데이터베이스 구축(논리 데이터베이스 설계)

1. 관계 데이터베이스 모델

(1)관계 데이터 모델 개념 : 행과 열로 구성된 테이블 형태로 구성한 데이터 모델 (2)관계 대수 : 숫자 대신에 일반적인 문자를 사용ㅎ여 수의 관계, 계산 법칙 따위를 연구, 절차적 언어 (대수 : 숫자 대신 문자를 사용) 1. 일반 집합 연산자 (합교차카 : ①합집합Union ∪ ②교집합Intersection ∩ ③차집합 Difference ─ ④카티션 프로덕트X ) -카티션 프로덕트 : A.릴레이션(테이블) + B.릴레이션(테이블) 경우의 수를 구한다. (A.차수 + B.차수 / A.카디널리티 X B.카디널리티) 2. 순수 관계 연산자 (셀프조디 : ①셀렉트Select σ ②프로젝트Project π ③조인Join |X| ④디비전Division ÷ (3)관계 해석 개념(=프레디킷 해석) : 비절차적 언어란? (원하는 정보가 무엇이라는 것만 선언) -절차적 언어 : 순서대로 연산 / 비절차적 언어 : 순서와 상관없이 값만 확인 -관계 해석 논리기호 : ①OR연산ⅴ ②AND연산 ∧ ③NOT 연산 ┓ ④전칭 정량자Universal ∀ ⑤존재 정량자Existential ∃ è 대절 해비 (관계 대수 à 절차적 언어) (관계 해석 à 비절차적 언어) (3)시스템 카탈로그 : 데이터베이스에 저장되는 테이블, 뷰, 인덱스. 접근 권한 등에 대한 정보 (구조 및 통계 정보를 저장) 1. 자료 사전Data Dictionary이라고도 부른다. 2. 저장된 정보를 메타 데이터(Metadata)라고 부른다. 3. 테이블로 구성되어 있어 SQL을 이용하여 내용을 검색 가능 4. Insert, Delete, Update문으로 시스템 카탈로그를 갱신하는 것은 허용되지 않는다. 5. 사용자가 SQL 문을 실행시켜 기본 테이블, 뷰, 인덱스 등에 변화를 주면 시스템이 자동으로 갱신된다. 6. 위치 투명성, 중복 투명성을 제공하기 위해 필요한 모든 제어 정보 포함한다

2. 데이터 모델링 및 설계

(1)데이터 모델 : 현실 세계의 정보를 인간과 컴퓨터가 이해할 수 있도록 추상화하여 표현한 모델이다. ①구조 Structure  ②연산 Operation – 조작하는 요소 ③제약조건Constraint – 논리적인 제약 조건 (2)데이터 모델 절차 (요괴논물) ①요구 조건 분석 : 외부 환경과의 상호작용을 분석을 통해 데이터에 대한 요구 분석 ②개념적 데이터 모델 1.현실 세계에 대한 인식을 추상적, 개념적으로 표현하여 개념적 구조를 도출 2.트랜잭션 모델링, 뷰 통합방법 및 Attribute 합성 고려 3.개념적 데이터 모델은 DB종류와 관계 없다. 4.주요 산출물로는 개체관계 다이어그램이 있다. (E-R Diagram) Entity-Relationship Diagram ③논리적 데이터 모델   1.업무의 모습을 모델링 표기법으로 형상화하여 사람이 이해하기 쉽게 표현한 데이터 모델 2.”관계 데이터 모델”ß많이 사용, “계층 데이터 모델”, “네트워크 데이터 모델”, “객체지향 데이터 모델”, “객체-관계 데이터 모델” 중 하나의 모델에 맞게 설계 3.목표DBMS에 맞는 스키마 설계, 트랜잭션 인터페이스를 설계 4.논리적 데이터 모델링 정규화를 수행 5.논리적 데이터베이스 구조로 매핑 6.스키마의 평가 및 정제 ④물리적 데이터 모델   1.특정 DBMS의 특성 및 성능을 고려하여 물리적인 스키마를 만드는 일련의 데이터 모델 2.각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터베이스 저장 구조로 변환 3.테이블, 인덱스. 뷰, 파티션, 등 객체를 생성 4.응답시간, 저장 공간의 효율화, 트랜잭션 처리를 고려하여 설계 5.성능 측면에서 반 정규화를 수행 6.저장 레코드 양식 설계 7.접근 경로Access Path 설계 (3)개체-관계E-R 모델 (Entity-Relationship) : 현실 세계에 존재하는 데이터와 그들 간의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 명확하게 표현하기 위한 모델 (개속관 : ①개체Entity ②속성Attribute ③관계Relationship) (4)개체-관계 다이어그램 기호 : 개체 Entity □, 속성Attribute ○, 관계Relationship ◇ 다중 값 속성 ◎ 관계-속성 연결 — (5)논리적 데이터 종류 ①관계 데이터 모델 - 테이블 형태로 가장 일반적으로 사용 - 기본키(PK)와 이를 참조하는 외래 키(FK)로 관계 표현 - 1 : 1, 1 : N, N : M 관계를 자유롭게 표현 ②계층 데이터 모델 : - 트리 형태  (부모와자식), 사이클 없다 - 상하관계 존재 (부모 개체 – 자식 개체 - 1 : N 관계만 허용 ③네트워크(망) 데이터 모델 - 그래프 형태, 사이클 있다. - CODASYL DBTG (DB TEST GROUP단체 ) 모델이라고 불린다. - 상위와 하위 레코드 사이에 다대다(N : M)관계를 만족하는 구조 (6)데이터베이스 정규화 DB Normalization : 관계형 데이터 모델에서 데이터의 (중복성)을 제거하여 (이상 현상Anomaly)을 방지하고, 데이터의 (일관성)과 (정확성)을 유지하기 위해 (무손실)분해하는 과정이다 (7)이상 현상의 개념 : 릴레이션 조작 시 데이터들이 불필요하게 중복되어 예기치 않게 발생하는 곤란한 현상 (삭삽갱 : ①삽입 이상 ②삭제 이상 ③갱신 이상) (8)함수 종속의 표기 X à Y (Y는 X에 함수 종속) (9)데이터베이스 정규화 단계 (원부이 결다조) ① 1정규형 (1NF) : 원자 값으로 구성 ② 2정규형 (2NF) : 부분함수 종속제거 (완전 함수적 종속 관계) ③ 3정규형 (3NF) : 이행 함수 종속 제거 ④ 보이스-코드 정규형 (BCNF) : 결정자가 후보 키가 아닌 함수 종속 제거 ⑤ 4정규형 (4NF) : 다치(다중 값) 종속성 제거 ⑥ 5정규형 (5NF) : 조인 종속성 제거