논리데이터베이스

1. 데이터 모델 개념

• 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
• 종류
  • 개념적 데이터 모델
  • 논리적 데이터 모델
  • 물리적 데이터 모델
• 구성 요소
  • 개체
  • 속성
  • 관계
• 표시 요소
  • 구조
  • 연산
  • 제약 조건

2. 개체-관계(E-R)모델

• 데이터를 개체, 관계, 속성으로 묘사
• E-R 다이어그램으로 표현하며, 1:1, 1:N, N:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있음
  

3. 논리적 데이터모델링

• E-R 다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 저장할 형태로 표현한 논리적 구조로 정의하는 과정
• 논리적 모델은 H/W나 S/W에 독립적
• 종류
  • 관계 데이터 모델
  • 계층 데이터 모델
  • 네트워크 데이터 모델

4. 데이터베이스 정규화

• 중복성을 최소화하고 정보의 일관성을 보장하기 위한 개념
• 릴레이션을 관련 있는 속성들로만 구성되도록 릴레이션을 분해하는 과정
  

5. 논리 데이터모델 품질검증

• 좋은 데이터 모델의 조건
  • 완전성
  • 중복배제
  • 비즈니스 룰
  • 데이터 재사용
  • 안정성 및 활용성
  • 간결성
  • 의사소통
  • 통합성
• 데이터 모델 품질 검증 기준
  • 정확성
  • 완전성
  • 준거성
  • 최신성
  • 일관성
  • 활용성

논리데이터베이스

좋은 데이터 모델의 조건

• Completeness 완전성
  • 업무에 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야함
• Non-Redundancy 중복배제
  • 하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 함
• Business Rules 비즈니스 룰
  • 수많은 업무 규칙을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 그 규칙을 공유할 수 있게 제공
• Data Reusability 데이터 재사용
  • 데이터의 통합성과 독립성에 대하여 충분히 고려
• Stability and Flexibility 안정성 및 활용성
  • 확장성을 담보하기 위해서는 데이터 관점의 통합 불가피
• Elegance 간결성
  • 합리적으로 잘 정리된 데이터를 통합하여 데이터의 집합을 정의하고, 이를 데이터 모데로 잘 표현하여 활용
• Communication 의사소통
  • 데이터 분석 과정에서 도출되는 많은 업무 규칙은 데이터 모델에 개체, 서브타입, 속성, 관계등의 형태로 최대한 자세하게 표현되어야 함
• Integration 통합성
  • 동일한 성격의 데이터를 한 번만 정의하기 위해 공유 데이터에 대한 구조를 여러 업무 영역에서 공동으로 사용하기 용이하게 해야 함

데이터 모델 품질 검증 기준

논리데이터베이스

Anomaly 이상 현상

• 불필요한 데이터 중복으로 인해 릴레이션에 대한 데이터 삽입/수정/삭제 연산을 수헹할 때 발생할 수 있는 부작용
• Normalization 정규화를 통해 이상현상을 제거
• 종류
  • 삽입 이상
    • 새 데이터를 삽입시 불필요한 데이터도 함께 삽입되는 문제
  • 갱신 이상
    • 중복 데이터 중 일부만 변경하여 데이터가 불일치하게 되는 모순의 문제
  • 삭제 이상
    • 데이터를 삭제시 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제

Normalization 정규화란?

• 중복성을 최소화하고 정보의 일관성을 보장하기 위한 개념
• 릴레이션을 관련 있는 속성들로만 구성되도록 릴레이션을 분해하는 과정
  
• 데이터 구조의 안정성을 최대로 함
• 중복을 배제하여 삽입, 삭제, 갱신 이상의 발생을 방지함
• 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄임
• 논리적 설계 단계에서 수행
  
• 과정(아래 과정을 해야지 정규형이 됨)
  1. 비정규형
  2. 1NF
     • 중복속성 제거
     • 제1정규화
       • 반복되는 속성이나 Group 속성 제거
  3. 2NF
     • 부분종속성 제거
     • 제2정규화
       • 주 식별자에게 완전히 종속되지 않은 속성 제거
  4. 3NF
     • 이행종속성 제거
     • 제3정규화
       • 비 식별자에 종속되는 속성 제거
  5. BCNF(보이스코드정규형)
     • 후보키가 아닌 결정자 제거
  6. 4NF
     • 다치종속성 제거
     • 제4정규화
       • 다시종속성 제거
  7. 5NF
     • 조인종속성 제거
     • 제5정규화
       • 조인 종속성 제거

