1. INSERT문

→ 데이터베이스에 새로운 데이터를 추가하는 데 사용, 특정 테이블의 행에 값을 지정하여 삽입할 수 있음

INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, email, hire_date)
VALUES (1, 'John', 'Doe', 'john.doe@example.com', TO_DATE('2023-05-01', 'YYYY-MM-DD'));

 

① 단일 행 삽입 : 한 번에 하나의 행을 테이블에 삽입하는 방법

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

 

② 다중 행 삽입 : 한 번에 여러 행을 테이블에 삽입하는 방법, (대량의 데이터를 삽입할 때 효율적)

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...),
       (value4, value5, value6, ...),
       (value7, value8, value9, ...),
       ...;

 

③ INSERT INTO SELECT : 다른 테이블에서 선택한 데이터를 기반으로 행을 삽입하는 방법

INSERT INTO table_name1 (column1, column2, column3, ...)
SELECT column1, column2, column3, ...
FROM table_name2
WHERE condition;
INSERT INTO new_employees (employee_id, first_name, last_name, email, hire_date)
SELECT employee_id, first_name, last_name, email, hire_date
FROM employees
WHERE hire_date >= TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD');

employees 테이블에서 hire_date가 2023-01-01 이후인 모든 직원의 데이터를 선택하여 new_employees 테이블에 삽입된다.

 

※ INSERT문을 사용한 데이터 삽입 시 주의할 점

- NOT NULL 제약조건이 있는 열에는 NULL 값을 삽입할 수 없고, 반드시 값을 제공해야 한다.

- 기본키 또는 고유키 제약조건이 있는 열에 중복 값을 삽입하려고 하면 오류가 발생한다.

- 외래키 제약조건이 있는 열에 존재하지 않는 참조값을 삽입하려고 하면 오류가 발생한다.

 

 

2. UPDATE문

→ 데이터베이스의 기존 데이터를 수정하는 데 사용, 테이블의 행의 값 변경 가능, where절을 사용하여 특정 행을 선택할 수 있으며 원하는 열의 값 수정 가능

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;
UPDATE employees
SET email = 'johndoe@example.com', hire_date = TO_DATE('2023-05-01', 'YYYY-MM-DD')
WHERE employee_id = 1;

employees 테이블에서 employee_id가 1인 행의 email과 hire_date 값이 수정된다.

UPDATE employees
SET salary = salary + 1000, last_name = CONCAT(last_name, ' (Updated)')
WHERE employee_id = 1;

UPDATE문을 사용할 때 위와 같이 다양한 연산자와 함수를 사용하여 값을 계산하거나 조작하는 것도 가능하다.

employees 테이블에서 employee_id가 1인 행의 salary 값을 1000만큼 증가시키고, CONCAT() 함수를 사용하여 last_name에 (Updated)라는 문자열을 추가했다.

 

※ UPDATE문을 사용한 데이터 수정 시 주의할 점

- WHERE절을 사용하여 특정 행을 선택하지 않으면 테이블의 모든 행이 업데이트된다.

- NOT NULL 제약조건이 있는 열에 NULL 값을 설정하려고 하면 오류가 발생한다.

- 기본키 또는 고유키 제약조건이 있는 열에 중복 값을 설정하려고 하면 오류가 발생한다.

- 외래키 제약조건이 있는 열에 존재하지 않는 참조값을 설정하려고 하면 오류가 발생한다.

 

 

3. DELETE문

→ 데이터베이스의 데이터를 삭제하는 데 사용, 특정 테이블에서 행을 선택하여 삭제할 수 있음

DELETE FROM table_name
WHERE condition;
DELETE FROM employees
WHERE employee_id = 1;

employees 테이블에서 employee_id가 1인 행이 삭제된다.

 

※ DELETE문을 사용한 데이터 삭제 시 주의할 점

- WHERE절을 사용하여 특정 행을 선택하지 않으면 테이블의 모든 행이 삭제된다. → TRUNCATE문을 사용하는 것이 더 효율적일 수 있다.

