SQL

조직에 필요한 정보를 얻기 위해서 논리적으로 연관된 데이터를 모아 구조적으로 통합해 놓은 것데이터 : 관찰의 결과(정량적, 정성적인 실제 값)정보 : 데이터에 의미를 부여한 것지식 : 사물이나 현상에 대한 이해변경이란 시간에 따라 변하는 데이터 값을 데이터베이스에 반영

스키마 구조가 저장되어있는 사전 -> intformation_schema속성(attribute) : 릴레이션 스키마의 열도메인(domain) : 속성이 가질 수 있는 값의 집합차수(degree) : 속성의 개수카디널리티(cardinality) : 튜플의 개수일관성을 유

cascade는 조심해서 사용할 것. 다 밀어버린다.delete 뒤에는 restricted가 붙어있다고 생각하면 됨.릴레이션에서 원하는 결과를 얻기 위해 수학의 대수와 같은 연산을 이용하여 질의하는 방법을 기술하는 언어관계대수 : 어떤 데이터를 어떻게 찾는지에 대한 처

정보 모델링 -> 2. 데이터 모델링 -> 3. DB로 구현요구사항 수집 및 분석설계개념적 모델링중요 개념을 구분(핵심 Entity(독립개체) 도출 / ERD 작성)논리적 모델링각 개념을 구체화(ERD-RDB모델 사상/상세 속성 정의/정규화 등)물리적 모델링데이터베이스

프로젝트(Project) 대규모의 프로그램을 작성하기 위한 전체 과정 소프트웨어 공학(소프트웨어 개발 방법론) 소프트웨어 공학 제시 모델 폭포수 모델 프로젝트 기획 -> 업무 분석 -> 시스템 설계 -> 프로그램 구현 -> 테스트 -> 유지 보수 데이터베이스 모델

잘못된 설계로 테이블이 생성되면데이터 조작 작업시 이상현상이 발생할 수 있다.이상현상은 데이터의 일관성을 손상시켜 데이터의 무결성을 깨뜨린다.이 문제를 해결하려면, 속성 간의 함수 종속성을 파악해여 테이블을 규칙에 의해서 분해하는데,이 과정을 정규화라고 한다.정규화란