[정보처리기사 실기] 데이터베이스 정리

데이터베이스 : 통합, 저장 , 운영 ,공유 데이터 

특징 :  

실시간 접근성 (Real time Accessibility) 

계속적인 진화 ( Continuous Evolution)

동시 공유 ( Concurrent Sharing) 

내용에 의한 참조 ( Content Reference)

데이터의 논리적 물리적 독립성 ( independence)

데이터 언어 : 

DDL (데이터 정의어 ) - 구조, 형식 ,방식 변경 목적 

DML ( 데이터 조작어 )  - 검색, 삽입 ,삭제 , 갱신 연산 등 

DCL (데이터 제어어)  - 권한제어 , 무결성, 회복 , 병행제어 등

DBA ( Database Administrator) : 데이터베이스 관리자 

DDL과 DCL을 통해 DB 정의 ,제어 

DB 전반적인 지식을 보유해야함 

DA ( Data Administrator) : 데이터 관리자 

정의 ,체계화 ,감독 및 보안 업무 담당  :  

DA ( Data Architect) :  데이터 설계자 

데이터의 구조를 체계적으로 정의하는 사람

DBMS  :  종속성 , 중복성 문제 해결을 위해 제안된 시스템

데이터 종속성 문제: 저장되는 방법이나 저장된 데이터의 접근 방법을 변경할 때 응용프로그램도 같이 변경

데이터 중복성 문제: 일관성이 없고 중복성 배제 하기엔 무결성을 효율적으로 유지하기 어려움 

DBMS 의 기능 : 정의, 조작 , 제어 

스키마 : DB 구조와 제약 조건에 관한 전반적인 명세

외부스키마: 서브스키마 - 한눈에 볼 수 있음 

개념스키마: 단순히 스키마 -  관계, 제약조건 나타냄

내부스키마: 물리스키마  -  물리적 구조 정의

데이터베이스 설계 한장 요약 

ER 모델 : 몇가지 도형으로 현실 세계를 표현

개체 : 현실세계의 객체로서 유형 ,무형 정보 대상으로 존재 하며 서로 구별 될 수 있는 것을 뜻

하나의 개체를 개체 어커런스 또는 개체 인스턴스라 함 

개체 어커런스들의 집합에 대한 공통 특성들을 갖는 개체클래스를 개체 타입이라고 함 

릴레이션 : 데이터를 원자값으로 갖는 이차원 테이블 

릴레이션의 Column(열) 을 Attribute

릴레이션의 ROW (행) 을 Tuple

Degree = 속성의 수 = 차수

cardinality = 튜플의 수 = 기수

매핑룰 (Mapping Rule) :  ER 모델을 논리적 데이터 모델인 릴레이션 스키마로 변환 

식별 비식별 관계 

식별 관계: 개체의 기본키가 다른 개체의 외래키 이면서 동세이 기본키가 되는 관계 

비식별 관계 ; 개체의 기본키가 B개체의 비기본키 영역에 외래키가 되는 관계 

슈퍼키 :릴레이션 내에 있는 속성들의 집합으로 구성된 키  - 유일성 만족 , 최소성 불만족

후보키 : 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용되는 속성들의 부분집합 - 유일성, 최소성 만족

기본키 :  후보키 중 특별히 선정 ,Null 값을 가질 수 없음 - 유일성, 최소성 만족 

대체키 :  기본키를 제외한 나머지 후보키

외래키 :  기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합 

NULL 무결성 :  릴레이션의 특정 속성값이 NULL 이 될 수 없음 

교유 무결성 : 릴레이션의 특정 속성에 대해 각 튜플이 갖는 소성 값들이 서로 달라야 한다

도메인 무결성 :  특정 속성의 값이 속서이 정의된 도메인에 속한 값 

키 무결성 :  하나의 릴레이션에는 적어도 하나의 키가 존재해야하 함

관계 무결성 : 릴레이션에 어느 한 튜플의 삽입 가능 여부 또는 튜플 사이의 관계에 대한 적절성 여부 지정

참조 무결성 : 외래키 값은 NULL 이거나 기본키 값과 동일 해야함 

개체 무결성 :  기본키를 구성하는 어떤 속성도 NULL 값이 될 수 없다 .

관계대수  ( Relation Algebra) 

관계형 데이터베스에서 정보를 어떻게 유도하는가 기술하는 절차적 언어

(기본연산 : Select , project, join , division )

(집합연산 : union , difference , intersection , cartesian, product)

Select : 시그마 : 특정 조건을 만족하는 튜플들의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션 생성 - 수평연산 

project :  파이 : 속성값만 추출해 새로운 릴레이션 생성 - 수직연산 

join : 삼각형 리본 :  공통속성 2개의 릴레이션을 하나로 합쳐 새로운 릴레이션 생성

=cartesian product + select 

비교연산자를 쎄타로 표현 할 수 있는 조인 = 쎄타조인 

쎄타가 = 인 조인 은 동일 조인 

join이 = 일때 동일 속성이 2번 나타나는데 중복을 제거 해 한번만 표현하는 연산 = Natural join 

division : .........

