[HUFS/Database] 1. Database and DBMS (2)

박경민·2023년 3월 16일
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[CS/Database]

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위의 속성까지를 정의하는 것이 Logical Design 이다.
Crick 을 삭제하면 다른 데는 없으므로 Biology 학과의 정보가 사라진다. (연쇄적인 삭제 문제)

  • 근본적인 이유? 한 테이블에 attribute 가 너무 많기 때문이다.
  • 해결방법? 테이블을 ID, name, salary 와 dept_name, building, budget 으로 나누어 해결할 수 있다.
  • 분리 문제가 발생하므로 두 테이블에 소속 학과 dept_name 을 공통으로 주자.

Database Languages

  • 프로그램 언어를 말하는 것이 아님
    1. 데이터 정의 언어 DDL: 스키마 정의(=데이터베이스에 포함되는 테이블, attribute 정의, table 생성)
    1. 데이터 조작 언어 DML: 각 데이터를 입력(insertion), 삭제(deletion), 수정(update), 찾기(search)

Data Definition Language(DDL)

  • DDL과 DML 이 다른 언어는 아님, 역할에 따른 분류.

  • 테이블, attribute 정의 = 스키마 정의 언어

  • SQL을 사용한 DDL 의 예

    1. 테이블 생성 및 data dictionaty 갱신(= meta data: 피지컬, 로지컬, 서브 스키마의 집합) 갱신
      🤔 딕셔너리를 갱신한다? > 값을 바꾸는 게 아닌 attribute(하나 더 큰 단위)를 바꾸는 것임.
    1. 저장 장치 구조와 데이터 접근 방법 정의 (피지컬 스키마 정의)
    1. Integrity constraints (무결성 제약조건) 정의
      Domain constraints: 특정 속성에 저장될 수 있는 값에 제한 주는 것. 테이블을 만들 때 정의.
      Refrential integrity: 공통 속성의 참조 제약 조건. (공통일 때 없는 정보를 추가해서는 안됨)
    1. Authorization 권한 설정

Data manipulation

  • 직접적인 데이터를 다루기 위한 언어
  • 검색, 삭제, 갱신, 추가
  • DML : 위의 행동을 질의하는 질의어.
  • 절차적 DML : 데이터 처리 과정을 직접 지정
  • 선언적 DML : 데이터 처리 방법에 관여하지 않고 명령을 통해 결과를 얻음. (K, M, L relation 에서 A 데이터를 찾아라!), SQL이 이에 속함.

SQL

Database Administrator

  • DB 설계와 관리
  • DMA 의 역할 : 스키마 정의, 갱신 + 접근 권한 설정 = Definition 작업 / 유지보수

Functional View

✅ Storage manager 저장 관리 프로그램

  • 데이터와 응용 프로그램 또는 질의 간의 인터페이스
  • 정확한 검색과 갱신을 위한 관리.

✅ Query Processing 질의 처리기

  • Parsing and translation (query에 대한 문법 분석, 기계어로 변환)
  • Optimization (algebra expression을 최적화된 질의문으로 변환, excution plan 반환, 이 과정에서 통계정보가 활용되어 접근 빈도에 따른 최적화)
  • Evaluation (검색 결과의 정확도 평가, query output 도출.)

Transcation Management

Transcation?

  • 파일 시스템의 automicity. (계좌 이체 트랜잭션, 입금 트랜잭션)

Transcation manager

  • 트랜잭션 시작 전후 (계좌 이체 전후 합이 일치) 일관성 유지
  • transcation recovery (= 원자성)
  • 병행제어 관리 (여러 트랜잭션이 있을 때 독립적으로 트랜잭션 진행)

Database System 역사

  • 50s - 60s : 순차적 접근만 가능한 자기테이프에 기록.
  • 60s - 70s : 하드디스크의 등장. / relational model 의 등장
  • 80s : relational model에서 SQL 이 표준이 됨.
  • 90s : 데이터 양의 증가로 마이닝, 웨어하우스, 웹 커머스의 등장
  • 00s : 빅테이터, Map reduce
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