불친절한 SQL 프로그래밍 책을 읽고 기록하고 싶은 부분만 정리한 로그입니다.

데이터

1-1. 데이터

데이터

1. 해석할 수 있는 의미를 가진 기호
2. 정성적 또는 정량적 변수의 집합
   • 정량적 데이터 : 숫자처럼 양으로 측정할 수 있는 데이터. 구조화되어 저장되어 정형 데이터로 부르기도 함.
   • 정성적 데이터 : 텍스트나 이미지처럼 양으로 측정할 수 없는 데이터로 비정형 데이터라고 부르기도 함.
     정량적 데이터 분석을 정형 분석, 정성적 데이터 분석을 비정형 분석이라고 부르기도 하며 SQL은 이 중 전자에 해당하는 프로그래밍 언어임.
     비정형 분석의 경우 빅데이터 라는 이름으로 비약적인 발전을 함.
     비정형 분석과 정형 분석은 상호 보완적인 개념으로 봐 두는 것이 좋음.

과거에는 인간만 데이터를 기록할 수 있었으나, 현재는 인간이 만든 사물이 인간보다 더 많은 데이터를 생성하는 추세.
사물 인터넷의 발전에 따라 데이터 발생량도 급격하게 증가하는 추세임.

DIKW

데이터, 정보, 지식, 지혜는 순환 관계를 가짐.
데이터를 분석하여 정보를 생성하고 또 정보를 해석함으로써 지식을 축적하고,
축적한 지식에서 지혜를 얻고 지혜를 실천함으로써 새로운 데이터가 발생하는 과정이 반복됨.

1-2. 데이터베이스

데이터베이스란?

데이터를 정리해서 모아둔 것.
데이터는 초기에는 파일 시스템으로 관리했으나, 데이터의 증가에 따라 효율적으로 관리할 수 있는 방법이 필요해졌음. 이러한 방법을 데이터베이스 모델이라고 함.

관계형 모델

관계형 모델은 릴레이션에 데이터를 저장함.
릴레이션은 곧 튜플의 집합이며, 튜플은 속성의 집합임.

이러한 관계형 모델을 채택한 데이터베이스를 관계형 데이터베이스라고 함.
최근에는 NoSQL 데이터 베이스도 널리 활용되고 있는데, RDDMS보다 느슨한 일관성 모델을 채택한 데이터베이스로 빅데이터와 실시간 웹 애플리케이션 영역에 활용되고 있음.

1-4. IT 시스템

IT 시스템의 분류

IT 시스템은 운영 시스템, EDW 영역, BI 영역으로 구분됨.
운영 시스템에서 발생한 데이터는 EDW 영역을 거쳐 BI 영역으로 이동함.

영역

• 운영 시스템 : 기업 운영에 필요한 데이터를 관리
• EDW : 분석을 위한 데이터를 저장
• BI : 기업의 효율적인 의사 결정을 지원

시스템

• OLTP : 온라인 트랜잭션을 처리
• ODS : 운영 데이터를 원본의 형태로 보관
• DW : 운영 데이터를 통일된 형식으로 저장
• DM : DW 데이터를 사용 목적에 따라 요약
• OLAP : DW 데이터를 분석