[DB] 데이터베이스(DataBase) 기본 개념

1. 데이터베이스의 필요성

(1) 데이터와 정보

• 데이터(data) : 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값

• 정보(information) : 의사 결정에 유용하게 활용할 수 있도록 데이터를 처리한 결과물

(2) 정보 처리(information processing)

데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법

(3) 정보 시스템과 데이터베이스

• 정보 시스템(information system)

  • 조직 운영에 필요한 데이터를 수집하여 저장해두었다가 필요할 때 유용한
    정보를 만들어 주는 수단

• 데이터베이스

  • 정보 시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 역할 담당

  (4) 정보 시스템과 데이터베이스

  

2. 데이터베이스의 정의와 특징

(1) 데이터베이스(DB; DataBase)

특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합해서 저장한
운영 데이터의 집합

• 공유 데이터
  • 특정 조직의 여러 사용자가 함께 소유하고 이용할 수 있는 공용 데이터
• 통합 데이터
  • 최소의 중복과 통제 가능한 중복만 허용하는 데이터
• 저장 데이터
  • 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 저장된 데이터
• 운영 데이터
  • 조직의 주요 기능을 수행하기 위해 지속적으로 꼭 필요한 데이터

(2) 데이터베이스의 특징

• 실시간 접근
  • 사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답
• 계속 변화
  • 데이터의 계속적인 삽입, 삭제, 수정을 통해 현재의 정확한 데이터를 유지
• 동시 공유
  • 서로 다른 데이터의 동시 사용뿐만 아니라 같은 데이터의 동시사용도지원
• 내용 기반 참조
  • 데이터가 저장된 주소나 위치가 아닌 내용으로 참조 가능
  • 예) 재고량이 1,000개 이상인 제품의 이름을 검색하시오.

3. 데이터 과학 시대의 데이터

(1) 형태에 따른 데이터 분류

• 정형 : 이중의 정해진 형태
• 반정형 : json key-value 등
• 비정형 : nosql(가능하면 공부!)

데이터 목록 공공데이터
들어가면 json 정보를 가져다가 쓸 수 있음

데이터베이스 형태에따라 부분 중요

(2) 정형 데이터(structured data)

• 구조화된 데이터, 즉 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터
  • 데이터 구조에 대한 설명과 데이터 내용은 별도로 유지됨
    

• 예) 엑셀의 스프레드시트, 관계 데이터베이스의 테이블

(3) 반정형 데이터(semi-structured data)

• 구조에 따라 저장된 데이터이지만 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이
  함께 존재
• 구조를 파악하는 파싱(parsing) 과정이 필요, 보통 파일 형태로 저장

• 예) 웹에서 데이터를 교환하기 위해 작성하는 HTML, XML, JSON 문서나
  웹 로그, 센서 데이터 등

(4) 비정형 데이터(unstructured data)

• 정해진 구조가 없이 저장된 데이터
• 예) 소셜 데이터의 텍스트, 영상, 이미지,
  워드나 PDF 문서와 같은 멀티미디어 데이터

(5) 특성에 따른 데이터 분류

• 범주형 데이터
• 수치형 데이터
  

통계적 관점에서 데이터 특성에 따라 적합한 분석 방법을 선택하기 위해 데이터 분석 분야에서 주로 활용한다.

(6) 범주형 데이터(categorical data)

• 범주로 구분할 수 있는 값, 즉 종류를 나타내는 값을 가진 데이터
• 크기 비교와 산술적인 연산이 가능하지 않아 질적 데이터라고도 함
• 명목형 데이터(nominal data)
  • 순서, 즉 서열이 없는 값을 가지는 데이터
  • 예) 성별, 혈액형, 학과명, 거주 지역, 음식 메뉴, MBTI 검사 결과
• 순서형 데이터(ordinal data)
  • 순서, 즉 서열이 있는 값을 가지는 데이터
  • 예) 학년, 학점, 회원 등급

(7) 수치형 데이터(numerical data)

-크기 비교와 산술적인 연산이 가능한 숫자 값을 가진 데이터
-양적 데이터라고도 함
-이산형 데이터(discrete data)

• 셀 수 있는 띄엄띄엄 단절된 숫자 값을 가지는 데이터
• 고객 수, 판매량, 합격자 수
  -연속형 데이터(continuous data)
• 통해 얻어지는 연속적으로 이어진 숫자 값을 가지는 데이터
• 키, 몸무게, 온도, 점수

(8) 정성적 데이터와 정량적 데이터

• 정성적 데이터(qualitative data)
  • 좁은 의미로는 범주형 데이터
  • 사람의 주관적인 생각과 평가를 기술한 비정형 데이터
• 정량적 데이터(quantitative data)
  • 좁은 의미로는 수치형 데이터
  • 객관적인 측정을 통해 수치나 도형, 기호 등으로 표현한 정형 데이터

정량적 데이터에 비해 정성적 데이터가저장 및 처리 측면에서 더 큰 비용이 드는 경우가 많다 (정량적 데이터에 비해 정성적 데이터는 애매한 것들이 많기 때문에)