[정보처리기사 실기] 데이터 입출력 구현

🤖 데이터베이스 설계 순서 (데이터베이스 모델링 절차)

데이터 모델링 : 현실 내 복잡한 데이터 구조를 단순/추상화하여 체계적으로 표현

1. 요구조건 분석
   : 요구 조건 명세서 작성
   
   
2. 개념적 모델 (개념적 설계)
   - 현실 세계를 데이터 관점으로 추상화하는 단계
   - 개념적 스키마 구성 (E-R 다이어그램)
   
   
3. 논리적 모델 (논리적 설계)
   - 개념적 모델을 컴퓨터가 처리할 수 있는 구조로 표현
   - 정규화
   - 트랜잭션 인터페이스 설계
   
   
4. 물리적 모델 (물리적 설계)
   - 물리적 스키마 생성
   - 트랜잭션 세부 설계
   - 반정규화
   
   
5. 구현
   : DBMS에서 SQL로 작성한 명령문 실행 후 데이터베이스 실제 생성

 

 

🤖 데이터 모델 구성 요소

• 구조 (Structure)
  - 논리적으로 표현될 대상으로서의 개체 간 관계
  - 데이터 구조, 정적 성질 표현
   
• 연산 (Operation)
  - 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세
  - 데이터베이스 조작 도구
  
  
• 제약조건 (Constraint)
  - 데이터 무결성 유지를 위한 DB의 보편적 방법
  - 릴레이션의 특정 칼럼에 설정하는 제약
  - 개체 무결성, 참조 무결성 등

 

 

🤖 논리 데이터 모델링 속성 (개체-관계 모델 / E-R Model)

• 개체 (Entity)
  - 독립적이고 구별 가능한 모든 것
  
  
• 속성 (Attributes)
  - 개체가 가진 고유의 특성
  - 가장 작은 논리적 단위
  
  
• 관계 (Relationship)
  - 두 개체 간의 의미 있는 연관성 및 연결 구조
  - 일대일(1:1), 일대다(1:N), 다대다(N:M)

https://it-freelancer.tistory.com/962

[정처기] 데이터 모델 구성 요소 3가지

 

 

 

🤖 E-R 다이어그램 표기법

 

 

🤖 관계대수

: 원하는 정보의 검색 과정을 정의하는 절차적 언어
어떻게 질의를 수행할 것인가를 명시하는 절차적 언어
상용 관계 DBMS들에서 널리 사용되는 SQL의 이론적인 기초

 

순수 관계 연산자

1. Select (선택) : σ (시그마)
   - 조건을 만족하는 튜플들의 부분 집합
   

   σ <셀렉션 조건> (테이블)
   σ 성적=90 (학생)​

   
   
   
2. Project (추출) : π (파이)
   - 속성들의 부분 집합 반환, 중복 제거
   

   π <애트리뷰트 리스트> (테이블)
   π 학번,이름,성적 (σ 성적=90 (학생))

   

   

   
   
   
3. Join : ⋈ (보타이)
   - 두 개의 릴레리션을 하나로 합쳐 새로운 릴레이션 형성
   

   // 세타조인, 동등조인
   R ⋈<조건> S
   EMPLOYEE ⋈DNO=DEPTNO DEPARTMENT
   
   // 자연조인
   R *<R속성, S속성> S
   EMPLOYEE *DNO,DEPTNO DEPARTMENT

   
   - 세타 조인 : 두 릴레이션 속성 값을 비교(=, <>, <=, <, >=, >) 후 조건을 만족하는 튜플만 반환
   - 동등 조인 : 세타 조인 중에서 비교 연산자가 =인 조인
   

   

   
   - 자연 조인 : 동등 조인의 결과에서 중복된 속성(애트리뷰트)을 제거한 결과
   

   

   
   
   
4. Division : ÷ (나누기)
   - A⊃B일 때(B가 A에 포함될 때) B가 가진 속성을 제외한 나머지 속성들만 추출
   

   

 

일반 집합 연산자

1. Union (합집합) : ∪
   - 두 릴레이션의 합 추출
   - 중복된 튜플 제거
   
   
2. Intersection (교집합) : ∩
   - 두 릴레이션의 중복되는 값만 추출
   
   
3. Difference (차집합) : －
   - 두 릴레이션 R과 S의 차집합 R - S는 R에는 속하지만 S에는 속하지 않은 튜플들로 이루어진 릴레이션
   
   
4. Cartesian Product (교차곱) : X
   - 두 릴레이션 R과 S의 튜플들의 모든 가능한 조합으로 이루어진 릴레이
   - 교차곱 이후 Degree(차수; 속성의 개수) : R의 차수 + S의 차수
   - 교차곱 이후 Cardinality(기수; 튜플의 개수) : R의 기수 + S의 기수
   

   

 

 

 

🤖 관계 해석

: 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 언어
원하는 데이터만 명시하고 질의를 어떻게 수행할 것인가는 명시하지 않는 선언적인 언어

