DB 5주차

1. 관계형 모델

-1. 관계형 모델의 개념

• 실제 세계의 데이터를 관계라는 개념을 사용해서 표현한 데이터 모델
• 하나의 개체(entity)에 관한 데이터를 relation하나에 담아서 DB에 저장
• relation : formal model에 가까움
• SQL : 실질적으로 standatd model(pratical model에 가까움)에 존재함
• practical model과 formal model에는 차이점이 있다
  • SQL -> practical model
  • realtion -> formal model -> 녹음본

-2. Relation

• A table of tuples
• 테이블들이 가진 각각의 columns = 애트리뷰트
• row = tuple

-3. Formal Relational Concepts

• Domain
  : a set of atomic values
  엔티티의 속성들이 가질 수 있는 값들의 집합
  속성에 대응하는 컬럼에 대한 데이터 타입(Data Type)과 길이 = 일종의 제약조건
  두 속성의 도메인이 같다 = 두 속성의 데이터 타입과 길이가 같다
  정의된 도메인명은 일반적인 데이터 타입처럼 사용할 수 있음

• Attribute
  : 어떤 대표성을 가진 이름 + relation에서 존재하는 도메인을 가지고 있음
  각각의 애트리뷰트 -> Ai
  애트리뷰트의 도메인 -> dom(Ai)

• Relation Schema
  : Ai(애트리뷰트)의 집합 -> R
  R(A1,A2,...,An)으로 표기
  R이 가지는 애트리뷰트의 시퀀스

• 카디널리티(cardinality)
  : 하나의 relation에서 튜플의 전체 개수
  ex) 5-1고객 릴레이션의 카디널리티 = 4

• 예제
  STUDENT(Name, SSN, BirthDate, Addr)
  - Degree of relation: 4(애트리뷰트 개수 = 4개)
  - Tuple t(of R(A1,A2,...,An))
  : tuple -> 인스턴스 정보, R -> 스키마 정보
  set of values t = <v1, v2, .. vn> -> 특정 애트리뷰트의 domain따르는 value들의 순서가 있는 집합
  n-tuple라고 부름
  1개의 튜플
  - Relation instances r(R): a set of tuples
  : relation schema따르는 tuple들의 집합
  r(R) = {t1, t2,... tm} -> 스키마 따르는 튜플들의 집합, 어떤 애트리뷰트가 가질 수 있는 값의 공간
  r(R) =⊂ dom(A1) x dom(A2) x..x dom(An)
  -> 도메인을 곱한 것 = 전체 집합의 subset(부분집합)
  

-4. Informal Terms

• Table
• Column Header
• All possible Colums Values
• Row
• Table Definition
• Populated Table

-5. Formal Terms

• Relation
• Attribute
• Domain
• Tuple
• Schama of a Relation
• State of the Relation Informal/ Formal 녹음본 + 책

2. 릴레이션의 특징

-1. 릴레이션(table)의 특징

• relation r(R)에 있는 tuple들의 순서는 의미 x
• relaion schema R 에 있는 attribute들의 순서는 중요함
  + 각 tuple들 안에 있는 value들의 순서도 중요
  -> 애트리뷰트들 순서 바꾸면 value들의 순서도 바뀌어야 하기 때문
• 한 tuple안에 있는 각 value들은 atomic(더 이상 나뉘지 x)하고, null value가 있으면 좋지 않음
  -> 이때 null value : unknown, inapplicable
• 표현 방법
  : t[Ai] = vi -> tuple t 에서 Ai에 해당하는 value vi를 구해라
  여러개 물어보는 경우
  -> t[Au,Av,..,Aw] 질의로 얻어내려고 선택한 attribute value
  릴레이션 이름(A1, A2, ..., An) -> 릴레이션 스키마

-2. 릴레이션 인스턴스

• 어느 한 relationd에 존재하는 튜플들의 집합
• 릴레이션 인스턴스에 포함된 튜플 -> 릴레이션 스키마에서 정의한 각 속성에 대응하는 실제값으로 구성
• 현재 릴레이션의 실제 내용 쉽게 파악 가능
• relation instance = relation extension(외연)

-3. 릴레이션의 특성

• 튜플의 유일성
  : 하나의 릴레이션에는 동일한 튜플이 존재할 수 없다
• 튜플의 무순서
  : 하나의 릴레이션에서 튜플 사이의 순서는 무의미하다
• 속성의 무순서
  : 하나의 릴레이션에서 속성 사이의 순서는 무의미함
• 속성의 원자성
  : 속성 값으로 원자값(더 이상 분해할 수 없는 값) 만 사용할 수 있다