- 삭제된 데이터는 복구할 수 없으므로 DELETE문을 사용하기 전에 데이터를 백업하거나 복구할 수 있는 방법을 고려해야 한다.

- 외래키 제약조건으로 인해 참조 무결성이 깨질 경우 해당 행을 삭제할 수 없다. → 참조하는 행을 먼저 삭제하거나 외래키 제약조건을 수정해야 한다.

 

★ DELETE FROM과 TRUNCATE TABLE의 차이

① 작동방식

- DELETE : WHER절을 사용하지 않으면 테이블의 모든 행을 하나씩 삭제 각 행의 삭제에 대한 로그가 기록되고, 트리거가 발생할 수 있음

- TRUNCATE : 테이블의 모든 데이터를 한 번에 삭제, 로그를 남기지 않고 테이블을 초기 상태로 재설정 → 트리거 발생 X

② 성능

- DELETE : 각 행을 개별적으로 삭제하므로 테이블이 큰 경우 실행 속도가 느릴 수 있음

- TRUNCATE : 모든 데이터를 한 번에 삭제하므로 실행 속도가 빠르고 효율적

③ 사용사례

- DELETE : 특정 조건을 만족하는 행을 삭제할 때 사용, WHERE절을 사용하지 않으면 모든 행을 삭제할 수 있지만, 이 경우 TRUNCATE를 사용하는 것이 효율적

- TRUNCATE : 테이블의 모든 데이터를 빠르게 삭제하고자 할 때 사용됨

 

☆ 실무적 측면에서의 예시

- DELETE : 개발 중인 웹 애플리케이션에서 특정 날짜 이전의 테스트 데이터를 삭제하려면 WHERE절을 포함하여 특정 조건을 충족하는 행을 삭제할 수 있다.

DELETE FROM test_data
WHERE created_at < '2022-01-01';

 

- TRUNCATE : 하루에 한 번씩 임시 데이터를 삭제해야 하는 경우 TRUNCATE를 사용하여 모든 데이터를 빠르게 삭제할 수 있다.

TRUNCATE TABLE temporary_data;

 

 

4. SELECT문

→ 데이터베이스 테이블에서 원하는 데이터를 조회하는 데 사용

SELECT column_name1, column_name2, ... FROM table_name;
SELECT first_name, last_name FROM employees;

employees 테이블에서 first_name과 last_name 열을 조회한다.

SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;
SELECT DISTINCT job_id FROM employees;

DISTINCT 키워드는 중복된 값을 제거하고 고유한 값만 조회하려는 경우 사용된다.

employees 테이블에서 고유한 job_id만 조회된다.

SELECT column_name AS alias_name FROM table_name;
SELECT first_name AS 이름 FROM employees;

alias(별칭)을 사용하여 열 이름이나 표현식에 다른 이름을 지정할 수 있다. 

별칭을 사용하면 결과의 가독성을 높이고 쿼리를 더 간결하게 작성할 수 있다.

employees 테이블에서 first_name 열을 이름이라는 별칭으로 조회한다.

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1. CREATE문

1) 테이블 주요 데이터 타입

데이터타입 설명
CHAR(n) 고정 길이 문자열 (n : 1~255)
VARCHAR(n) 가변 길이 문자열 (n : ~65535)
DECIMAL(p, s) 숫자형 최대 65자리까지
(p : 전체자릿수, s : 소수점 자릿수)
INT(n) 정수형(자릿수)
DATE 날짜와 시간
TIMESTAMP 날짜와 시간 (나노초 정밀도)
LONGBLOB 문자열 데이터 (최대 4GB)

 

2) 예시 테이블 생성 구문

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT(6) PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(20),
    last_name VARCHAR(25) NOT NULL,
    email VARCHAR(25) NOT NULL UNIQUE,
    phone_number VARCHAR(15),
    hire_date DATE NOT NULL,
    job_id VARCHAR(10) NOT NULL,
    salary INT(8),
    commission_pct DECIMAL(2, 2),
    manager_id INT(6),
    department_id INT(4)
);

 

