1장 - 논리 데이터베이스 설계 핵심 요약

2024년도 시나공 필기 책 내용 정리 

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섹션1. 데이터베이스 설계

 

1. 개념적 설계(정보 모델링, 개념화)

 

• 정보의 구조를 얻기 위하여 현실 세계의 무한성과 계속성을 이해하고 다른 사람과 통신하기 위하여 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
• 요구 분석 단계에서 나온 결과인 요구 조건 명세를 DBMS에 독립적인 E-R 다이어그램으로 작성함
• DBMS에 독립적인 개념 스키마를 설계함

2. 논리적 설계(데이터 모델링)

 

• 특정 DBMS가 지원하는 논리적 자료 구조로 변환(Mapping) 시키는 과정
• 개념 스키마를 평가 및 정제하고 DBMS에 따라 서로 다른 논리적 스키마를 설계하는 단계
• 트랜잭션의 인터페이스를 설계

3. 물리적 설계(데이터 구조화)

 

• 논리적 설계 단계에서 논리적 구조로 표현된 데이터를 디스크 등의 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정
• 다양한 데이터베이스 응용에 대해 처리 성능을 얻기 위해 데이터베이스 파일의 저장 구조 및 엑세스 경로를 결정
• 저장 레코드의 형식, 순서, 접근경로, 조회가 집중되는 레코드와 같은 정보를 사용하여 데이터가 컴퓨터에 저장되는 방법을 묘사
• 물리적 설계 시 고려할 사항
  
  
  • 트랜잭션 처리량
  • 응답 시간
  • 디스크 용량
  • 저장 공간의 효율화

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섹션2. 데이터 모델의 개념

 

1. 관계의 형태

 

• 일 대 일(1:1): 개체 집합 A의 각 원소가 개체 집합 B의 원소 한 개와 대응하는 관계
• 일 대 다(1:N): 개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러 개와 대응하고 있지만, 개체 집합 B의 각 원소는 개체집합 A의 원소 한개와 대응하는 관계
• 다 대 다(N:M): 개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러개와 대응하고 개체 집합 B의 각 원소도 개체 집합 A의 원소 여러 개와 대응하는 관계

2. 데이터 모델에 표시할 요소

 

• 구조(Structure): 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현
• 연산(Operation): 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
• 제약 조건(Constraint): 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

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섹션3. E-R(개체-관계)모델

 

1. E-R 다이어그램(Entity - Relationship Diagram)

 

• 사각형: 개체(Entity) 타입
• 마름모: 관계(Relationship) 타입
• 타원: 속성(Attribute)
• 이중 타원: 다중값 속성(복합 속성)
• 선,링크: 개체 타입과 속성을 연결

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섹션4. 관계형 데이터베이스의 구조

 

1. 릴레이션(Relation)

 

• 데이터들을 표(Table)의 형태로 표현한 것으로 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성됨

2. 튜플(Tuple)

 

• 릴레이션을 구성하는 각각의 행
• 튜플의 수 = 카디널리티(Cardinality) = 기수 = 대응수

3. 속성(Attribute)

 

• 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
• 속성의 수 = 디그리(Degree) = 차수

4. 도메인(Domain)

 

• 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자(Atomic)값들의 집합

5. 릴레이션의 특징

 

• 한 릴레이션에 포함된 튜플들은 모두 상이함
• 한 릴레이션에 포함된 튜플 사이에는 순서가 없음
• 튜플들의 삽입, 삭제 등의 작업으로 인해 릴레이션은 시간에 따라 변함
• 릴레이션 스키마를 구성하는 속성들 간의 순서는 중요하지 않음
• 속성의 유일한 식별을 위해 속성의 명칭은 유일해야 하지만, 속성을 구성하는 값은 동일한 값이 있을 수 있음
• 속성은 더 이상 쪼갤 수 없는 원자값만을 저장

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섹션5. 관계형 데이터베이스의 제약조건(Key)

 

1. 후보키(Candidate Key)

 

• 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식벼랗기 위해 사용하는 속성들의 부분집합
• 릴레이션에 있는 모든 튜플에 대해서 유일성과 최소성을 만족시켜야 함

2. 기본키(Primary Key)

 

• 후보키 중에서 특별히 선정된 주키(Main Key)로 중복 된 값을 가질 수 없음
• 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성

3. 대체키(Alternate Key)

 

• 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키를 의미, 보조키라고도 함

4. 슈퍼키(Super Key)

 

• 한 릴레이션 내에 있는 속성들의 집합으로 구성된 키
• 릴레이션을 구성하는 모든 튜플에 대해 유일성은 만족시키지만 최소성은 만족시키지 못함

5. 외래키(Foreign Key)

 

• 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합을 의미
• 한 릴레이션에 속한 속성 A와 참조 릴레이션의 기본키인 B가 동일한 도메인 상에서 정의되었을 때의 속성 A를 외래키라고함

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섹션6. 관계형 데이터베이스의 제약조건(무결성)

 

1. 개체 무결성(Entity Integrity, 실체 무결성)

 

• 기본 테이블의 기본키를 구성하는 어떤 속성도 Null값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정

