Database

1. 릴레이션의 수학적 개념 릴레이션의 개념은 수학에서 비롯되었습니다. 수학에서 릴레이션은 두 집합 간의 관계를 나타냅니다. 이 관계는 카르테시안 곱(Cartesian Product)으로 표현되며, 두 집합에서 각 원소를 선택해 만드는 모든 가능한 쌍의 조합을 의미합

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 정의하고 조작하는 데 사용되는 표준 언어입니다. SQL을 통해 데이터베이스의 테이블, 행, 열을 정의하고, 데이터를 삽입, 수정, 삭제 및 조회할 수 있습니다.SQL에서 사용되는

먼저 데이터베이스에 새로운 데이터를 추가하는 기본적인 작업부터 살펴보겠습니다.데이터를 추가하려면 INSERT INTO 문을 사용합니다. 가장 기본적인 형태는 다음과 같습니다:이 문법에서는 테이블의 모든 컬럼에 대응하는 값을 순서대로 넣어주어야 합니다. 테이블을 처음 생

SQL에서 데이터를 조회하려면 SELECT 문을 사용합니다. 이 문법으로 데이터베이스에서 특정 조건에 맞는 데이터를 읽어올 수 있습니다.SQL의 SELECT 문은 다음과 같은 형태로 작성합니다:SELECT 키워드는 조회할 컬럼을 지정하고, FROM 키워드는 데이터를 가

서브 쿼리는 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 SQL 문 안에 포함된 쿼리입니다. 주로 복잡한 데이터를 처리하거나 특정 조건을 만족하는 데이터를 조회할 때 사용됩니다.예를 들어, 아이디가 14번인 직원보다 생일이 빠른 다른 직원들의 아이디,

SQL에서 NULL은 다음 세 가지 주요 의미를 가집니다:알려지지 않음 (Unknown): 데이터가 존재하지만 그 값을 알 수 없는 경우입니다. 예를 들어, 직원의 생일 정보가 NULL이라면 해당 생일이 알려지지 않았음을 의미합니다.미적용 (Inapplicable):

SQL에서 조인은 두 개 이상의 테이블에 있는 데이터를 한 번에 조회하는 기능입니다. 예를 들어, 회사 데이터베이스에서 직원과 그 직원이 속한 부서의 정보를 함께 조회할 때, 두 테이블을 조인하여 필요한 데이터를 가져올 수 있습니다.조인에는 여러 종류가 있으며, 각 유

이전에 우리는 IT 회사의 데이터베이스를 설계하고, MySQL을 사용하여 테이블을 생성하고 데이터를 관리하는 방법을 배웠습니다. 또한 테이블 간의 조인을 통해 여러 테이블의 데이터를 조회하는 방법도 학습했습니다. 이번 글에서는 그 내용을 확장하여, 데이터를 정렬하고 그

사용자 정의 함수는 개발자가 직접 만든 함수로, DBMS에 저장되어 다양한 SQL 문에서 활용할 수 있습니다. 이 함수들은 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등 여러 SQL 문에서 사용 가능하여 코드의 재사용성과 편의성을 크게 향상시킵니다.첫 번째

스토어드 프로시저는 사용자가 정의한 프로시저로, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 저장되어 특정 작업을 수행합니다. 이는 여러 SQL 문을 하나로 묶어 특정 태스크를 수행하는 것입니다. 스토어드 프로시저는 함수와 유사하지만 몇 가지 차이점이 있습니다. 간단

현대 IT 회사들은 일반적으로 클라이언트-서버 아키텍처의 한 형태인 3-Tier 아키텍처를 기반으로 서비스를 개발합니다. 이 아키텍처는 다음 세 가지 티어로 구성됩니다.Presentation Tier (프리젠테이션 티어): 사용자에게 보이는 부분을 담당하며, 주로 웹이

사전적 의미에서 트리거는 "방아쇠"를 의미하며, 어떤 사건을 유발하는 계기나 작동을 촉발시키는 것을 의미합니다. SQL에서 트리거는 데이터베이스에서 특정 이벤트가 발생했을 때 자동으로 실행되는 프로시저를 말합니다. 다시 말해, 데이터가 변경되었을 때(예: INSERT,