3. 관계형 무결성 제약조건

• 제약조건: 옮은 값 유지하게 하는 조건으로, 지켜져야만 함

-1. Key 제약조건

: key(후보키)를 꼭 가져야 함

• R의 슈퍼키(SK)
  • 유일성을 만족하는 key -> unique하게 identify할 수 있어야 함
  • tuple들을 unique하게 identify할 수 있어야 함
• R의 후보키 (candidate key)
  - 최소화된 superkey
  ex) 슈퍼키 고객아이디 + 고객이름 -> 후보키 고객아이디
  • superkey를 구성하는 attribute중 하나라도 빼면 key의 역할을 못하는 최소한의 key
  • 여러개가 있을 수 있음
• 기본키 (Primary Key)
  • 기본키, 후보키 중 기본적으로 사용하기 위해 선택한 키
  • 속성 이름에 밑줄을 그어 표시
  • 널 값을 가질수 있거나, 값이 자주 변경되는 키는 기본키로 부적합함
  • 단순한 후보키가 좋음
• 대체키
  • 기본키로 선택되지 못한 후보키들
• 왜래키
  • 어떤 릴레이션에 소속된 속성 or 속성의 집합 -> 다른 릴레이션의 기본키가 되는 키
  • 다른 릴레이션의 기본키를 그대로 참조하는 속성의 집합 = 왜래키
  • 릴레이션들 사이의 관계를 표현하기 위해 필요함
  • 왜래키는 PK를 참조하지만 기본키가 아니기 때문에 NULL값을 가질 수 있음

-2. 엔티티 무결성

: key가 Null이 되면 안됨, 모든 테이블이 기본 키(primary key)를 가져야 함 -> 모든 tuple이 unique하게 identify할 수 있는 key 및 attribute value가 unique하게 구분되어야 함

• Relational Database Schema
  -> S = database이름, Ri = Relation의 schema, S = {R1,R2,...,Rn}
• 엔티티 무결성 제약조건 만족시키려면 새로운 튜플이 삽입되는 연산과 기존 튜플의 기본키 속성 값이 변경되는 연산이 발생할 때 기본키에 널 값이 포함되는 상황에서는 연산의 수행을 거부하면 됨

-3. 참조 무결성

: R1(부르는/참조하는)안에 있는 FK attribute값은 R2(불리워지는/참조되는)안에 나타는 PK attribute값만 가져야 함, 이때 foreign key -> 참조 되는 테이블의 primary key 출신
-> 모든 외래 키 값은 참조하는 릴레이션의 기본키(primary key)의 속성(애트리뷰트)값과 일치하는 값이거나 NULL값 둘 중 한 상태에만 속해야 함
-> 왜래키는 참조 가능한 값만 가져야 함

-4. relation에 대한 갱신 연산

• 데이터에 대한 처리 요구 = 질의(query)
• 관계 대수: 원하는 결과를 얻기 위해 데이터의 처리 과정을 순서대로 기술
• 관계 해석: 원하는 결과를 얻기 위해 처리를 원하는 데이터가 무엇인지 기술

4. 관계 대수와 연산자

-1. 관계 대수

• 원하는 결과를 얻기 위해 릴레이션을 처리하는 과정을 순서대로 기술하는 언어
• 연산자들의 집합으로 정의
• 피연산자(연산의 대상이 되는 것) -> 릴레이션
• 관계 대수는 릴레이션을 연산

-2. 일반 집합 연산자

• 연산을 위해 피연산자 2개 필요(일반 집합 연산자는 2개의 릴레이션 연산)
• 합집합, 교집합, 차집합은 피연산자인 2개의 ㄹ리레이션이 합병 가능해야 함
  -> 합병 가능하다 =
  두 릴레이션의 차수가 같다, 2개의 릴레이션에서 서로 대응되는 속성의 도메인이 같다(속성 이름은 달라도 됨)

1. 합집합

• R과 S의 합집합
  -> 릴레이션 R에 속하거나 릴레이션S에 속하는 모든 튜플로 결과 릴레이션 구성
• 중복된 건 한번만

2. 교집합

• R과S의 교집합
  -> R과S에 공통으로 속하는 튜플로 결과 릴레이션 구성
• 교집합 연산 결과 degree = R,S의 degree
• 결과 cardinality < R,S의 cardinality

3. 차집합

• R과S의 차집합(순서 중요)
  -> R-S의 경우 R에는 존재하지만 S에는 존재하지 않는 튜플들로 결과 릴레이션 구성
• 차집합 연산 결과 degree = R,S의 degree
• 차집합 연산 결과 cardinality <= R,S의 cardinality

4. 카티션 프로덕트

• R X S
• R과S에 속한 튜플들 모두 연결해서 만들어진 새로운 튜플로 결과 relation구성
• 
• 결과 릴레이션 애트리뷰트 -> 릴레이션 이름.속성이름 으로 표기
• 결과 릴레이션 degree = R + S 의 degree
• 결과 릴레이션 cardinality = R x S 의 Cardinality