2. 도메인 무결성(Domain Integrity, 영역 무결성)

 

• 주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정

3. 참조 무결성(Referentail Integrity)

 

• 외래키의 값은 Null이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함
• 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다는 규정

4. 사용자 정의 무결성(User-Defind Integrity)

 

• 속성 값들이 사용자가 정의한 제약 조건에 만족해야한다는 규정

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섹션7. 관계대수 및 관계해석

 

1.관계대수의 개요

 

• 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어
• 릴레이션을 처리하기위해 연산자와 연산규칙을 제공하는 언어로 피연산자가 릴레이션이고 결과도 릴레이션임
• 질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 할 연산의 순서를 명시함

2. 순수 관계 연산자

 

• Select / 시그마(σ): σ<조건>(R)
  
  • 릴레이션에 존재하는 튜플 중에서 선택 조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
  • 릴레이션의 행(가로)에 대항하는 튜플(Tuple)을 추출함
• Project / 파이(π): π<속성리스트>(R)
  
  • 주어진 릴레이션에서 속성 리스트에 제시된 속성 값만을 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
  • 릴레이션의 열(세로)에 해당하는 속성(Attribute)을 추출함
• Join / ⋈ : R ⋈키속성r = 키속성s S
  
  • 공통 속성을 중심으로 두 개의 릴레이션을 하나로 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산
• Division / ÷: R[속성r ÷ 속성s]S
  
  
  • X ⊃ Y인 두 개의 릴레이션 R(X), S(Y)가 있을 때, R의 속성이 S의 속성 값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산

3. 일반 집합 연산자

 

• 합집합(UNION) / ∪ : 카디널리티는 두 릴레이션의 카디널리티의 합보다 크지않음
• 교집합(INTERSECTION) / ∩ : 카디널리티는 두 릴레이션 중 카디널리티가 적은 릴레이션의 카디널리티보다 크지 않음
• 차집합(DIFFERENCE) / - : 카디널리티는 릴레이션 R의 카디널리티보다 크지 않음
• 교차곱(CARTESIAN PRODUCT) / x : 디그리는 두 릴레이션의 디그리를 더한것과 같고, 카디널리티는 두 릴레이션의 카디널리티를 곱한 것과 같음

4. 관계 해석

 

• 코드(E. F. Codd)가 수학의 Predicate Calculus(술어 해석)에 기반을 두고 관계 데이터베이스를 위해 제안함
• 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성을 지님
• 관계해석과 관계대수는 관계 데이터베이스를 처리하는 기능과 능력면에서 동등함
• 전칭 정량자(∀) : 가능한 모든 튜플에 대하여(For All)
• 존재 전량자(∃) : 하나라도 일치하는 튜플이 있음(There Exist)

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섹션8. 정규화(Normalization)

 

1. 정규화의 개요

 

• 함수정 종속성등의 종속성이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어가는 과정
• 하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정이라 할 수 있음
• 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행함

2. 정규화의 목적

 

• 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가능하게 만듦
• 효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있음
• 데이터 중복을 배제하여 이상(Anomaly)의 발생을 방지 및 자료 저장 공간의 최소화가 가능
• 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄임

3. 이상(Anomaly)의 개념 및 종류

 

• 정규화를 거치지 않으면 데이터베이스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작 시 발생하는 예기치 못한 곤란한 현상
• 삽입 이상(Insertion Anomaly): 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않는 값들도 함께 삽입되는 현상
• 삭제 이상(Deletion Anomaly): 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 연쇄가 일어나는 현상
• 갱신 이상(Update Anomaly): 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상

4. 정규화 과정

 

• 비정규 릴레이션 -> 도메인이 원자값 / 1NF -> 부분적 함수 종속 제거 / 2NF -> 이행적 함수 종속 제거 / 3NF -> 결정자이지만 후보키가 아닌것 제거 / BCNF -> 다치종속 제거 / 4NF -> 조인 종속성 이용 / 5NF

5. 함수적 종속(Funcional Dependency)

 

• 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 것을 의미
• 학번 → 이름 : 학번에 따라 이름이 결정될 때 이름을 학번에 함수적 종속이라고 함

6. 이행적 종속(Transitive Dependency) 관계

 

• A → B 이고 B → C일 때 A → C를 만족하는 관계를 의미

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섹션9. 반정규화(DeNormalization)

 

1. 반정규화의 개념

 

• 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위

2. 중복 테이블 추가 방법

• 집계 테이블의 추가
• 진행 테이블의 추가
• 특정 부분만을 포함하는 테이블의 추가

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섹션10. 시스템 카탈로그 

 

1.시스템 카탈로그(System Catalog)

 

• 시스템 그 자체에 관련이 있는 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스
• 좁은 의미로는 데이터 사전(Data Dictionary)이라고도 함
• 시스템 카탈로그에 저장된 정보를 메타 데이터(Meta-Data)라고 함
• 카탈로그 자체도 시스템 테이블로 구성되어 있어 일반 이용자도 SQL을 이용하여 내용을 검색해 볼수 있음
• INSERT, DELETE, UPDATE문으로 카탈로그를 갱신 하는 것은 허용되지 않음