3) 테이블 이름 생성 규칙

→ 다양한 데이터베이스 시스템에서 작동되도록 테이블 이름을 설정하고, 팀 내에서 일관된 명명 규칙을 유지하는 것이 중요하다

① 유효한 문자 사용 : 테이블은 알파벳, 숫자, 밑줄로 구성, 특수문자나 공백은 X

② 첫 글자 : 테이블 이름은 알파벳 문자로 시작해야 함, 숫자나 밑줄로 시작 X

③ 길이 제한 : 일반적으로 30자 이내

④ 의미 있는 이름 사용 : 데이터를 담고 있는 내용을 명확하게 설명할 수 있도록 축약어보다 전체 단어를 사용하는 것이 좋음

⑤ 단수/복수형 일관성 : 팀 내에서 사용하는 규칙을 명확하게 따르는 것이 좋음

⑥ 예약어 피하기 : 예약어를 사용하면 SQL 쿼리 작성 시 혼란을 초래할 수 있으므로 피하기

 

4) 제약조건

- 데이터베이스 테이블의 열에 적용되어 데이터의 무결성을 유지하는데 도움을 줌

- 데이터베이스에 저장되는 값들이 특정 규칙에 부합하도록 강제할 수 있음

PRIMARY KEY 테이블의 각 행을 고유하게 식별할 수 있는 키
UNIQUE 열의 모든 값이 고유한지 확인
FOREIGN KEY 다른 테이블의 기본키에 대한 참조를 설정하여 관계 정의
CHECK 열의 값이 특정 조건을 만족하는지 확인
NOT NULL 열의 값이 NULL이 아닌지 확인

 

 

2. ALTER문

→ 기존의 데이터베이스 객체를 수정하는데 사용하며 테이블, 인덱스, 시퀀스, 뷰 등의 객체 변경 가능

1) 주요 사용 사례

① 테이블에 열 추가, 수정, 삭제

② 제약조건 추가, 수정, 삭제

③ 인덱스 상태 변경 (활성화 또는 비활성화)

④ 시퀀스의 시작값, 증가값, 최대값 등 변경

⑤ 뷰 정의 변경

 

2) ALTER TABLE

- 기존 테이블을 수정하는 데 사용

- 열 추가, 열 삭제, 열 데이터 타입 변경 

- 제약 조건 추가, 제약 조건 삭제, 제약 조건 수정 등

-- 열 추가
ALTER TABLE employees ADD (middle_name VARCHAR(20));

-- 열 삭제
ALTER TABLE employees DROP COLUMN middle_name;

-- 데이터 타입 변경
ALTER TABLE employees MODIFY first_name VARCHAR(30);

-- 제약 조건 추가 
             테이블명                   제약조건별칭           걸테이블
ALTER TABLE employees ADD CONSTRAINT emp_email_unique UNIQUE (email);

-- 제약 조건 삭제
ALTER TABLE employees DROP CONSTRAINT emp_email_unique;

 

3) ALTER VIEW

- 기존 뷰를 수정하는 데 사용

- 뷰의 정의를 변경하거나 뷰와 관련된 제약 조건을 추가/삭제할 수 있음

ALTER VIEW employee_view COMPILE;

 

 

3. DROP문

1) DROP TABLE

- 테이블을 완전 삭제하는 데 이용

- 테이블과 해당 테이블에 관련된 모든 데이터, 인덱스, 제약조건, 트리거, 권한 등을 제거

- 삭제한 테이블은 복구할 수 없음

DROP TABLE employees;

 

2) RENAME

- 테이블 이름 변경

- 테이블의 구조나 데이터에 영향을 주지 않고 오직 이름만 변경

RENAME employees TO staff;

 

3) TRUNCATE TABLE

- 테이블의 모든 데이터를 빠르게 삭제

- 테이블의 구조, 인덱스, 제약조건 등은 그대로 유지하면서 오직 데이터만 삭제

TRUNCATE TABLE employees;

 