-3. 순수 관계 연산자

• 릴레이션의 구조, 특성 이용하는 연산자
• select, project, join, division
• 릴레이션에 저장된 데이터 처리하는데 사용됨

1. SELECT

• 릴레이션에서 주어진 조건만 만족하는 튜플만 선택 -> 결과 릴레이션 구성
• 해당 릴레이션의 수평적 부분집합( 릴레이션을 수평으로 절단한 모양)
• 릴레이션 where 조건식 << 이렇게 작성
• 만약 조건식을 속성, 상수의 비교로 구성한다면 속성들의 도메인이 같아야 함(그래야 비교 가능하니까)

2. PROJECT

• 릴레이션에서 선택한 속성에 해당하는 값, 결과 릴레이션 구성
• 결과 릴레이션 -> 주어진 릴레이션의 일부 열로만 구성
• 해당 릴레이션에서 수직적 부분집합 생성
• 릴레이션[속성리스트] << 로 작성

3. JOIN

• 관계가 있는 여러 릴레이션 사용
• 조인 속성을 이용해 두 릴레이션 조합 -> 하나의 결과 릴레이션 구성
• 조인 속성 : 두 릴레이션이 공통으로 가지고 있는 속성 -> 두 릴레이션이 관계가 있음을 나타냄
• 조인 연산의 결과 릴레이션 : 피연산자 릴레이션에서 조인 속성의 값이 같은 튜플만 연결하여 만들어진 새로운 튜플 포함 ( 조인 속성과 관련된 튜플들 포함)
• 세타조인
  • 주어진 join조건 만족하는 두 릴레이션의 모든 튜플 연결한 새로운 튜플로 결과 릴레이션 구성한 것
  • 속성이 중복되어서 나타날 수 있음

4. DIVISION

• R÷S로 표기
• S의 모든 튜플과 관련있는 R의 튜플로 결과 릴레이션 구성
• 이때 R이 S의 모든 속성을 포함하고 있어야 연산이 가능함
  = S의 속성과 도메인이 같은 속성을 R이 포함하고 있어야 함

5. SQL

• DDL : 테이블 생성, 변경, 제거
• DML : 테이블에 새 데이터 삽입, 저장된 데이터 수정,삭제,검색
• DCL : 데이터 접근 권한 사용자별로 부여, 취소 기능 제공, 데이터베이스 관리자가 주로 사용

-1. SQL에서 Schema와 Catalog의 개념

• SQL -> ;(세미콜론)으로 끝남
• table들 끼리 관계성이 있다면 묶어서 한 특정 DB에 둠
• catalog : SQL환경에서 schema들을 모아놓은 곳

-2. SQL에서 table 생성하는 방법

• CREATE TABLE 테이블 이름 (
  속성 이름 데이터 타입 [NOT NULL][DEFAULT 기본값] -> 기본 제약조건
  [PRIMARY KEY(속성 리스트)] -> 기본키, table당 1개씩만 존재
  [UNIQUE (속성 리스트)] -> 대체키, 테이블 당 여러개 존재 o
  [FORIGN KEY(속성 리스트) REFERENCES 테이블 이름(속성 리스트) [ON DELETE 옵션] _ [ON UPDATE 옵션]] -> 왜래키, 테이블에 여러개 존재 가능, forign key인 속성의 이름과 어떤 테이블을 참조했는지 적어줘야 함
  [CONSTRAINT 이름] _ [CHECK 조건] -> 데이터 무결성을 위한 제약조건, 테이블에 여러 개 존재 가능

); -> SQL문은 세미콜론으로 문장 끝 표시

• base tables
  : create table문으로 정의한 테이블
  base relation이라고 부름
  base table의 relation과 tuples는 DBMS에 의해 생성되고 file형식으로 저장됨 -> 만약 이 file을 열려면 DBMS system이 필요함

• Vitrual relations
  : 뷰 라고 부름, base table를 기반으로 만들어진 가상 테이블
  논리적으로만 존재
  view statement를 통해 생성됨
  file이 아님 -> file로 유지 x, API처럼 루틴으로 운용
  뷰를 통해 base table의 내용을 쉽게 검색할 수 있지만 변경은 제한적임

• attribute의 data type

데이터 타입	의미
INT	정수
CHAR(n)	길이가 n인 고정 길이 문자열
VARCHAR(n)	최대 길이가 n인 가변 길이 문자열
FLOAT(n)	길이가 n인 부동 소수점 실수
DATE	연,월,일로 표현되는 날짜
TIME	시, 분, 초로 표현되는 시간
DATETIME	날짜와 시간

