Database
- 전자적으로 저장되고 사용되는 관련있는 데이터들의 조직화된 집합
DBMS
- 사용자에게 database를 정의하고 만들고 관리하는 기능을 제공하는 소프트웨어 시스템
Database System
- DB+DBMS+연관된 application
- 통상 줄여서 DB라고 부르기도함.
- ❓연관된 어플리케이션이란 무엇이 있을까?
Data models
- DB의 구조를 기술하는데 사용될 수 있는 개념들이 모인 집합
- DB의 구조를 추상화해서 표현할 수 있는 수단을 제공
- Conceptual(개념)
- 비개발자 또한 이해할 수 있는 개념들로 이뤄진 모델
- 추상화 수준이 높음
- 비즈니스 요구사항을 추상화하여 기술할때 사용
- ex) ERD
- logical(논리)
- 디테일하게 DB를 구조화 할 수 있는 개념들을 제공
- 즉, 데이터가 컴퓨터에 저장될 때의 구조와 크게 다르지 않게 DB 구조화를 가능하게함
- 특정 DBMS나 Storage에 종속되지 않는 수준에서 DB를 구조화 가능.
- 즉 어느 정도 추상화 되어있고, 서버 개발자가 가장 많이 사용함.
- Ex) Relational data model → Table을 의미
- DBMS에 따라 object data model, object-Relational data model을 사용하기도 하나,
대부분 Relational Data Model을 주로 사용
- 디테일하게 DB를 구조화 할 수 있는 개념들을 제공
- physical(물리)
- 컴퓨터에 데이터가 어떻게 파일 형태로 저장되는 지를 기술할 수 있는 수단을 제공
- 실제로 데이터가 저장되는 형태와 가장 유사하게 데이터베이스 구조를 표현
- data format, data orderings, access paths 등
- access path : 데이터 검색을 빠르게 하는 구조체(index)
Database 스키마
- data model을 바탕으로 database의 구조를 기술한 것
- 스키마는 DB를 설계할 때 정해지며, 한 번 정해직고 난 후 자주 바뀌지 않음
Database state
- Database에 있는 실제 데이터는 꽤 자주 바뀔 수 있음
- 특정 시점에 database에 있는 데이터를 database state 혹은 snapshot이라 함.
- 혹은, database에 있는 현재 instaces의 집합
three-schema architecture
- database system을 구축하는 architecture 중의 하나
- 대부분 이 아키텍쳐를 따라감
- But, 대부분의 DBMS가 완벽하게 나누지는 않음
- 데이터가 존재하는 곳은 internal level
- 목적
- user application으로부터 물리적인 database를 분리시키는 목적
- 무슨말인가?
- 물리적인 DB구조는 조금씩 바뀔 수 있음. 그러나, 해당 database를 사용하는
user application에는 영향을 끼치지 않기 위해서 존재
- 물리적인 DB구조는 조금씩 바뀔 수 있음. 그러나, 해당 database를 사용하는
- 각 레벨을 독립시켜서 어느 레벨에서의 변화가 상위 레벨에 영향을 주지 않기 위함
- ex) internal schema에서의 변화가 conceptual schema의 변화로 이어지지 않음
맵핑만 바뀌어 주면 됨
- ex) internal schema에서의 변화가 conceptual schema의 변화로 이어지지 않음
- 종류
-
external schema(user views) (at external(view) level)
- 실제 사용자가 바라보는 스키마
- 특정 유저들이 필요로 하는 데이터만 표현
- ❓logical data model을 통해 표현되며, 필요없는 데이터는 숨김
- Q) external schema는 왜 Logical Data Model을 통해 표현된다고 하는것일까?
- 하단은 명쾌히 이해는 가지 않지만 GPT 답변이다.
외부 스키마는 데이터를 논리적으로 구조화하는 과정 중에서 중요한 역할을 합니다. 여기에는 왜 외부 스키마가 논리적 데이터 모델을 통해 표현되는지에 대한 이유가 있습니다.
