데이터베이스 개론 - 6. 관계 데이터 연산

데이터 모델은 구조, 연산, 제약으로 구성됨. 구조와 제약은 전 장인 5장에서 살펴보았고, 이 장에서는 연산 위주로 기술.

관계 데이터 연산은 크게

• 관계 대수 (Relational Algebra)와
• 관계 해석으로 나뉨.

이 장에서는 주로 관계 대수에 대해 다룸.

1. 관계 대수: 릴레이션의 연산

관계 대수의 폐쇄성

• Relation <관계대수> Relation = Relation; 관계 대수 연산의 두 항은 관계 (Relation)이며, 연산의 결과 또한 관계이다.
  
  

관계 대수의 종류

• 일반 집합 연산자
  • 합집합
  • 교집합
  • 차집합
  • Cartesian Product
• 순수 관계 연산자
  - SELECT
  - PROJECT
  - JOIN
  - DIVIDE
  
  

2. 일반 집합 연산자

1. 합집합: $R \cup S = T$

• Set에서의 합집합과 유사.
• 연산되는 두 릴레이션의 차수 (Degree)가 같아야 함; 속성의 갯수와 종류가 같아야 함.
• 합집합 연산의 두 릴레이션에서 중복된 투플은 연산 결과에 한번만 표시.
• 차수 (Degree)가 보존됨
• $R \cup S = T$라고 했을 때, $Card_T \leq Card_R + Card_S$
• $R \cup S = S \cup R$ (교환 법칙; Commutative)
• $R \cup S \cup T = (R \cup S) \cup T = R \cup (S \cup T)$ (결합 법칙; Associative)

2. 교집합: $R \cap S = T$

• Set에서의 교집합과 유사
• 연산되는 두 릴레이션의 차수 (Degree)가 같아야 함; 속성의 갯수와 종류가 같아야 함.
• $Degree_T = Degree_R = Degree_S$
• $Card_T \leq Card_R$ and $Card_T \leq Card_S$
• $R \cap S = S \cap R$ (교환 법칙; Commutative)
• $R \cap S \cap T = (R \cap S) \cap T = R \cap (S \cap T)$ (결합 법칙; Associative)

3. 차집합: $R - S = T$

• Set에서의 차집합과 유사
• 연산되는 두 릴레이션의 차수 (Degree)가 같아야 함; 속성의 갯수와 종류가 같아야 함.
• $Degree_T = Degree_R - Degree_S$
• $Card_T \leq Card_R - Card_S$
• 교환적, 결합적 특징 없음; 연산 순서에 따라 결과가 달라짐

4. Cartesian Product (카테시안 곱): $R \times S = T$

<카테시안 곱의 예시>

• Set에서의 Cartesian Product와 유사.
• 연산되는 두 릴레이션의 차수 (Degree)가 같을 필요가 없음.
• 첫번째 릴레이션의 각 튜플에 두번째 릴레이션의 모든 튜플을 각각 붙여서 새로운 튜플을 만듦.
• $Degree_T = Degree_S + Degree_R$ (Attribute의 갯수 더해짐)
• $Card_T = Card_S \times Card_R$ (Tuple의 갯수 서로 곱해짐)
• 교환, 결합 가능.
  
  

3. 순수 관계 연산자

1. SELECT: $\sigma_{Pred}(Relation)$, where $Pred$ is a Predicate

• ex) $\sigma_{Rank=Gold}(Customer)$ => Rank가 Gold인 Customer를 고르시오

2. PROJECT: $\pi_{Attribute List}(Relation)$

• ex) $\pi_{Name, Rank}(Customer)$ => Customer 테이블에서 Name, Rank 속성만 보여줘라.

3. JOIN: $Relation ⋈ Relation$

• ⋈ => 동등 조인 (Equi Join)
• $⋈_{A \theta B}$ => 세타 조인 (Theta Join), $\theta$=연산
• $⋈_N$ => 자연 조인 (PK로 JOIN함), 중복 속성 1번만 나타냄.

4. DIVIDE: $R \div S = T$

<DIVIDE Operation의 예시>

5. SEMI-JOIN: $Relation_A ⋉ Relation_B$

• 릴레이션 B의 조인 속성 추출 -> 릴레이션 A에 자연 조인
• 비용이 적음
• 교환적 특성 없음에 유의: 순서 상관 있음!

6. OUTER-JOIN: $Relation_A ⟕ Relation_B$

• LEFT_OUTER_JOIN = 왼쪽 릴레이션의 모든 튜플을 포함시키고, 조인을 시도, 속성값이 없다면 NULL 처리.
• RIGHT_OUTER_JOIN= LEFT_OUTER_JOIN의 반대, Symbol은 $⟖$
• FULL_OUTER_JOIN: $⟗$