[데이터베이스] 데이터베이스 기본 개념과 구조

1. 정보 시스템 : 데이터를 수집, 조직, 저장하고 정보를 생성, 분배

   1) 데이터 : 수집된 사실이나 값     

       처리 : 데이터 해석. 데이터 사이의 관계를 통해 의미와 유용한 정보를 찾음

       정보 : 수집된 데이터의 유용한 해석이나 데이터 상호관계. 지식으로 만들어진 것

   2) 정보가 유용성을 갖기 위한 2가지 조건 : 정확성, 현재성

 

 

2. 데이터처리 시스템

   1) 형태에 따른 분류

      -1 정형 데이터 : 미리 정해진 구조가 있음. (사무정보)

      -2 반정형 데이터 : 내용 안에 구조에 대한 설명이 있음 (JSON, XML)

      -3 비정형 데이터 : 정해진 구조 없음 (SNS)

 

   2) 특성에 따른 분류

      -1 범주형 데이터 : 종류를 나타내는 값

         (a) 명목형 데이터 : 서열 없음 (성별, 혈액형, 학과명, 거주지)

         (b) 순서형 데이터 ; 서열 있음 (학년, 학점, 회원등급)

      -2 수치형 데이터 : 크기 비교와 연산이 가능한 값

         (a) 이산형 데이터 : 개수를 세어봐야 함 (고객수, 반매량, 합격자수)

         (b) 연속형 데이터 : 측정을 해봐야 함 (키, 몸무게, 온도, 점수)

 

   3) 데이터 처리 단위 : 트랜잭션 (하나의 단위로 처리되어야 하는 분리될 수 없는 그룹)

 

   4) 데이터가 조직되고 접근되는 방법에 따른 분류

      -1 일괄 저리

         (a) 시스템 중심

         (b) 장 : 높은 시스템 성능과 낮은 비용처리

         (c) 단 : 응답시간 길고 사전 준비 작업 요구

         (d) 순차 접근 방법

 

      -2 온라인 처리

         (a) 실시간 처리

         (b) 장 : 빠른 응답시간, 사전 준비작업 불필요

         (c) 단 : 낮은 시스템 성능과 높은 처리 비용, 원격 터미널들과 계쏙적인 통신 유지, 통신 제어기가 필요

         (d) 은행, 항공기 예약 시스템 등

 

      -3 분산 처리

         (a) 분산처리 목표 : 투명성 확보

         (b) 위치 투명성 : 액세스 하려는 DB의 실제 위치 알 필요 없이 DB의 논리적인 명칭만으로 액세스 가능

         (c) 중복 투명성 : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용

         (d) 단편화 투명성 : 하나의 릴레이션을 더 작은 조작으로 나누고 각 조각을 별개의 릴레이션으로 처리

            - 릴레이션의 단편화 방법 - 수평적 단편화 : 투플(행)단위로 분해

                                                     - 수직적 단편화 : 속성(열)단위로 분해

                                                     - 혼합적 단편화

                                   단편화 수행 조건 - 완전성 : 한 조각에는 속해야 함

                                                                  회복성 : 원래로 회복 가능

                                                                  분리성 : 중복되지 않게 분리

         (e) 병행 투명성 : 다수의 트랜잭션들이 동시에 실행되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음

         (f) 장애 투명성 : 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함

 

         (g) 장: 지역문제에 대한 파악과 신속한 조치, 자료의 공유성 향상, 새로운 응용에 대한 모듈식 구축 용이, 장애에 대한

                   신뢰성 및 가용성 증대, 시스템 운영에 영향을 주지 않고 노드의 폐쇄 및 확장 가능, 상이한 하드웨어 사용 가능

         (h) 단: DBMS가 수행할 기능이 복잡, 데이터베이스 설계가 어려움, 소프트웨어 개발 비용과 처리비용이 증가, 잠재적

                    오류 증가, 보안의 어려움

 

 

3. 데이터베이스의 정의

   1) 통합된 데이터 : 최소의 통제된 중복

   2) 저장된 데이터 : 컴퓨터가 접근 가능한 저장 매체에 저장

   3) 운영 데이터 : 고유 기능을 수행하기 위해 필요한 데이터

   4) 공용 데이터 : 공동으로 소유, 유지, 이용하는 데이터

 

 

4. 데이터베이스틔 특성

   1) 실시간 접근성

   2) 계속적인 변화 : 갱신, 삽입, 삭제 -> 정확성 유지

   3) 동시 공용

   4) 내용에 의한 참조

   5) 지속성

   6) 상호관련성

 

 

5. 데이터베이스의 개념적 구성 요소

   1) 개체 : 업무가 다루는 사물(대상) , □

   2) 관계 : 업무가 다루는 사물(대상)들 사이에 존재하는 연관, ◇

   3) 속성 : 각 사물(대상)이 가지고 있는 상세한 특성, ○

 

 

6. 데이터베이스의 구조

   1) 논리적 구조

      -1 사용자의 관점에서 본 데이터의 개념적 구조

      -2 데이터의 논리적 배치

      -3 논리적 레코드

 

   2) 물리적 구조

      -1 저장 관점에서 본 데이터의 물리적 배치

      -2 저장장치에 저장된 데이터의 실제 구조

      -3 추가 정보 포함 : 인덱스, 포인터체인, 오버플로우 등

      -4 물리적 레코드

 

 

7. 3단계 데이터베이스

   1) 외부 스키마

      -1 개인 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 데이터베이스를 정의한 것

      -2 external schema, subschema, view

 

   2) 개념 스키마

      -1 범 기관적 입장에서 데이터베이스를 정의한 것

      -2 외부 스키마를 모아서 논리적으로 하나로 만든 것

      -3 conceptual schema, logical schema, schema

 

   3) 내부 독립성

      -1 저장 장치 입장에서 DB 전체가 저장되는 방법을 명세한 것

      -2 internal schema, physical schema

 

 

8. 데이터 독립성

   1) 논리적 데이터 독립성

      -1 데이터베이스의 논리적 구조를 변경시키더라도 기존 응용 프로그램들에 아무런 영향을 주지 않는 것을 말함

      -2 개념 시키마가 변경되더라도 어플리케이션에 영향을 덜 받게 하자

      -3 views : 가상 테이블

                       저장 장치 내에 물리적으로 전재하지 않지만, 사용자에게는 있는 것처럼 간주됨

 

   2) 물리적 데이터 독립성

      -1 데이터베이스의 물리적 구조를 변경시키더라도 기존 응용 프로그램이나 데이터베이스의 논리적 구조에 아무런

          영향을 주지 않는 것을 말함

      -2 내부스키마가 변경되더라도 프로그램에 영향 주지 않게 하자