1. 데이터 추상화:
외부 스키마는 사용자나 응용 프로그램이 데이터를 이해하고 액세스하기 쉽도록 데이터베이스를 추상화하는 데 도움을 줍니다. 논리적 데이터 모델은 데이터의 추상적인 뷰를 제공하며, 데이터베이스 시스템의 물리적 세부 사항을 숨깁니다. 이것은 사용자가 데이터 구조와 관련된 복잡한 세부 사항을 신경 쓰지 않고도 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.
2. 다중 뷰 지원:
데이터베이스 시스템은 여러 사용자 및 응용 프로그램을 지원해야 하며, 각각은 다른 데이터 요구 사항을 가질 수 있습니다. 외부 스키마는 이러한 다양한 사용자 그룹 및 응용 프로그램에 대한 서로 다른 데이터 뷰를 제공할 수 있으며, 논리적 데이터 모델을 기반으로 이러한 다중 뷰를 관리할 수 있습니다.
3. 데이터 보안 및 접근 제어:
외부 스키마를 통해 데이터 액세스를 관리하고 제어할 수 있습니다. 논리적 데이터 모델을 사용하여 데이터베이스에 대한 보안 정책 및 접근 권한을 설정하고, 사용자 및 응용 프로그램이 필요한 데이터에만 액세스할 수 있도록 보호할 수 있습니다.
4. 변경 관리:
외부 스키마와 논리적 데이터 모델 사이에 중간 계층을 두면, 데이터베이스의 물리적 구조를 변경하더라도 외부 스키마와 사용자 뷰에 영향을 미치지 않고 데이터를 재구성할 수 있습니다. 이것은 데이터 모델의 유연성과 확장 가능성을 향상시킵니다. 요약하면, 외부 스키마가 논리적 데이터 모델을 통해 표현되는 이유는 데이터의 추상화, 다중 뷰 지원, 데이터 보안 및 접근 제어, 그리고 변경 관리와 같은 이점을 제공하기 때문입니다. 이러한 기능은 데이터베이스 시스템을 효과적으로 관리하고 다양한 사용자 및 응용 프로그램의 요구 사항을 충족시키는 데 도움이 됩니다.
-
conceptual schema (at conceptual level)
- 전체 database에 대한 구조 기술
- internal schem를 추상화한 스키마
- 물리적 저장 구조에 관한 내용은 숨김
- entity, data types, relationships, user operations, constraints 등에 집중
- logical data model을 통해 기술
- 전체 database에 대한 구조 기술
-
internal schema (at interanl level)
- 물리적인 저장장치에 가장 가깝게 위치하는 스키마
- 물리적으로 데이터가 어떻게 저장되는지 physical data model을 통해 표현
- data storage, data structure, access path 등 실체 있는 내용 기술
Database Language
- DDL
- Conceptual Schema를 정의하기 위해 사용되는 언어이나,
internal schema까지 정의하는 경우도 있음. - 대부분은 Conceptual을 정의.
internal schema의 경우 파라미터 등으로 정의하는 경우가 더 많음.
- Conceptual Schema를 정의하기 위해 사용되는 언어이나,
- SDL(storage definition language)
- intenal schema를 정의하는 용도로 사용되는 언어
- 대부분의 rdbms에서는 sdl이 없고 파라미터등의 설정으로 대체
- VDL(view definition language)
- external schema를 정의하기 위해 사용
- 대부분의 DBMS에서 DDL이 해당 역할까지 수행
- DML(data manipulation language)
- database에 있는 실제 data를 활용하기 위한 언어
- data 추가, 삭제, 수정, 검색 등의 기능을 제공하는 언어
통합언어
- 오늘날의 DBMS는 DML, VML, DDL이 따로 존재 X
- 대표적인 예가 relational database language → SQL
출처
쉬운코드 데이터베이스
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