"R"elational DBMS : 관계형 데이터 베이스 (테이블 간의 관계)
- Data warehouse: 데이터를 가져와서 정돈 작업(전처리)을 하고 저장함
- Data Lake : 아무 작업 없이 그냥 저장함 (data의 양이 방대)
ELT vs ETL
Data Modeling 의 3단계
- 개념적 데이터 모델링 : 현실세계로부터 어떤 속성을 지닌 개체를 추출하고 이들 간의 관계를 정의한다.
- Entity : 개체 => 1개의 table
- Attribute : 개체가 가지는 속성 : 처음 설계할 때 가능한 모든 속성을 미리 추가해주는 것이 좋다.
- relationship : 개체 간의 관계
- 논리적 모델링
- 가상의 table을 database에서는 relation이라 말함
- relation : 개체에 대한 data를 2차원 table 구조로 표현한 것 ( relationship도 포함!)
- id도 추가해줌
- 하나하나의 열은 colmn이라부르며 추후에 데이터베이스에서는 필드(Field)라고 부름
- 하나하나의 행은 tuple이라고 부름 => 하나의 행을 꺼내면 ()로 묶여서 반환됨 == record, instance
- tidy data일수록 좋음!
- 차수 (Degree) : relation 내 속성 (colmun)의 총 개수
- 카디넬리티 (cardinality) : 릴레이션 내 튜플(행) 총 개수
3.물리적 데이터 모델링 : 실제 물리적 구조로 구현하는 과정
- relationship 자체에도 primary key 를 부여하는 것이 좋다!
- foreign key와 이를 참조하는 column이 같은 이름일 필요는 없지만, 이용의 편리성을 위해 같은 이름으로 만들어준다.
DCL : 누가 table을 접근할 수 있는가
- 명령어는 대부분 모두 대문자로 작성함
- 변수는 ''로 감싸지 않지만, 실제 값은 ''로 감싼다.
SELECT 할 떄, 색깔별로의 순서가 매우 중요!
- cardinality : 집합의 크기
- contingency : 우연성
- contingency table : 통계 분할표
- concatenate : 사슬 같이 잇다.
Kyunghee univ. IE 21