정규화 목적

• 데이터 중복 배제로 데이터 관리 편의성 제고 및 자료 저장 공간의 최소화
• 데이터 모형 단순화
• 데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지
• 속성의 배열상태 검증
• 엔티티와 속성의 누락 여부 검증 수단
• 자료검색과 추출의 효율성 추구

정규화 특징

• 어떠한 관계구조가 바람직한 것인지, 바람직하지 못한 관계를 어떻게 분해하여야 하는지에 관한 구체적인 판단 기준을 제공
• 정규화된 데이터 모델은 정확성, 일치성, 단순성, 비중복성, 안전성 보장

논리데이터베이스

논리적 데이터 모델링 정의

• E-R 다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 저장할 형태로 표현한 논리적 구조로 정의하는 과정
• 정확한 업무 분석을 통한 자료의 흐름을 분석하여 현재 사용 중인 양식, 문서, 장표를 중심으로 자료항목을 추출하여 엔티티와 속성들의 관계를 구조적으로 정의하는 단계

논리적 데이터 모델링 특성

• 요구사항을 충분히 수집하지 않으면 다음 단계의 요구사항 변경에 따른 많은 비용이 발생
• 모든 이해당사자들과 의사소통의 보조자료로서 E-R 모델을 활용
• 논리적 모델은 H/W나 S/W에 독립적
  
• DBMS에 맞는 논리적 스키마 설계
• 트랜잭션 인터페이스를 설계
  • 사용자의 요구에 대한 트랜잭션을 모델링하는 것은 개념적 설계단계
• 관계형 데이터베이스에서는 테이블을 설계하는 단계
  
• 종류
  • 관계 데이터 모델
  • 계층 데이터 모델
  • 네트워크 데이터 모델

논리데이터베이스

개체-관계(Entity-Relationship) 모델 정의

• 개념적 데이터 모델의 가장 대표적
• 데이터를 개체, 관계, 속성으로 묘사
• E-R 다이어그램으로 표현하며, 1:1, 1:N, N:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있음

E-R 다이어그램 개념

• E-R 모델의 기본 아이디어를 이해하기 쉽게 기호를 사용하여 시각적으로 표현한 그림
• 실체 간의 관계는 물론 조직, 사용자, 프로그램, 데이터 등 시스템 내에서 역할을 가진 모든 실체를 표현
• 데이터에 대해 개발자, 관리자, 사용자들이 서로 다르게 인식하고 있는 뷰들을 하나로 단일화 시킴
• 표기법
  • 피터첸 표기법
  • 정보공학 표기법
  • 바커 표기법

E-R 다이어그램 기호

E-R 다이어그램 표기법 비교

관계의 표현 및 이해

논리데이터베이스

• E-R 표기법에 따라 주제 영역별로 개체와 식별자를 포함한 속성을 도식화 및 개체 간 관계의 기수성, 선택성, 식별/비식별 관계를 도식화
• 개체 내 속성 원자성과 함수 종속성을 분석하여 데이터베이스 정규화 대상 개체를 도출하고 데이터베이스 정규화를 수행
• 논리 데이터 모델에 대하여 정확성, 완전성, 준거성, 최신성, 일관성, 활용성의 품질기준을 적용하고 개체, 속성, 관계에 대하여 체크리스트를 작성한 후 검증 결과에 따라 논리 데이터 모델 품질 검증 결과서를 작성

용어사전

• 데이터 모델
  • 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
• 이상 현상
  • 불필요한 데이터 중복으로 인해 릴레이션에 대한 데이터 삽입/수정/삭제 연산을 수행할 때 발생할 수 있는 부작용