관계 해석 :  Relation calculus : 관계 데이터의 현산을 표현  , 비절차적 

SQL 은 생략

이상 : Anomaly : 종속으로 인해 데이터의 중복이 발생 , 테이블 조작 시 문제 발생 

종류 : 삽입 이상 : 삽입할떄 의도치 않은 값들로 인해 삽입 할 수 없게 되는 현상 

   삭제 이상 : 삭제시 연쇄삭제 

   갱신 이상 : 갱신시 일부만 갱신되어 정보 불일치 

정규화

제1 정규형 : 도메인이 원자값 만으로 되어 있는 정규형 

제2 정규형 : 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 완전 함수적 종속을 만족 

제3 정규형 : 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 함수적 종속을 만족하지 않음 

BCNF :  모든 결정자가 후보키인 정규형

제 4 정규형 : 다중갮 종속

제 5 정규형 : 모든 조인 종속이 후보키를 통해서만 성립되는 정규형

트랜젝션 : 데이터베이스에서 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 연산 집합으로서 작업 단위

정상 종료시 Commit 비정상 종료시 Rollback 

특징 : 원자성 , 일관성, 독립성 , 영속성 ( 시스템 오류 시에도 변경된 내용은 계속 보존 ) 

Lock : 하나의 트랜잭션에 사용되는 데이터를 다른 트랜잭션이 접근 하지 못하게 함 

   잠금 -  실행 - 해제 규칙 

교착상태 : Dead lock : 한 트랜잭션이 자원을 묶어두고 다른 트랜잭션이 자원을 사용하지 못하고 무한정 기다림 

튜닝 ( Tuning) : 데이터베이스 자체 , 운영체제 등을 조정하여 DBMS 의 성능을 향상 시킴 

객체지향 데이터베이스 ( ODB )  : 객체지향 데이터 모델의 개념을 반영하여 실세계에 존재하는 객체를 표현하고 관리하는 DB 

객체 : 실세계 환경에 존재하는 개체를 추상적으로 표현

속성 ; 객체를 기술하는데 사요오디며 유일한 이름과 데이터 타입을 갖음

메소드 : 객체에 수행될 연산 , 즉 , 객체의 속성 값에 대한 변경이나 검색을 기술 

클래스 : 공통특성을 가진 객체들을 그룹화 , 추상화 

인스턴스 : 클래스를 이용해 생성한 하나의 객체 

오버로딩 : 하나의 메소드 이름으로 다른 파라미터를 지정 , 사용 - 메소드 사용의 효율성 높임

오버라이딩 : 슈퍼클래스에 있는 메소드를 서브 클래스에서 상속 받아 다른 기능을 수행하는 메소드로 재정의 

객체관계 데이터 베이스 (ORDB ) : 객체관계 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에 객체 지향 데이터베이스의 개념 추가

데이터 웨어하우스 : 급증하는 다량의 데이터를 효과적으로 분석하여 정보화 , 이를 여러 계층의 사용자들이 효율적 사용

데이터 마트 :  소규모 단일 주제의 데이터 웨어하우스 

데이터 마이닝 :데이터 웨어하우스에 저장된 데이터 집합에서 사용자의 요구에 따라 유용하고 가능성 있는 정보 발견 기법 

 연관 , 연속 , 분류 , 크러스팅 , 특성화 , 패턴 분석 , 경향 분석 방법 들이 있다 . 

 

OLAP :  다차원으로 이루어진 데이터로부터 통계적인 요약 정보를 분석하여 의사결정에 활용하는 방식 

데이터 웨어하우스가 데이터를 저장하고 관리한다면 OLAP 는 데이터웨어하우스의 데이터를 전략정보로 변환 

OLAP 연산 :  ROLL - UP : 분석할 항목에 대해 한 차원으 계층 구조를 따라 단계적으로 구체적인 내용의 상세 데이터로부터 

요약된 형태의 데이터로 부터 요약된 형태의 데이터로 접근

Drill -Down : 구체적인 내용의 상세데이터로 접근 기능 

Pivoting : 보고서의 행 , 열, 페이지 차원을 바꾸어 볼 수 있는 기능

Slicing / Dicing : 다차원 데이터 항목들을 다양한 각도에서 조회하고 자유롭게 비교 

OLAP의 종류 : ROLAP : 관계형 질의어를 사용하여 다차원 데이터를 저장 분석

  MOLAP : 검색속도를 향상 시키기 위해 큐브 캐시 라고 하는 데이터 큐브를 보관

  HOLAP :  ROLAP + MOLAP

OLTP :  온라인 업무 처리 형태의 하나로 네트워크 상의 여라가지 이용자가 실시간으로 DB 데이터 갱신 , 검색 등 단위 작업 처리 방식