정보처리 - 데이터베이스

릴레이션

개체타입(Entity Type): 속성들로만 기술된 개체의 정의

개체 어커런스(Occurence): 개체를 구성하고 있는 각 속성들이 값을 가져 하나의 개체를 나타내는 것. 튜플과 같은 의미임

튜플(Tuple): 

  - 릴레이션을 구성하는 각각의 행

  - 속성의 모임으로 구성된다.

  - 파일 구조에서 레코드와 같은 의미

  - 카디널리티 = 튜플의 수 = 가수 = 대응 수

속성(Attribute, 애튜리뷰트)

  - 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위

  - 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당된다.

  - 개체의 특성을 기술한다.

  - 디그리 = 속성의 수 = 차수

도메인(Domain)

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

  - 실제 애트리뷰트 값이 나타날 때 그 값이 합법 여부를 시스템이 검사하는 데에도 이용된다.

>> 릴레이션에 존재하는 튜블의 수량을 의미하는 것은 Cardinality입니다.

트랜잭션의 정의

  - 데이터베이스에서 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위이다.

  - 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연상집합이다.

  - 데이터베이스 시스템에서 복구 및 병행 수행 시 처리되는 작업의 논리적 단위이다.

  - 하나의 트랜잭션은 Commit되거나 Rollback 된다.

  - 트랜잭션은 일반적으로 회복의 단위가 된다.

 

>> 트랜잭션의 특성 : 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 독립성(Isolation), 지속성(Durability)

뷰(View)의 개념

  - 뷰는 사용자에게 접근이 허용된 자료만 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 이름을 가지는 가상 테이블이다.

  - 뷰는 저장장치 내에 물리적으로 존재하지 않지만, 사용자에게는 있는 것처럼 간주된다.

뷰(View)의 특징

  - 뷰는 기본 테이블로부터 유도된 테이블이기 때문에 기본 테이블과 같은 형태의 구조를 사용하며, 조작도 기본 테이블과 거의 같다.

  - 뷰는 가상 테이블이기 때문에 물리적으로 구현되어 있지 않다.

  - 데이터의 논리적 독립성이 어느 정도 보장된다.

  - 필요한 데이터만 뷰로 정의해서 처리할 수 있기 때문에 관리가 용의하고 명령문이 간단해 진다.

  - 뷰를 통해서만 데이터에 접근하게 하면 뷰에 나타나지 않는 데이터를 안전하게 보호하는 효율적인 기법으로 사용할 수 있다.

  - 기본 테이블의 기본 키를 포함한 속성 집합으로 뷰를 구성해야만 삽입, 삭제, 갱신 연산이 가능하다.

  - 정의된 뷰는 다른 뷰의 정의에 기초가 될 수 있다.

  - 하나의 뷰를 삭제하면 그 뷰를 기초로 정의된 다른 뷰도 자동으로 삭제된다.

데이터베이스 구성 시 장, 단점

장점

  - 데이터의 중복을 피할 수 있다.

  - 저장된 자료를 공동으로 이용할 수 있다.

  - 데이터의 일관성과 무결성을 유지할 수 있다.

  - 데이터의 논리적, 물리적 독립성이 보장된다.

  - 보안을 유지할 수 있다.

  - 데이터를 표준화할 수 있다.

  - 데이터를 통합하여 관리할 수 있다.

  - 항상 최신의 데이터를 유지한다.

  - 데이터의 실시간 처리가 가능하다.

단점

  - 데이터베이스 전문가가 부족

  - 전산화 비용이 증가

  - 대용량 디스크로의 집중적인 Access로 과부하(Overhead)가 발생한다.

  - 파일의 예비와 회복이 어렵다.

  - 시스템이 복잡하다.

>> 데이터베이스 설계 시에는 데이터의 종속성 유지가 아니라 데이터의 논리적, 물리적 독립성을 고려해야 합니다.

자료구조의 분류

선형구조: 스택, 큐, 데크, 연결리스트

비선형구조: 트리, 그래프