데이터 입출력 구현 - 논리 데이터 저장소 확인

논리 데이터 저장소 확인

데이터 모델링

개념

현실 세계의 정보를 컴퓨터가 알 수 있도록 추상화하여 표현한 모델

데이터 모델링 절차

1. 개념적 모델링: 현실 세계에 대한 인식을 추상적으로 표현해 개념적 구조를 도출하는 데이터 모델
2. 논리적 모델링: 모델링 표기법으로 형상화하여 이해하기 쉽게 표현한 데이터 모델
3. 물리적 모델링: 논리 데이터 모델을 물리적 스키마로 만드는 데이터 모델

   개논물

논리 데이터 모델 검증

논리 데이터 모델링 개념

업무를 모델링 표기법으로 형상화하여 사람이 이해하기 쉽게 표현하는 프로세스

종류

1. 관계 데이터 모델: 논리적인 구조가 2차원 테이블 형태로 구성된 모델
2. 계층 데이터 모델: 논리적 구조가 트리 형태로 구성된 데이터 모델
3. 네트워크 데이터 모델: 논리적 구조가 그래프 형태로 구성된 데이터 모델

관계형 데이터 모델

관계형 데이터 모델 개념

데이터를 행과 열로 구성된 2차원 테이블 형태로 구성한 모델

관계형 데이터 모델 구성요소

릴레이션: 행과 열로 구성된 테이블
튜플: 행
속성(Attribute): 열
카디널리티: 튜플의 수
차수(Degree): 속성의 수
스키마: 데이터베이스의 구조, 제약조건 등의 정보를 담고 있는 기본적인 구조
인스턴스: 스키마에 따라 실제 테이블에 저장된 데이터 집합

관계 대수

개념

관계형 데이터베이스에서 원하는 정보를 기술하는 절차적 정형 언어

종류

• 일반 집합 연산자

1. 합집합(union) R ∪ S
2. 교집합(intersection) R ∩ S
3. 차집합(difference) R - S
4. 카티션 프로덕트(cartesian product) R x S

• 순수 집합 연산자

1. Select δ
2. Project π : Attribute 추출
3. Join ▷◁
4. Division ÷

논리 데이터 모델링 속성

개체 + 속성 + 관계

개체-관계(E-R) 모델 개념

E-R 모델은 현실 세계에 존재하는 데이터와 그들 간의 관계를 ㅅ람이 이해할 수 있는 형태로 명확하게 표현하기 위해서 가장 널리 사용되고 있는 모델

E-R 다이어그램 기호

1. 개체 : 사각형
2. 관계 : 마름모
3. 속성: 타원
4. 다중 값 속성 : 이중타원
5. 관계-속성 연결 : 선

정규화

정규화의 개념

정규화는 관계형 데이터 모델의 중복을 제거하여 이상 현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해하는 과정이다.

이상현상

데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적인 현상

삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상

삽살갱
=삽살개

정규화 단계

1정규형(1NF): 원자값으로 구성
2정규형(2NF): 부분 함수 종속 제거(= 완전 함수적 종속 관계)
3정규형(3NF): 이행적함수 종속 제거
BCNF: 결정자가 함수이면서 후보키가 아닌것 제거
4정규형(4NF):다치 종속 제거
5정규형(5NF): 조인 종속 제거

반 정규화

반정규화 개념

데이터베이스의 성능 향상을 위해, 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법

반정규화 특징

장점: 반 정규화된 데이터는 성능 향상(속도)과 관리의 효율성이 증가한다.
단점: 데이터의 일관성 및 정합성 저하, 유지를 위한 별도 비용 발생