4) DROP과 TRUNCATE의 차이점

  DROP TRUNCATE
복구 가능성 테이블 자체 삭제 복구 불가 테이블의 데이터 삭제 → 복구 가능
영향 받는 객체 테이블과 관련된 인덱스, 제약조건, 트리거, 권한 등 모든 객체 삭제 오직 데이터만 삭제, 다른 객체는 그대로 둠
속도 시간이 다소 걸림 모든 데이터를 빠르게 삭제
트랜잭션 및 롤백 트랜잭션 사용, 롤백 가능 트랜잭션 사용안함, 롤백 불가능
용도 테이블을 완전히 제거할 때 사용 테이블의 데이터만 빠르게 삭제하려는 경우 사용

 

 

4. ON DELETE 옵션

→ RDBMS에서 외래키 제약조건에 사용되며 참조된 레코드가 삭제될 때 어떻게 처리할지를 지정하는 옵션

    ON DELETE 옵션을 적절하게 사용하면 데이터의 무결성을 보장할 수 있다.

① Cascading : 참조된 레코드가 삭제될 때 해당 레코드를 참조하는 다른 레코드도 함께 삭제

CREATE TABLE Orders (
   order_id int PRIMARY KEY,
   customer_id int REFERENCES Customers(customer_id) ON DELETE CASCADE,
   order_date date,
   total_amount decimal(10,2)
);

customer_id 컬럼은 Customers 테이블의 customer_id 컬럼을 참조하는 외래키이다. 

ON DELETE CASCADE 옵션으로 인해 Customers 테이블의 레코드 삭제 시 해당 customaer_id를 참조하는 Orders 테이블의 레코드도 함께 삭제된다.

 

② Restrict : 참조된 레코드가 삭제될 때 해당 레코드를 참조하는 다른 레코드를 삭제 X

CREATE TABLE Orders (
   order_id int PRIMARY KEY,
   customer_id int REFERENCES Customers(customer_id) ON DELETE RESTRICT,
   order_date date,
   total_amount decimal(10,2)
);

ON DELETE RETRICT 옵션으로 인해 Customers 테이블의 레코드 삭제 시 Orders 테이블의 레코드는 삭제되지 않는다.

 

③ SET NULL : 참조된 레코드가 삭제될 때 해당 레코드를 참조하는 다른 레코드의 컬럼 값을 NULL로 설정

CREATE TABLE Orders (
   order_id int PRIMARY KEY,
   customer_id int REFERENCES Customers(customer_id) ON DELETE SET NULL,
   order_date date,
   total_amount decimal(10,2)
);

ON DELETE SET NULL 옵션으로 인해 Customers 테이블의 레코드 삭제 시 Orders 테이블 레코드의 customer_id 컬럼 값이 NULL로 설정된다.

 

④ SET DEFAULT : 참조된 레코드가 삭제될 때 해당 레코드를 참조하는 다른 레코드의 컬럼 값을 기본값으로 설정

CREATE TABLE Orders (
   order_id int PRIMARY KEY,
   customer_id int REFERENCES Customers(customer_id) ON DELETE SET DEFAULT,
   order_date date,
   total_amount decimal(10,2)
);

ON DELETE SET DEFAULT 옵션으로 인해 Customers 테이블의 레코드 삭제 시 Orders 테이블 레코드의 customer_id 컬럼 값이 기본값으로 설정된다.

 

⑤ NO ACTION : 참조된 레코드가 삭제될 때 해당 레코드를 참조하는 다른 레코드를 삭제 X

CREATE TABLE Orders (
   order_id int PRIMARY KEY,
   customer_id int REFERENCES Customers(customer_id) ON DELETE NO ACTION,
   order_date date,
   total_amount decimal(10,2)
);

ON DELETE NO ACTION 옵션으로 인해 Customers 테이블의 레코드 삭제 시 Orders 테이블 레코드를 삭제하지 않는다.