 

논리 연산자

1. OR : ∨
   - 원자식 간 "또는" 관계로 연결
   
   
2. AND : ∧
   - 원자식 간 "그리고" 관계로 연결
   
   
3. NOT : ￢
   - 원자식에 대한 부정

 

정량자

1. 전칭 정량자 : ∀
   - 모든 가능한 튜플 "For All"
   
   
2. 존재 정량자 : ∃
   - 어떤 튜플 하나라도 존재 "There Exists"

 

 

🤖 정규화

: 관계형 데이터 모델의 중복을 제거하여 이상 현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위한 작업

논리적 설계 단계에서 수행

 

이상 현상
: 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 떄 발생하는 비합리적인 현상

• 삽입 이상 (Insertion Anomaly) : 데이터 삽입 시 불필요한 데이터가 함께 삽입
• 삭제 이상 (Deletion Anomaly) : 튜플 삭제 시 필요한 데이터도 함께 삭제
• 갱신 이상 (Update Anomaly) : 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 수정되어 정보 모순 발생

 

정규화 과정
   0. 비정규 릴레이션

1. 제 1 정규형 (1NF)
   - 모든 도메인이 원자 값 
   
   
2. 제 2 정규형 (2NF)
   - 1NF를 만족하며 부분적 함수 종속 제거
   
   
3. 제 3 정규형 (3NF)
   - 2NF를 만족하며 이행적 함수 종속 제거
   
   
4. BCNF
   - 3NF를 만족하며 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거
   
   
5. 제 4 정규형 (4NF)
   - BCNF를 만족하며 다치 종속
   
   
6. 제 5 정규형 (5NF)
   - 4NF를 만족하며 조인 종속성 이용

 

반정규화

: 정규화 과정 진행 후, 시스템 성능 향상 및 운영 단순화를 위해 의도적으로 데이터 중복/통합/분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법
- 장점 : 반정규화 된 데이터는 성능 향상과 관리의 효율성이 증가한다.

- 단점 : 데이터의 일관성 및 정합성 저하, 유지를 위한 별도 비용 발생

 

 

 

🤖 데이터베이스 종류

• 관계형 데이터베이스
  : 테이블 간의 관계를 중심으로 데이터를 구성하며 SQL 사용
• 객체지향 데이터베이스
  : 객체지향 프로그래밍과 유사한 방식으로 데이터를 구성하며 자바나 C++ 등의 프로그래밍 언어 사용

관계형 데이터베이스 표현

- 릴레이션 : 테이블

- 속성 : 열 = 필드

- 튜플 : 행 = 레코드

- 차수 Degree : 속성의 개수

- 기수 Cardinality: 튜플의 개수

- 도메인 : 하나의 속성에서 취할 수 있는 원자 값들의 집합

 

 

 

🤖 Key

• 기본키 (Primary Key)
  - 릴레리션에서 각 레코드를 식별하기 위해 선택된 유일한 키
  - 중복된 값과 NULL 값을 가질 수 없음(개체 무결성)
  
  
• 대체키 (Alternate Key)
  - 기본키와 마찬가지로 유일성을 보장하지만, 기본키로 적합하지 않은 경우 사용되는 키를 의미
  - 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키
  
  
• 후보키 (Candidate Key)
  - 릴레리션에서 기본키로 선택될 수 있는 가능서잉 있는 키
  - 유일성과 최소성의 조건을 만족
  * 유일성 : 하나의 키 값으로 하나의 튜플을 유일하게 식별 가능
  * 최소성 : 모든 레코드를 식별하는데 최소한의 속성으로만 구성
  
  
• 슈퍼키 (Super Key)
  - 한 릴레리션 내 속성들의 집합으로 구성된 키
  - 유일성을 보장하지만, 최소성의 조건을 만족시키지 않음
  
  
• 외래키 (Foreign Key)
  - 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합
  - 해당 속성은 참조하는 릴레이션의 기본키 값과 일치하거나 NULL 값이어야 함(참조 무결성)

 

 

🤖 무결성 (Integrity)

: 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제 값이 일치하는 정확성을 의미

• 개체 무결성 : 기본키는 NULL이 될 수 없고 중복이 일어날 수 없음
• 도메인 무결성 : 주어진 속성이 도메인에 속해야 함
• 참조 무결성 : 외래키는 참조할 수 없는 값을 가질 수 없음
• 사용자 정의 무결성 : 속성값들이 사용자가 정의한 제약조건에 만족해야 

 

 

참고 : 

https://velog.io/@kya754/%EC%A0%95%EB%B3%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC%EA%B8%B0%EC%82%AC-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%EB%8C%80%EB%B9%84-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4

[정보처리기사 실기] 데이터베이스 정리

https://chopby.tistory.com/57

데이터베이스 4장 관계대수

https://sugoring-it.tistory.com/153

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