데이터베이스 개발절차

• 요구분석
  • 비지니스 요구사항
• 전략수립
  • 개념적데이터 모델링
• 분석
  • 논리적데이터 모델링
• 설계
  • 물리적데이터 모델링
• 개발
  • 데이터베이스 구축

    운영시스템 안에 데이터베이스 존재

데이터 모델의 정의

• 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
• 종류
  • 개념적 데이터 모델
  • 논리적 데이터 모델
  • 물리적 데이터 모델
• 구성 요소
  • 개체
  • 속성
  • 관계
• 표시 요소
  • 구조
  • 연산
  • 제약 조건

데이터 모델링 절차

1. 개념적 데이터 모델링

• 중요 개념을 구분
• 핵심 개체 도출
• ERD 작성

2. 논리적 데이터 모델링

• 각 개념을 구체화
• ERD-RDB 모델 사상
• 상세 속성 정의
• 정규화

3. 물리적 데이터 모델링

• 개체, 인덱스 등 생성
• DB 개체 정의
• 테이블 및 인덱스 등 설계

데이터 모델의 종류

1. 개념적 데이터 모델

• 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
• 속성들로 기술된 개체 타입과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현
• 현실 세계에 존재하는 개체를 인간이 이해할 수 있는 정보 구조로 표현하기 때문에 정보 모델이라고 함
• 대표적인 개념적 데이터 모델에는 E-R 모델이 있음
  

2. 논리적 데이터 모델

• 개념적 모델링 과정에서 얻은 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정
• 필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들 간의 관계를 이용한 현실 세계를 표현
• 단순히 데이터 모델이라고 하면 논리적 데이터 모델을 의미
• 특정 DBMS는 특정 논리적 데이터 모델 하나만 선정하여 사용
• 데이터 간의 관계를 어떻게 표현하느냐에 따라 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델로 구분

3. 물리적 데이터 모델

• 논리적 데이터 모델에서 레코드의 상세 스펙 등을 기술한 모델로 실제 컴퓨터에 데이터가 저장되는 방법을 정의
• DB 개체 정의
• 테이블 및 인덱스 등 설계

데이터 모델의 구성 요소

1. Entity 개체

• 데이터베이스에 표현하려는 것으로 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체
• 실세계에 독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보로서 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성
• 파일 시스템의 레코드에 대응 하는 것으로 어떤 정보를 제공하는 역할을 수행
• 독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별 가능
• 유일한 식별자에 의해 식별되고 다른 개체와 하나 이상의 관계가 있음

2. Attribute 속성

• 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
• 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당
• 속성은 개체를 구성하는 항목
• 속성의 수는 Degree
  

3. Relationship 관계

• 개체와 개체 사이의 논리적 연결을 의미
• 개체 간의 관계와 속성 간의 관계가 있음
• 형태
  • 일대일(1:1)
  • 일대다(1:N)
  • 다대다(N:M)
• 

데이터 모델에 표시할 요소

• Structure 구조
  • 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현
• Operation 연산
  • 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본도구
• Constraint 제약조건
  • 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터베이스의 논리적인 제약 조건

논리데이터베이스

1. 관계 데이터 모델

• 실 세계 데이터를 행과 열과 구성된 표 형태로 저장하고 한 테이블의 필드 값을 이용하여 다른 테이블에 관련된 데이터를 찾는 식으로 검색하는 데이터 모델
• 용어
  • 릴레이션
  • 속성
  • 튜플
  • 도메인
  • 차수
  • 카디널리티
• 릴레이션 특성과 무결성 제약조건

2. 관계 데이터언어

• 관계 데이터 모델의 연산
• 원하는 데이터를 얻기 위해 릴레이션에 필요한 처리 요구를 수행하는 것
• 종류
  • 일반 집합 연산자
  • 순수 관계 연산자
• 관계해석의 개념

3. 시스템 카탈로그와 뷰

• 데이터베이스의 객체(사용자, 릴레이션 뷰, 인덱스, 권한)와 구조들에 관한 모든 데이터를 포함하는 시스템 데이터베이스
• 뷰는 가상 테이블을 구성하는 데이터베이스 오브젝트로 별도의 저장 공간은 없지만 뷰를 통해 SELECT, DELETE, UPDATE를 할 수 있음