-3. SQL 에서 속성 데이터의 유형과 도메인

1. 속성 데이터 유형

• Bit-string data types
• Boolean data types
• DATE data type
• Additional data types
  • Timestamp data type : 기본 날짜형 확장한 형태의 데이터 타입
  • INTERVAL data type : 날짜, 시간, timestamp 임의로 +-
  • DATE, TIME, Timestamp, INTERVAL같은거는 타입 맞추거나 타입 연산을 해줘야 비교 가능

2. 도메인

• 도메인 : 하나의 속성이 취할 수 있는 동일한 타입의 원자값들의 집합

• 도메인을 통해 애트리뷰트(속성)의 데이터 타입을 쉽게 바꿀 수 있음

• 임의의 애트리뷰트에서 취할 수 있는 값의 범위가 SQL에서 지원하는 전체 데이터 타입의 값이 아니고 일부분 일 때, 사용자는 그 값의 범위를 도메인으로 정의할 수 있음

• 정의된 도메인명 = 일반적인 데이터 타입처럼 사용

• 도메인 생성문
  -> CREAT DOMAIN 도메인명 데이터_타입
  [DEFAULT 기본값][CONSTRAINT VALID-도메인명 CHECK(범위 값)];

• 예) 성별을 '남' 또는 '여'와 같은 정해진 한 개의 문자로 표현되는 도메인 SEX를 정의하는 SQL문
  CREATE DOMAIN SEX CHAR(1) // 정의된 도메인은 문자형이고 크기는 1이다.
  DEFAULT '남' //도메인 SEX를 지정한 속성의 기본값은 '남' 이다.
  CONSTRAINT VALID-SEX CHECK(VALUE IN ('남','여'));
  //SEX를 지정한 속성에는 '남', '여'중 하나의 값만을 저장할 수 있다
  

- 4. SQL의 제약 조건

• 관계 데이터 모델에서는 3가지의 constraint types가 존재
• key constraint
• entity integrity constraint
• referential integrity constraints
• CREATE TABLE문으로 테이블 정의할 때 CHECK 키워드로 특정 속성에 대한 제약조건 지정 가능 -> 테이블에는 CHECK로 지정한 제약조건 만족하는 튜플만 존재하게 됨
• CREATE TABLE문으로 테이블 정의할 때 CONSTRAINT 키워드와 함께 고유의 이름 부여 가능 -> 제약조건 여러 개 지정할 때 고유의 이름 부여하면 테이블 생성 이후 제약조건 수정, 제거 시 식별 용이
• 실제로 DB를 운용할 때 constraint 넣어줘야 함

-5. SQL에서 쿼리 검색

• SELECT문 사용
• SELECT문 -> database로 부터 정보를 검색해서 가져오는 것
• 기본형식: SELECT [ALL | DISTINCT] 속성리스트
  FROM 테이블리스트;
• SELECT 키워드 + 검색하고 싶은 속성의 이름을 콤마로 구분하여 차례로 나열, FROM키워드 + 검색하고 싶은 속성이 있는 테이블의 이름을 콤마로 구분하여 나열
• SQL에서 튜플 -> 중복 o, relational model에서 튜플 -> 중복x
• SQL튜플에서는 중복되는 내용 key로 식별/구분

-6. SQL에서 테이블 연산

1. CREATE

• 테이블 이름, attribute, attribute의 data type정함
• ()로 시작/끝 명시
• Constraint NOT NULL은 attribute타입 우측에 쓸 수 있음
• attribute 콤마로 구분
• CREATE UNIQUE INDEX명령어 사용 -> key attribute명시할 수 있음
  = index를 만들되(create index) 똑같은 값은 허용하지 않음(unique)

2. DROP

• 테이블의 정의를 지우는 연산
• 구조의 삭제(인스턴스의 삭제 아님) -> 싹 다 지우는거
• DROP TABLE EMPLOYEE RESTRICT -> EMPLOYEE 테이블이 참조되는 경우 삭제되지 않음
• DROP TABLE EMPLOYEE CASCADE -> EMPLOYEE 테이블과 관련된 거 모두 찾아내서 삭제

3. ALTER TABLE

• 테이블 수정

• 컬럼 추가 (Add)
  ALTER TABLE table_name ADD COLUMN ex_column varchar(32) NOT NULL;

• 컬럼 변경 (Modify)
  ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN ex_column varchar(16) NULL;

• 컬럼 이름까지 변경 (Change)
  ALTER TABLE table_name CHANGE COLUMN ex_column ex_column2 varchar(16) NULL;

• 컬럼 삭제 (Drop)
  ALTER TABLE table_name DROP COLUMN ex_column;

• 테이블 이름 변경 (RENAME)
  ALTER TABLE table_name1 RENAME table_name2;