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1. 데이터베이스 (Database)

1) 개념

- 관련된 데이터들을 체계적으로 저장하고 관리할 수 있도록 구성된 데이터의 집합

- 데이터 중복 최소화, 데이터 무결성 및 일관성 유지, 효율적인 데이터 접근 및 검색을 위한 목적으로 설계

 

2) DBMS (데이터베이스 관리 시스템)

- 데이터베이스를 관리하기 위한 시스템

- 사용자와 데이터베이스 간의 인터페이스 역할

- 데이터의 저장, 검색, 수정, 삭제 등을 수행

 

3) DBMS의 주요 기능

① 데이터 정의 : 데이터베이스 스키마를 생성, 수정, 삭제

② 데이터 조작 : 데이터 삽입, 수정, 삭제, 검색

③ 데이터 보안 : 데이터 접근 권한을 관리하여 민감한 정보 보호

④ 데이터 무결성 : 데이터베이스 내의 데이터가 정확하고 일관성이 유지되도록 함

⑤ 트랜잭션 관리 : 여러 작업이 동시에 수행될 때 데이터의 일관성을 유지하고, 시스템 장애 발생 시 데이터 복구

 

 

2. SQL (Structrued Query Language)

1) 개념

- 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)에서 데이터를 정의, 조작, 제어하기 위해 사용되는 표준화된 프로그래밍 언어

- SQL 사용 시 데이터 저장, 수정, 삭제, 검색 가능

 

2) SQL의 종류

① DDL (Data Definition Language) : 데이터베이스 스키마를 생성, 변경, 삭제하기 위한 명령어

- CREATE

- ALTER

- DROP

- RENAME

- TRUNCATE

② DML (Data Manipulation Language) : 데이터를 검색, 삽입, 수정, 삭제하기 위한 명령어

- SELECT 

- INSERT

- UPDATE

- DELETE

③ DCL (Data Control Language) : 데이터베이스 사용자의 권한을 관리하기 위한 명령어

- GRANT

- REVOKE

④ TCL (Transaction Control Language) : 데이터베이스 트랜잭션을 관리하기 위한 명령어

- COMMIT

- ROLLBACK

- SAVEPOINT

 

 

3. 데이터베이스 테이블

1) 개념

- 관계형 데이터베이스에서 데이터를 구조화하여 저장하는 기본 단위

- 테이블은 행(row)과 열(column)의 2차원 구조로 이루어져 있으며, 각 행은 개별 레코드, 열은 레코드의 속성을 나타냄

- 데이터를 체계적으로 저장 및 관리 가능하며 테이블 간의 관계를 통해 효율적인 데이터 모델링 및 검색이 가능하고, 무결성과 일관성을 유지할 수 있음

 

2) 구성요소

① 행(Row) 

- 개별레코드

- 한 행은 테이블의 모든 열에 대한 값을 포함

- 각각의 행은 고유한 식별자(ex.기본키)를 가질 수 있음

② 열(Column)

- 특정 속성

- 이름과 데이터 타입을 가짐

- 제약 조건이나 기본값 등 추가 속성 설정 가능

③ 기본키(Primary Key)

- 각 행을 고유하게 식별하는 열

- 기본키로 설정된 열은 NULL값을 가질 수 없고, 각 행에 대해 고유한 값을 가져야 함

④ 외래키(Foreign Key)

- 다른 테이블의 기본키를 참조하는 열

- 서로 다른 테이블 간의 관계를 정의하고, 데이터 무결성을 유지할 수 있음

 

 

4. ERD (Entity-Relationship Diagram)

1) 개념

- 데이터베이스의 구조와 관계를 그래픽적으로 표현한 도표

- 데이터의 구조와 관계를 명확히 이해하고, 효율적인 데이터 모델을 만들기 위한 청사진을 작성할 수 있음

 

2) 주요 구성요소

① 엔터티 (entity) 

- 데이터베이스에서 관리하려는 실체나 개체

- 일반적으로 테이블과 일치하며, ERD에서는 직사각형으로 표현됨

② 속성 (Attribute) 

- 엔터티의 특징이나 성질

- 데이터베이스 테이블의 열에 해당

- ERD에서 원 또는 타원으로 표현되며, 해당 엔터티와 연결됨

③ 관계 (Relationship)

