[DB]Relational Data Model

용어 설명

Relation : 2차원표로 저장된 특정한 데이터. (fileSystem-file)
Attribute : 필드의 열.entity의 특성을 나타냄. name과 domain으로 구성된다.
Tuple : 필드의 행. 하나의 instance나 record를 의미함.(fileSystem-record)
Domain : Attribute가 가질수있는 값들의 집합. 그러니까 표에 나온 기준값을 제외한 모든 값을 의미함.
Null:일반적으로 말하는 숫자 0이나 빈문자열""을 의미하는 것이 아니라 아직 알지못하는 값, 존재하지 않는 값을 의미한다.
Degree : attribute의 갯수
Cardinality:row의 갯수

Relation Schema(relation intension)

: 논리적인 관계구조

• 관계의 이름으로 정의된다.
• static definition: 바뀌지 않는다.
• DDL이 스키마를 정의함.

Relation Instance(relation extension)

• dynamical :삽입,삭제,업데이트를 통해 수정된다.
• 표가 가지고 있는 실제 데이터
• DML이 instance를 정의함.

(아니 Structure of relation과 Structure of DB차이가 없다?)

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key

: key는 각각의 행이 갖는 독특한 특성을 구분해주는 attribute(s)이다.

Q. key attributes가 중요한 이유

• 각각 instance의 uniqueness를 보장한다
• 데이터베이스에서의 인덱싱과 탐색을 용이하게 한다.
• 관계 데이터베이스 내에 있는 서로 다른 표 사이의 관계를 세운다.

Key의 특성

• Uniqueness(독창성)
  - 각각의 행은 고유의 키 값을 가져야만 한다.
  • 두 개의 튜플이 키에 대해 동일한 값을 공유하지 않도록 보장한다
  • 모든키의 기본 요구사항임.
• Minimality(최소화)
• 키에서 어떤 속성이라도 제거하면 더 이상 고유하지 않게 된다.
• 후보 키와 슈퍼 키(불필요한 속성을 포함가능)을 구분한다.
  Cadidate key =Primary key +Alternate Key
  Super key = Candidate Key +a

관계형의 특성

1.Uniqueness of Tuples

• 중복된 행을 가질수 없다
• 각각의 tuple을 확인하는데 primary key를 사용함으로써 uniqueness가 강화된다.

2. Unordered Tuples

• tuple의 순서는 중요하지 않음
• 관계와 파일을 구분했을떄, 파일에서는 순서가 중요할 수 있다.

3. Unordered Attributes

• attribute의 순서도 중요하지 않다.
• 쿼리는 위치가 아니라 이름으로 참조한다.

4. Atomicity of Attribute Values

• Attribute value는 무조건 하나만 존재해야한다.
• 각각의 튜플에 하나의 값만 존재해야한다
  

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관계형 데이터 모델의 제약

• Integrity Constraint

  Q. 데이터 무결성이란?
  A. 정확하고, 일관성있고, 타당한 데이터 상태를 전체 주기동안 유지하는 특성 ->데이터가 바르고 의미있게 만든다.

무결성 제약의 종류

1. Entity Integrity Constraint

• 모든 attribute는 primary key 가 null이면 안된다.
  => 각 튜플을 고유하게 구분할 수 있는가

2. Referential Integrity COnstraint

• foreign key는 다음을 만족해함!
  - 다른 관계의 Primary key를 참조할수 있어야 하거나
  - null이 가능함(관계가 선택적이라면)
  => 테이블 간의 관계가 논리적으로 유효한지 확인함.

Data Consistency vs. Data Integrity

관계 데이터베이스 시스템은 삽입, 업데이트, 삭제 작업을 수행할 때 자동으로 무결성 제약을 확인한다.
만약, 제약이 위반되면, 중단된다.
다음은 데이터 일관성과 데이터 무결성의 차이이다.

	Data Consitency	Data Integrity
목적	시스템간 데이터의 일관성 유지	데이터의 정확성 및 유효성 보장
중점	통일성, 일관성	정확성, 신뢰성