논리데이터베이스 - 관계데이터언어

논리데이터베이스

관계데이터개념

Relation data operaton 관계 데이터 연산

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

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
    관계 대수 연산의 종류

Set operation 일반 집합 연산자

  • 릴레이션이 튜플의 집합이라는 개념을 이용하는 연산자
    일반집합연산자의 종류
    일반집합연산자의 종류와 기능

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

카디션 프로덕트 연산

Relational operation 순수 관계 연산자

  • 릴레이션 구조와 특성을 이용하는 연산자
    순수관계 연산자의 종류
    순수관계 연산자의 종류와 기능

Relational calculus 관계 해석 개념

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

논리데이터베이스 - 관계데이터베이스 모델

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
  • 릴레이션

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
    • 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
  • 릴레이션 구성
  1. 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

물리데이터베이스 - 분산데이터베이스

물리데이터베이스

분산 데이터베이스의 정의

  • 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 여러 CPU에 연결된 저장장치들을 제어하는 형태의 데이터베이스

  • 논리적으로 같은 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터베이스

  • 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역 노드로 위치시켜 사용성과 성능을 극대화 시킨 데이터베이스

분산 데이터베이스 설계 시 고려사항

  • 작업부하(Work Load)의 노드별 분산 정책
  • 지역의 자치성 보장 정책
  • 데이터의 일관성 정책
  • 사이트나 회선의 고장으로 부터의 회복 기능
  • 통신 네트워크를 통한 원격 접근 기능

분산 데이터베이스의 목표

  • 투명성

  • 위치투명성

    • 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스 할 수 있음
  • 중복투명성

    • 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행
  • 병행투명성

    • 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음
  • 장애투명성

    • 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리

분산 데이터베이스의 장/단점

  • 장점
    • 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장
    • 신뢰성과 가용성이 높음
    • 효용성과 융통성이 높음
    • 빠른 응답 속도와 통신비용 절감
    • 시스템의 성능 향상
    • 중앙 컴퓨터의 장애가 전체 시스템에 영향을 끼치지 않음
    • 자료의 공유성 향상
    • 시스템 규모의 적절한 조절 가능
    • 각 지역 사용자의 요구 수용 증대
  • 단점
    • 소프트웨어 개발 비용 증가
    • DBMS가 수행할 기능이 복잡
    • 데이터베이스 설계, 관리의 복잡성
    • 오류의 잠재성 증가
    • 처리 비용의 증가
    • 데이터 무결성에 대한 위협

분산 데이터베이스 설계 방법

1. 테이블 위치 분산

  • 테이블 위치 분산은 데이터베이스의 테이블각기 다른 서버에 분산시켜 배치하는 방법
    • 테이블 위치를 분산할 때는 테이블의 구조를 변경하지 않으며, 다른 데이터베이스의 테이블과 중복되지 않게 배치
    • 데이터베이스의 테이블을 각각 다른 위치에 배치하려면 해당 테이블들이 놓일 서버들을 미리 설정해야 함

2. Fragment 분할

  • 테이블의 데이터를 분할하여 분산시키는 것
  • 분할 규칙
    • 완전성 : 전체 데이터를 대상으로 분할해야 함
    • 재구성 : 분할된 데이터는 관계 연산을 활용하여 본래의 데이터로 재구성할 수 있어야 함
    • 상호 중첩 배제 : 분할된 데이터는 서로 다른 분할의 항목에 속하지 않아야 함
  • 주요 분할 방법
    • 수평 분할 : 테이블을 행(Row) 단위로 분할
    • 수직 분할 : 테이블을 열(Column) 단위로 분할

3. Allocation 할당

  • 할당은 동일한 분할을 여러 개의 서버에 생성하는 분산 방법
  • 중복이 없는 할당과 중복이 있은 할당으로 구분됨
  • 비중복 할당 방식
    • 최적의 노드를 선택해서 분산 데이터베이스의 단일 노드에서만 분할이 존재하도록 하는 방식
    • 일반적으로 애플리케이션에는 릴레이션을 배타적 분할로 분리하기 힘든 요구가 포함되므로 분할된 테이블 간의 의존성은 무시되고 비용 증가, 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있음
  • 중복 할당 방식
    • 동일한 테이블을 다른 서버에 복제하는 방식
    • 일부만 복제하는 부분 복제와 전체를 복제하는 완전 복제가 있음
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