적으로
기술하는 방법으로 기업의 데이터를 사용자 관점에서 인식, 분석하고 표준화된 형식을 표현하는 기법
을 말합니다.
즉 현실세계의 객체와 사건 그들 간의 관계성을 쉽게 이해하기 위하여 간단하게 도식화하는 것이 데이터 모델입니다.
데이터가 조작되고 검색되는
방법을 모델화하는 기법
2) 관계형 데이터 모델
업무에서 사용되는 데이터를 인식하여 손쉬운 방법으로 그들을 구성하되 체계적으로 정리하여 그들을 관리하는데 있어서
적용되는 정연하고도 직관적인 방법.
즉, 데이터가 사용자에게 어떻게 비춰지며, 사용자는 데이터에 어떠한 조작을 하며, 데이터가 처리될 때 데이터가
어떻게 유지되어야 하는 것에 대한 토대를 말한다.
관계형 모델은 데이터를
보는 방법, 즉 테이블에 의한 데이터를 표현하는 규범과 그와 같은 표현을 조작하는 규범 - C.J. Date
관계형 데이터모델의 구성요소
관계형 데이터 모델의 구성요소
3) 관계 데이터 구조
관계 데이터 구조는 Relation으로 표현됩니다.
여기에서의 Relation은 일정한 법칙을 부여한 Table을 말합니다. 즉 데이터를 포함하고 있는 표를 뜻한다고
할 수 있습니다.
Relation
정의
-
Relation(Table) : 일정한 법칙을 부여한 데이터의 집합, 즉 데이터를 포함하고 있는 표를
뜻한다고 할 수 있습니다.
-
Tuple : 튜플은 테이블의 행에 해당합니다.
-
Attribute : 테이블의 열에 해당합니다.
-
Primary Key : 기본키는 테이블의 유일한 식별자(Identifier)입니다. 즉, 주어진
임의 시간에 테이블의 두 행이 한 열(혹은 열의 조합)에서 같은 값을 갖지 않는 성질이 있는 열(혹은 열의
조합)을 말합니다.
-
Domain : 값들의 Pool로서, 특정한 릴레이션의 특정한 속성으로부터 실제값을 취한다.
-
Degree : 속성의 수
-
Cardinality : 튜플의 수
고객의 Relation
| Relation 용어 |
유사용어 |
| Relation |
Table |
| Tuple |
행 혹은 Record |
| Degree |
행의 개수 |
| Attribute |
열 또는 Field |
| Cardinality |
열의 개수 |
| Primary Key |
Unique Identifuer(유일한
식별자) |
| Domain |
적당한 값의 Pool |
관계형 데이터 객체 용어
특징
- 행과 열로 구분
- Table명과 Row명으로 구성
- 행의 중복은 허락되지 않는다(행의 식별자 필요)
- 행의 순서는 임의이다.
- 조회나 변경이 자유롭게 가능하다
- 공백(NULL)값의 허용
- 각 열은 하나의 값만 가진다.(Atomic Rule)
- 각 열의 속성은 하나이다(Domain Rule)
- 열의 순서는 무관하다
4) 관계데이터 조작 - 관계형 대수
데이터의 합리적인 처리를 위해 기본 연산자를 이용하여 조회하는 방법을 말합니다,. 관계 데이터 조작은 물리적 저장
방법과는 무관하게 수학적 집합이론에 입각한 논리적 연산기법입니다. E.F Codd박사가 제안한 8개의 연산자는 다음과
같습니다.
특수관계형 연산
-
UNION : 두 개의 지정된 Relation 양쪽 모두에 다 나타나거나 또는 둘 중 하나의 Relation에
나타나는 Tuple, Row들로 구성된 Relation을 만든다. - 합집합
-
Intersect : 두 개의 지정된 Relation 양쪽 모두에 나타나는 Tuple, Row들로
구성된 Relation을 만든다 - 교집합
-
Difference : 두 개의 지정된 Relation에서 첫번째 Relation에는 속하면서, 두번째
Relation에는 속하지 않는 Tuple, Row들로 구성된 Relation을 만든다 - 차집합
-
Product : 두 개의 지정된 Relation으로부터 각각 하나씩의 Tuple, Row를 취해서
가능한 모든 Tuple, Row의 조합으로 구성된 하나의 새로운 Relation을 만든다.
일반집합연산
-
Restriction : 지정된 Relation으로부터 지정된 Tuple, Row을 얻는다. 명시된
조건을 만족하는 Tuple, Row만을 지정된 Relation에서 제안하여 얻는다. 주어진 릴레이션의 튜플들의
"수평적인" 부분집합에 대해서 지정된 비교가 만족
-
Projection : 지정된 Relation으로부터 지정된 속성(Attribute)을 얻는다. 주어진
릴레이션의 "수직적" 부분집합
-
Divide : 한 열과 두 열을 갖는 Relation을 취해서 한 열 Relation의 모든 값에
대응되는 두 열 Relation의 하나의 속성값의 모두로 구성되는 Relation을 만든다.
-
JOIN : 두 개의 지정된 Relation 각각으로부터의 모든 Tuple, Row의 조합에서 어떤
지정된 조건을 만족하는데 기여하는 두 개의 Tuple, Row들을 하나씩 취해서 구성된 하나의 새로운 Relation을
만든다.
E.F Codd가 제안한 연산자(개요)
5) 관계 데이터 무결성
Primary Key : 유일성과 최소성을 갖춘 후보 키들 중의 하나를 선정. 해당 테이블의 Tuple,
Row들을 구별할 수 있는 식별자의 역할을 한다.
Foreign Key : 다른 테이블의 Primary Key로 사용되는 속성의 집합 한 관계의 속성
중에 다른 관계의 Primary Key에 해당하는 속성이 포함되어 있을 경우 이 속성을 Foreign Key라고
한다.
5.1) 실체 무결성(Entity Integrity)
5.2) 참조 무결성(Reference Integrity)
5.3) 영역 무결성(Domain Integrity)
이로써 관계형 모델에 대해서 살펴보았습니다. 이제는 앞서 정의하였던 관계형 데이터베이스를 좀 더 체계적으로 정의
할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스는 사용자에게 시간 변화적이며, 분류된 차수를 가진 정규화 릴레이션으로 파악되는 데이터베이스를
말합니다.
다음에는 관계형 데이터베이스를 실질적으로 구현하기 위해서 틀을 만들기 위한 준비작업인 논리적/물리적 모델링에 대해서
알아보도록 하겠습니다.
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