💾Database System

• 각 조직에서 사용하던 데이터를 모아서 통합하고 서로 공유하여 생기는 장점을 이용하는 시스템

📎구성

1) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) : 사용자와 데이터베이스를 연결시켜주는 소프트웨어
2) 데이터베이스 (Database) : 물리적으로 컴퓨터 내부의 하드디스크에 저장
3) 데이터 모델(Data Model) : 데이터가 저장되는 기법(설계도를 만드는 과정)

<파일 처리 시스템 vs. 데이터베이스 관리 시스템>

<DBMS 과정 그림>

💾 데이터베이스관리시스템(DBMS)

📎기능

1. 정의 기능(definition) : 데이터의 형태, 구조, 데이터베이스의 저장에 관한 내용 정의
2. 조작 기능(manipulation) : 사용자의 요구에 따라 검색, 갱신, 삽입, 삭제 등을 지원
3. 제어 기능(control) : 데이터베이스의 내용에 대해 정확성과 안전성을 유지하는 기능 (무결성 유지, 보안, 병행 수행 제어)

🗨️데이터 언어

1) DDL (Data Definition Language) 데이터 정의어 <-- DB 설계자
2) DML (Data Manipulation language) 데이터 조작어 <-- 응용 프로그래머(application programmer)
3) DCL (Data Control Language) 데이터 제어어 <--DB관리자 (DBA)

Ⓜ️Metadata

• 데이터를 다루는 데이터
  ex. System metadata(critical in a DBMS), Business metadata (critical in a data warehouse)

💾 관계형 데이터베이스 (Relational DataBase)

📎릴레이션

• 릴레이션(테이블)으로 구성된 데이터 항목들의 집합
• 릴레이션 = 행(row)& 열(column)로 구성된 2차원 테이블에 데이터를 저장

1. 스키마 : 각 항목을 정의하여 만든 테이블의 틀/ 데이터베이스에 저장되는 데이터 구조와 제약조건을 정의한 것 (ex. 학생 = 이름, 학번, 학과, 출생년도)

• 요소 : 속성(attribute), 도메인(domain), 차수(degree)
  1) 속성(attribute) : 릴레이션의 각 열(column)에 부여된 이름
  2) 도메인(domain) : 속성 하나가 가질 수 있는 값의 집합 (ex. 성별 속성의 도메인은 '남' 또는 '여')
  3) 차수(degree) : 튜플을 구성하는 속성의 개수.

2. 인스턴스 : 정의된 스키마에 따라 데이터베이스에 실제로 저장된 값.

• 요소 : 투플(tuple), 카디날리티(cardinality)
  1) 튜플(tuple) : 릴레이션의 각 행. 튜플 혹은 레코드라고 함.
  2) 카디날리티(cardinality) : 튜플의 개수
  * 널(null) : 속성 값이 정해지지 않았거나 없는 경우의 값 (unknown data)

3. 릴레이션의 특징
   1) 속성은 단일 값을 가짐. 도메인에 정의된 값만을 가짐.
   2) 속성은 한 릴레이션에서 서로 다른 이름을 가짐.
   3) 한 속성의 값은 모두 같은 도메인 값을 가짐.
   4) 릴레이션 내의 중복된 튜플은 허용X.

4. 키(key) : 릴레이션에서 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 하나 이상의 속성 모임.
   1) 후보 키 (candidate key): 각 튜플을 구분할 수 있는 최소한의 속성만으로 구성된 키
   2) 기본 키 (primary key) : 후보 키가 두 개 이상일 때 대표로 삼을 키. (NULL값 허용X)
   3) 대체 키 (alternate key) : 기본 키 아닌 후보키
   4) 대리 키 (surrogate key) / 인조 키 (artificial key) : 기본 키가 보안을 요하거나, 여러 개의 속성으로 구성되어 복잡하거나, 마땅한 기본 키가 없을 때는 일련 번호 같은 가상의 속성을 만들어 기본 키로 삼는 경우.
   5) 외래 키 (foreign key) : 다른 릴레이션의 기본 키를 참조하며 릴레이션 간 관계를 나타내는 키. (NULL 값과 중복 값 허용/ 자기 자신의 기본 키를 참조하는 외래 키도 가능)

* sql(Structured Query Language) : 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어.

📎무결성 제약 조건 : 도메인 무결성, 개체 무결성, 참조 무결성

• DB상태가 만족해야 하는 조건으로 DB 갱신 시 마다 DBMS가 자동검사
  1) 도메인 무결성 제약 조건 : 각 속성의 값은 반드시 도메인에 지정된 값만 가져야함.(속성의 기본 값, 데이터 형식, 널 값의 허용 여부, 체크 등을 지정)
  2) 개체 무결성 제약 조건 : 기본 키를 구성하는 어떤 속성도 널 값을 가질 수 없으며, 오직 하나이 값만 존재
  3) 참조 무결성 제약 조건 : 자식 릴레이션의 외래 키의 값은 참조된 부모 릴레이션의 기본 키 값과 같아야 함. 자식 릴레이션의 값이 변경될 때 부모 릴레이션의 제약을 받음.