논리데이터베이스

시스템 카탈로그 개념

• 데이터베이스의 객체(사용자, 릴레이션 뷰, 인덱스, 권한)와 구조들에 관한 모든 데이터를 포함하는 시스템 데이터베이스
• 카탈로그에 저장된 정보를 메타데이터라고 함
• 시스템 카탈로그는 사용자 및 질의 최적호 모듈 등 DBMS 자신의 구성요소에 의해서 사용
• 시스템 카탈로그는 관계DBMS마다 표준화되어 있지 않아서 관계 DBMS마다 서로 다른 형태로 시스템 카탈로그 기능을 제공
• 데이터 사전 또는 시스템 테이블이라고 함

시스템 카탈로그 특징

• 사용자가 SQL 문으로 내용 검색이 가능
• 데이터베이스 관리시스템에 의해 생성 및 유지
• 기본 테이블, 뷰, 인덱스 등이 변경되면 자동으로 시스템 카탈로그는 갱신
• 사용자가 SQL문으로 갱신은 불가능
• 위치 투명성 및 중복 투명성을 제공하기 위해 필요한 모든 제어 정보를 포함

시스템 카탈로그 내용

• 릴레이션의 정보
  • 릴레이션 이름
  • 저장된 파일 이름과 파일 구조
  • 속성들에 대한 속성 이름과 타입
  • 정의된 각 인덱스의 이름
  • 정의된 무결성 제약 조건
• 인덱스 관련 정보
  • 인덱스 이름
  • 인덱스의 구조
  • 인덱스의 키에 대한 정보
• 뷰 관련 정보
  • 뷰의 이름
  • 뷰의 정의
  • 뷰의 소유자
• 사용자 관련 정보
  • 사용자 계정 정보
  • 사용자 권한 정보
• 통계 관련 정보
  • 릴레이션 카디널리티
  • 인덱스 카디널리티
  • 인덱스의 높이
  • 인덱스의 범위

View 뷰 개념

• 가상 테이블을 구성하는 데이터베이스 오브젝트로 별도의 저장 공간은 없지만 뷰를 통해 SELECT, DELETE, UPDATE를 할 수 있음

뷰의 장점과 단점

• 장점
  • 논리적 독립성 제공
  • 사용자 데이터 관리 용이
  • 데이터 보안 용이
• 단점
  • 뷰 자체 인덱스 불가
  • 뷰 정의 변경 불가
  • 데이터 변경 제약 존재

논리데이터베이스

Relation data operaton 관계 데이터 연산

• 관계 데이터 모델의 연산
• 원하는 데이터를 얻기 위해 릴레이션에 필요한 처리 요구를 수행하는 것
• 관계대수와 관계 해석이 있음
  

Relational algebra 관계 대수의 개념

• 원하는 결과를 얻기 위해 릴레이션의 처리 과정을 순서대로 기술하는 언어
  • 절차 언어
• 릴레이션을 처리하는 연산자들의 모임
  • 대표 연산자 8개
  • 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자로 분류
• 폐쇠 특성이 존재
  • 피연산자도 릴레이션이고 연산의 결과도 릴레이션

관계 대수 연산자의 종류

• 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자
  

Set operation 일반 집합 연산자

• 릴레이션이 튜플의 집합이라는 개념을 이용하는 연산자
  
  

일반 집합 연산자 특성

• 피연산자가 2개 필요함
  • 2개의 릴레이션을 대상으로 연산을 수행
• 합집합, 교집합, 차집합은 피연산자인 두 릴레이션이 합병 가능해야 함
• 합병가능 조건
  • 두 릴레이션의 차수가 같아야 함
  • 두 릴레이션에서 서로 대응되는 속성의 도메인이 같아야 함

일반 집합 연산자 - 카티션 프로덕트 cartesian product

• 두 릴레이션 R과 S의 카티션 프로덕트 : R x S
  • 릴레이션 R에 속한 각 튜플과 릴레이션 S에 속한 각 튜플을 모두 연결하여 새로운 튜플로 결과 릴레이션을 구성
• 결과 릴레이션의 특성
  • 차수는 릴레이션 R과 S의 차수를 더함
  • 카디널리티는 릴레이션 R과 S의 카디널리티를 곱함
• 교환적 특징
  • R x S = S x R
• 결합적 특징
  • (R x S) x T = R x (S x T)