- 서로 다른 엔터티 간의 연결

- 일대일, 일대다, 다대다 등의 다양한 형태로 존재 가능

- ERD에서 마름모로 표현되고, 관련된 엔터티와 직선으로 연결됨

 

3) ERD 작성 방법

① 엔터티 식별 : 데이터베이스에서 관리하고자 하는 개체나 실체를 파악, 엔터티 정ㅇ의

② 속성 결정 : 각 엔터티에 대한 속성을 식별하고, 엔터티와 속성 연결

③ 관계 설정 : 서로 다른 엔터티 간의 관계를 파악하고, ERD에 관계 표현

④ 정규화 : 데이터 중복을 최소화하고, 데이터 무결성을 보장하기 위해 정규화 과정 수행

 

4) ERD 예시

- ERD 작성 시 데이터베이스의 전체 구조와 관계를 한눈에 파악 가능하여 설계 과정에서 문제점을 사전에 발견하고 수정 가능

- 데이터베이스 설계자와 개발자 간의 의사소통 원활, 시스템에 대한 전반적인 이해를 높일 수 있음

- 최종 ERD를 바탕으로 실제 데이터베이스 스키마를 생성하여 효율적인 데이터 모델 구축 가능

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1. 엔터티(Entity)

1) 개념

- 사람, 장소, 물건, 사건, 개념 등의 명사

- 업무상 관리가 필요한 관심사

- 저장이 되기 위한 어떤 것

 

2) 특징

① 업무에서 필요로 하는 정보여야 한다.

② 유일한 식별자가 있어야 한다. ex) 회원 ID, 계좌번호 등

③ 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.

④ 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.

⑤ 한 개 이상의 속성을 포함해야 한다.

⑥ 다른 엔터티와 관계를 가져야 한다.

 

3) 분류

① 유무형에 따른 분류 - 물리적 형태가 존재하는가?

- 유형 엔터티 : 업무에서 도출되며 지속적으로 사용되는 엔터티 ex) 고객, 강사, 사원 등

- 개념 엔터티 : 물리적 형태 없이 개념적으로 사용되는 엔터티 ex) 거래소 종목, 코스닥 종목, 생명보험 상품 등

- 사건 엔터티 : 비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 엔터티 ex) 주문, 체결, 취소주문, 수수료 청구 등

 

② 발생 시점에 따른 분류 - 언제 발생되는가?

- 기본 엔터티 : 다른 엔터티로부터 영향을 받지 않고 독립적으로 생성되는 엔터티 ex) 고객, 상품, 부서 등

- 중심 엔터티 : 기본 엔터티로부터 발생되고 행위 엔터티를 생성하는 것 ex) 계좌, 주문, 취소, 체결 등

- 행위 엔터티 : 2개 이상의 엔터티로부터 발생됨 ex) 주문 이력, 체결 이력 등

 

4) 엔터티의 명명법

① 현업 업무에서 사용하는 용어를 사용한다.

② 약어를 사용하지 않는다.

③ 단수 명사를 사용한다.

④ 모든 엔터티에서 유일한 이름을 부여한다.

⑤ 엔터티 생성 의미에 맞는 이름을 부여한다.

 

 

2. 속성(Attribute) 

1) 개념

- 업무에서 필요로 함

- 의미상 더 이상 분리되지 않음

- 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성 요소가 됨

 

2) 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

- 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.

- 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.

- 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.

 

3) 속성 설계 시 고려사항

① 엔터티에 필요한 속성인가?

② 속성이 하나의 값만을 가지고 있는가?

③ 속성이 하나의 의미만 가지고 있는가?

④ 동일한 의미를 가지는 속성이 하나만 존재하는가?