📎관계대수 (Relational Algebra)

: 릴레이션에서 원하는 결과를 얻기 위해 수학의 대수와 같은 연산을 이용하여 질의하는 방법을 기술하는 언어
1) 집합 연산 (set operations) : 릴레이션을 행의 집합으로 보고 적용. -> 합집합(union), 교집합(intersection), 차집합(difference), 카티션 프로덕트(cartesian product)

• 합집합 : 두 개의 릴레이션을 합하여 하나의 릴레이션을 반환함. (서로 같은 속성 순서와 도메인을 가져야 함)
• 교집합 : 합병 가능한 두 릴레이션을 대상으로 하며, 두 릴레이션이 공통으로 가지고 있는 투플을 반환함.
• 차집합 : 첫 번째 릴레이션에는 속하고 두 번째 릴레이션에는 속하지 않는 튜플을 반환함.
• 카티전 프로덕트 (cartesian product) : 모든 경우의 수 / 한 릴레이션에 속한 모든 각 행들을 다른 릴레이션의 모든 행과 연결시킨 결과 행으로 구성된 릴레이션을 만들어 냄.

2) 관계 연산 (relational operations) : 릴레이션에 적용할 수 있도록 특별히 개발된 관계 연산 -> select, project, join

• 선택연산(selection) : 릴레이션에서 주어진 조건식(predicate)을 만족하는 행들을 선택하는 연산.(수평적 부분집합)
• 추출연산(projection) : 릴레이션에서 특정 속성(column)을 선택하는 연산. (수직적 부분집합)
• 조인연산(join) : 두 개의 릴레이션에서 특정 열 값 간의 비교 조건을 만족하는 행들을 연결하여 결과 릴레이션을 만들어내는 연산. 두 개의 릴레이션을 연결하는 카티전 프로덕트와 조건을 만족하늫 앵을 선택하는 선택연산의 결합이라고 볼 수 있음.

💾데이터 모델링

: 데이터베이스 설계 과정에서 컴퓨터에 저장할 데이터의 구조를 논리적으로 표현하기 위해 사용하는 도구
: 모델은 현실세계의 구조에 대한 인식을 표현 - 데이터 모델링 과정은 이 인식에 대한 오류를 수정하는 과정 - 데이터 모델링 과정에서 관점을 선정하고, 추상화 하는 일을 함

1. 개념적 모델링 (conceptual data model) : 현실 세계에 존재하는 무수히 많은 개체(entity)들 중 데이터베이스에 저장할 대상들을 추출 -> 이를 추상화 시킨 개념으로 표현하는 과정. (요구사항 수집&분석한 결과를 토대로 업무의 핵심개념 구분, 전체적 뼈대 만드는 과정) (ex. E-R Model)
2. 논리적 모델링 (logical data model) : 개념적 데이터 모델을 컴퓨터(DBMS)가 이해할 수 있도록 변환. 개념적 모델링에서 만든 ERD를 사용하고자 하는 DBMS에 맞게 매핑하여 실제 데이터베이스로 구현하기 위한 모델을 만드는 과정.

🙌Entity-Relationship Model (E-R Model)

: 세상의 사물을 개체(entity)와 개체 간의 관계(relationship)로 표현.

구성요소

1. Entity 개체 : 업무의 대상으로서 알 필요가 있으며 보관할 필요가 있는 중요한 정보. (명사형/ 사물의 범주나 유형)/ 여러 개의 occurrence를 가질 수 있음./ 이름은 단수형의 유일한 이름 사용, 대문자 사용.
2. Attribute 속성 : entity를 기술하는 구체적인 정보. 엔티티를 식별하거나 계량화시키거나 상태를 나타낼 수 있는 모든 항목. (엔티티 직원 - 속성 사번, 이름, 직급 등등)/ 단수형, 소문자/ 필요한 속성 '*', 그렇지 않으면 'o' 붙이기.
3. Relationship 관계 : entity간의 관계. 업무에서 요구되는 정보들을 연결하는 업무규칙.
4. UID unique identifiers : 엔티티의 각 occurrence를 식별하기 위해 사용되는 속성이나 관계의 조합. '#'붙여주기, secondary UID는 '(#)' 붙이기.
   
   
   

• Each EMPLOYEE must be assigned to one and only one DEPARTMENT.
• Each DEPARTMENT may be composed of one or more EMPLOYEEs.

• Many-to-One (M : 1) : 고객과 영업사원, 부서와 직원
• Many-to-Many (M : M) : 환자와 간호사, 주문과 상품, 학생과 수강과목
• One-to-One (1 : 1) : 자전거와 자전거 선수, 신랑과 신부
• Resolving Many-to-Many relationships : 두개의 엔티티 사이에 또 하나의 엔티티를 추가하여 하나의 M:M relationship을 두 개의 M:1 relationship으로 전환할 수 있음.
• Intersection Entity : M:M -> M:1 전환과정에서 새로이 추가되는 엔티티. Intersection entity의 UID는 종종 원래의 엔티티들의 UID들로 구성됨. >> 이런 경우 relationship을 나타내는 선에 UID bar를 사용하여 표현.