카디션 프로덕트 연산

Relational operation 순수 관계 연산자

• 릴레이션 구조와 특성을 이용하는 연산자
  
  

Relational calculus 관계 해석 개념

• 처리를 원하는 데이터가 무엇인지만 기술하는 언어
  • 비절차 언어
• 분류
  • 튜플 관계 해석
  • 도메인 관계 해석

논리데이터베이스

• 관계 데이터 모델의 기본 용어를 익히고 릴레이션을 구성하는 요소와 특성을 이해
• 관계 데이터 언어의 종류인 관계 대수의 일반 집합 연산자와 순수 관계 연산자의 차이를 이해하고 관계해석의 개념을 정리
• 시스템 카탈로그와 뷰에 대한 개념 및 특징 이해

용어사전

• 관계 데이터 모델
  • 실 세계 데이터를 행과 열과 구성된 표 형태로 저장하고 한 테이블의 필드 값을 이용하여 다른 테이블에 관련된 데이터를 찾는 식으로 검색하는 데이터 모델
• 시스템 카탈로그
  • 데이터베이스의 객체와 구조들에 관한 모든 데이터를 포함하는 시스템 데이터베이스

관계 데이터 모델 개념

• DBMS에서 지원하는 데이터 모델
• 실 세계 데이터를 행과 열과 구성된 표 형태로 저장하고 한 테이블의 필드 값을 이용하여 다른 테이블에 관련된 데이터를 찾는 식으로 검색하는 데이터 모델
• 

관계 데이터 모델의 기본 용어

1. Relation 릴레이션
   • 하나의 개체에 관한 데이터를 2차원 테이블 구조로 저장한 것
   • 파일 관리 시스템 관점에서 파일에 대응
2. Attribute 속성
   • 릴레이션의 열
   • 파일 관리 시스템 관점에서 필드에 대응
3. Tuple 튜플
   • 릴레이션의 행
   • 파일 관리 시스템 관점에서 레코드에 대응
4. Domain 도메인
   • 하나의 속성이 가질 수 있는 모든 값의 집합
   • 속성 값을 입력 및 수정 할 때 적합성 판단의 기준이 됨
   • 일반적으로 속성의 특성을 고려한 데이터 타입으로 정의
5. Null 널
   • 속성 값을 아직 모르거나 해당되는 값이 없음을 표현
6. Degree 차수
   • 하나의 릴레이션에서 속성의 전체 개수
7. Cardinality 카디널리티
   • 하나의 릴레이션에서 튜플의 전체 개수

릴레이션의 구성

1. Relation schema 릴레이션 스키마
   • 릴레이션의 논리적 구조
   • 릴레이션의 이름과 릴레이션에 포함된 모든 속성 이름으로 저으이
   • 정적인 특성
2. Relation instance 릴레이션 인스턴스
   • 어느 한 시점에 릴레이션에 존재하는 튜플들의 집합
   • 동적인 특징
3. 릴레이션 구성

4. 릴레이션 특성
   1. 튜플의 유일성
      • 하나의 릴레이션에는 동일한 튜플이 존재할 수 없음
   2. 튜플의 무순서
      • 하나의 릴레이션에서 튜플 사이의 순서는 무의미함
   3. 속성의 무순서
      • 하나의 릴레이션에서 속성 사이의 순서는 무의미함
   4. 속성의 원자성
      • 속성 값으로 원자 값만 사용 가능

Integrity constraint 무결성 제약조건

• 데이터의 무결성을 보장하고 일관된 상태로 유지하기 위한 규칙
• 무결성
  • 데이터의 결함이 없는 상태
  • 정확하고 유효하게 유지
• 무결성 제약 조건
  • 개체 무결성 제약조건
    • 기본키를 구성하는 모든 속성은 널 값을 가질 수 없다
  • 참조 무결성 제약조건
    • 외래키는 참조할 수 없는 값을 가질 수 없다