 

4) 분류

① 특성에 따른 분류

- 기본속성 : 업무분석을 통해 바로 정의한 속성

- 설계속성 : 원래 업무상 존재하지는 않지만 설계를 하면서 도출해내는 속성

- 파생속성 : 다른 속성으로부터 계산이나 변형이 되어 생성되는 속성

 

② 엔터티 구성방식에 따른 분류

- PK 속성 : 엔터티를 식별할 수 있는 속성

- FK 속성 : 다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성

- 일반속성 : PK, FK에 포함되지 않은 속성

 

5) 도메인

- 각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데, 이를 속성의 도메인이라고 함

- ex) 학생이라는 엔터티가 있을 때 학점 속성의 도메인은 0.0~4.5 사이의 실수 값

 

6) 속성의 명명법

① 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다.

② 서술식 속성명은 가급적 사용하지 않는다.

③ 약어 사용은 가급적 제한한다.

④ 전체 데이터모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다.

 

 

3. 관계(Relationship)

1) 개념

- 엔터티들이 서로 상호 연관성을 가지고 있는 상태

- 강사와 수강생은 서로 논리적으로 연관성이 부여된 상태, 해당 관계는 '강의한다'라는 관계로 명명 가능

- 강사 인스턴스 하나가 여러 수강생 인스턴스들과 관계를 가지고 있기 때문에 이러한 관계를 일대다 관계라고 부름

 

2) 분류

① 존재에 의한 관계 : ex) 단지 사원이 부서에 소속되어 있기 때문에 나타나는 관계

② 행위에 의한 관계 : ex) 고객이 주문이라는 행위를 하여 발생되는 관계

 

3) 표기법

① 관계명(Membership) : 관계의 이름

- 엔터티가 관계에 참여하는 형태를 지칭

- 각각의 관계는 두 개의 관계명을 가짐

 

② 관계차수(Cardinality) : 일대일, 일대다, 다대다

 

③ 관계선택사양(Optionality) : 필수관계, 선택관계

- 고객은 여러 번 주문할 수도 있고, 한 번도 주문하지 않을 수도 있음 (선택관계)

- 주문은 반드시 고객이 있어야 함 (필수관계)

 

 

4. 식별자

1) 개념

- 엔터티 내에서 각각의 인스턴스들을 구분할 수 있는 속성

- ex) 웹사이트에서 특정 회원을 구분하기 위해 계정명이나 이메일을 사용하는 것

 

2) 특징

① 유일성 : 엔터티 내의 모든 인스턴스들을 유일하게 구분할 수 있어야 함

② 최소성 : 식별자의 개수는 유일성을 만족하는 최소의 수를 가져야 함

③ 불변성 : 식별자의 값은 정해지면 변하면 안됨

④ 존재성 : 식별자의 값은 null이 될 수 없음

 

3) 분류

① 대표성 여부

- 주식별자 : 엔터티 내에서 각 인스턴스들을 구분할 수 있는 구분자, 다른 엔터티와 관계를 연결할 수 있는 식별자 ex) 주문번호, 사원번호

- 보조식별자 : 엔터티 내에서 각 인스턴스들을 구분할 수 있는 구분자이나 대표성을 가지지 못해 관계연결을 못하는 식별자 ex) 전화번호

 

② 스스로 생성 여부 

- 내부식별자 : 엔터티 내부에서 스스로 생성되는 식별자 ex) 게시판 글 번호

- 외부식별자 : 타 엔터티와의 관계를 통해 들어오는 식별자 ex) 댓글 엔터티의 원본 게시물 번호

 

③ 속성의 수

- 단일식별자 : 하나의 속성만으로 구성된 식별자 ex) 사원엔터티의 사원번호

- 복합식별자 : 둘 이상의 속성 조합으로 구성된 식별자 ex) 주문엔터티의 고객번호와 주문번호

 

④ 대체가능 여부

- 본질식별자 : 업무에 의해 만들어지는 가공되지 않는 원래의 식별자 ex) 사원엔터티의 사원번호

- 인조식별자 : 주 식별자의 속성이 두 개 이상인 경우 속성들을 하나의 속성으로 묶어 사용하는 식별자 ex) 제품엔터티의 시리얼번호

 