트랜잭션은 데이터베이스에서 단일 논리적 작업 단위를 의미합니다. 예를 들어, 한 사용자가 다른 사용자에게 돈을 이체하는 상황을 생각해 봅시다. 이 작업을 SQL로 표현하면 다음과 같습니다:이 두 SQL 문은 모두 성공해야 이체가 완료됩니다. 만약 하나의 작업만 성공하고

트랜잭션 스케줄링은 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 각 트랜잭션 내의 오퍼레이션(읽기, 쓰기 등)이 어떤 순서로 실행되는지를 결정하는 과정입니다. 다양한 스케줄이 가능하며, 각 스케줄에 따라 데이터베이스의 최종 상태가 달라질 수 있습니다.예를 들어, 다음과 같은 두

리커버러블 스케줄은 한 트랜잭션이 커밋되기 전에 그 트랜잭션이 읽은 데이터를 작성한 트랜잭션이 먼저 커밋되는 스케줄입니다. 이는 트랜잭션이 커밋되지 않은 상태에서 데이터를 읽고 실패해 롤백될 때, 그 데이터를 읽은 다른 트랜잭션도 함께 롤백되어야 하는 상황을 방지합니다

데이터베이스에서 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있는 몇 가지 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 현상들은 데이터의 일관성을 해칠 수 있으므로 중요하게 다뤄져야 합니다.1.1. 더티 리드(Dirty Read)설명: 트랜잭션 T1이 커

데이터베이스에서 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 동일한 데이터에 대해 동시에 읽기와 쓰기를 수행하면 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 락(Lock)을 사용합니다.상황: 데이터베이스에 X라는 데이터가 있으며, 값은 10입니다. 두

MVCC는 "멀티 버전 컨커런시 컨트롤(Multi-Version Concurrency Control)"의 약자입니다. 이는 데이터베이스에서 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때 데이터의 무결성을 보장하면서 성능을 향상시키기 위해 고안된 기술입니다.전통적인 락 기반 방식은

1. Lost Update 문제란? Lost Update는 두 개의 트랜잭션이 동일한 데이터를 동시에 수정하려 할 때, 한 트랜잭션의 변경사항이 다른 트랜잭션에 의해 덮어쓰이는 현상입니다. 이로 인해 데이터의 일관성이 깨질 수 있습니다. 예를 들어, 두 트랜잭션이 동

데이터베이스 설계의 첫 번째 문제점은 중복 데이터입니다. 예를 들어, IT 회사에서 임직원 정보와 부서 정보를 하나의 테이블에 저장한다고 가정해 봅시다. 이 테이블은 임직원 ID, 이름, 생일, 직군, 연봉, 부서 ID, 부서 이름, 부서 리더 ID 등을 포함합니다.이

함수 종속(Functional Dependency)은 테이블에 있는 두 어트리뷰트 집합 간의 제약 관계를 의미합니다. 쉽게 말해, 하나의 값에 따라 다른 값이 결정되는 관계를 나타냅니다.예를 들어, 다음과 같은 인플루이(Employees) 테이블을 살펴봅시다:여기서 인

정규화(Normalization)는 데이터 중복을 최소화하고 데이터베이스의 일관성을 유지하기 위해 테이블을 정교화하는 과정입니다. 이 과정은 데이터베이스에서 발생할 수 있는 삽입, 갱신, 삭제 이상(Insertion, Update, Deletion Anomalies)을

먼저, 3NF(제3정규형)에 대해 살펴보겠습니다. 3NF는 2NF를 만족하면서, 모든 비주요 속성(Non-Prime Attribute)이 기본 키(Primary Key)에 대해 이행적 종속(Transitive Dependency)을 가지지 않아야 한다는 규칙을 요구합니

인덱스는 데이터베이스에서 특정 조건을 만족하는 데이터를 빠르게 찾기 위해 사용하는 자료구조입니다. 예를 들어, 100만 개의 데이터 중에서 first name이 '민수'인 사람을 찾는 쿼리가 있을 때, 인덱스가 없다면 모든 데이터를 하나씩 확인해야 합니다. 이를 "풀스