4) 식별자 관계와 비식별자 관계

① 식별자 관계

- 부모 엔터티로부터 속성을 받아 자식엔티티의 주식별자로 사용하는 경우

- 1:1 관계 : 부모로부터 받은 속성을 자식엔티티가 모두 사용하고 그것만을 주식별자로 사용

- 1:M 관계 : 부모로부터 받은 속성 이외에 다른 부모로부터 받은 속성을 포함하거나 스스로 가지고 있는 속성과 함께 주식별자로 구성

- 식별자 관계로만 관계 구성 시 조인조건의 개수가 많아져 개발자 복잡성과 오류가능성을 유발

- 표기 : 실선으로 표현

 

② 비식별자 관계

- 부모 엔티티로부터 속성을 받았지만 자식엔티티의 주식별자로 사용하지 않고, 일반적인 속성으로 사용하는 경우

- 약한 종속관계

- 자식 주식별자 구성을 독립적으로 구성

- 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 차단 필요

- 부모쪽의 관계참여가 선택관계

- 비식별자 관계로만 관계 구성 시 많은 조인이 걸리게 되고, 복잡성이 증가하며 성능이 저하됨

- 표기 : 점선으로 표현

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1. 모델링

→ 복잡한 현실 세계를 단순화시켜 표현하는 것

① 추상화 : 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 표현

② 단순화 : 복잡한 현실 세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현

③ 명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술

 

 

2. 데이터 모델링

1) 개념

- 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법

- 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현되는 과정

- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

2) 데이터 모델링의 중요성 

① 파급효과 

- 시스템 구축 작업 중 데이터 설계가 가장 중요

- 데이터 모델링을 잘못했을 경우 어떤 설계보다 위험성에 대한 파급효과 뚜렷

② 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현

- 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구

③ 데이터 품질

- 데이터 품질 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 데이터 구조의 문제

- 모델링을 잘못하면 데이터 품질이 저하될 수 있음

 

3) 데이터 모델링의 유의점

① 중복 (Duplication) : 데이터베이스는 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않음

② 비유연성 (Inflexibility) : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 작은 변화가 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄임

③ 비일관성 (Inconsistency) : 데이터와 데이터 간 상호 연관 간계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방

 

4) 데이터 모델링의 중요한 3가지 

① 엔티티 : 업무가 관여하는 어떤 것 (Things)

② 속성 : 어떤 것이 가지는 성격 (Attributes)

③ 관계 : 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계 (Relationships)

 

 

3. 데이터 모델링의 3단계

1) 개념적 데이터 모델링

- 추상화 수준이 높고 업무 중심적이며 포괄적인 수준의 모델링

- 전사적 데이터 모델

- 핵심 엔티티와 그들 간의 관계를 발견하고, 그것을 표현하기 위해 엔티티-관계 다이어그램(ERD)을 생성

 

2) 논리적 데이터 모델링

- 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현

- 재사용성 높음

- 이 단계에서 하는 중요한 활동은 정규화

 

3) 물리적 데이터 모델링

- 실제 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

- 테이블, 칼럼 등으로 표현되는 저장구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법 등

 

 

4. 데이터 독립성

1) 데이터 독립성의 필요성

- 유지보수 비용 증가

- 데이터 중복성 증가

- 데이터 복잡도 증가

- 요구사항 대응 저하

 

2) 데이터베이스 3단계 구조

① 외부스키마 : 사용자 관점

- View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마

- DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의

② 개념스키마 : 통합 관점

- 개념단계 하나의 개념적 스키마로 구성 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것
- 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마

③ 내부스키마 : 물리적 저장구조

- 내부단계, 내부 스키마로 구성, DB가 물리적으로 저장된 형식
- 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마

 

3) 두 영역의 데이터 독립성

① 논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것

- 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음

- 사용자 특성에 맞는 변경가능
- 통합 구조 변경가능

② 물리적 독립성 : 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것

- 저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없

- 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경가능

- 개념구조 영향 없이 물리적인 구조 변경가능

 

4) 사상

① 외부적/개념적 사상 (논리적 사상) : 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 관련성을 정의함

② 개념적/내부적 사상 (물리적 사상) : 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호관련성을 정의함

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