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데이터베이스

✔️ 데이터 모델의 분류

  • 물리적 데이터 모델
    • 데이터가 컴퓨터 내에서 물리적으로 어떻게 저장되는가에 관한 세부 사항을 명시하는 방식을 제공
    • 실질적인 데이터 저장 방식과 밀접한 하위 수준의 데이터 모델
    • 레코드의 형식, 순서, 접근 경로 등의 정보를 제공
  • 개념적 데이터 모델
    • 데이터를 개념적으로 표현하는 방식을 제공
    • 일반 사용자들이 인식하는 방식과 밀접한 상위 수준의 데이터 모델
    • 예: 개체 관계 모델(entity-relationship model)
  • 표현(구현) 데이터 모델
    • 물리적 데이터 모델과 개념적 데이터 모델의 중간 수준에 존재
    • 일반 사용자들이 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 표현하면서도 실질적 데이터 저장 방식과도 잘대응되는 방식을 제공
    • 대부분의 상용 DBMS에서 채택함
    • 예: 관계 모델(relational model), 네트워크 모델(network model), 계층 모델(hierarchical model)

✔️ 3단계 스키마 아키텍처

  • 내부 단계 (internal level)
    • 물리적 저장 구조 기술
  • 개념 단계 (conceptual level)
    • 상위 수준의 데이터 모델 혹은 구현 데이터 모델을 이용하여 논리적 구조를 표현
    • 엔티니, 데이터 타입, 곤계, 사용자 연산, 제약 조건 등의 형태로 표현
  • 외부 단계 (external level) or 뷰 단계 (view level)
    • 특정 사용자 그룹이 관심을 갖는 부분만을 기술
  • 💡 데이터 독립성
    • 하위 단계의 스키마를 변경하는 경우에도 상위 단계의 스키마가 영향을 받지 않는다

✔️ DBMS 언어

  • DDL (데이터 정의어; Data Definition Language)
    • 외부 스키마, 개념 스키마, 내부 스키마를 정의하는데 사용
    • CREATE, ALTER, DROP
  • DML (데이터 조작어; Data Manipulation Language)
    • 사용자 데이터를 검색, 삽입, 삭제, 수정하는데 사용
    • SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE
  • DCL (데이터 제어어; Data Control Language)
    • COMMIT, ROLLBACK, GRANT, REVOKE

✔️ ER 모델

  • 개체와 애트리뷰트

    • 개체 (Entity): 실세계에서 독립적으로 존재하는 실체
    • 애트리뷰트 (Attribute): 각 개체를 설명해 주는 고유의 특성

  • 애트리뷰트의 유형

    • 단순(원자) 애트리뷰트 - 복합(composed) 애트리뷰트
    • 단일 값 애트리뷰트 - 다치(집합, multi-valued) 애트리뷰트
    • 저장된 애트리뷰트 - 유도된(derived) 애트리뷰트

  • 키 애트리뷰트

    • 동일한 개체 타입에 속하는 각 객체를 유일하게 식별
    • 각 개체마다 서로 다른 값을 갖도록 제한된 애트리뷰트
    • 복합 애트리뷰트가 키 형성 가능
    • 하나의 개체타입이 두 개 이상의 키를 가질 수 있음

  • 관계의 기본 개념

    • 관계 인스턴스: 개체 타입에 속하는 개체들간의 연관성
    • 관계 타입: 동일한 형태의 관계 인스턴스의 집합을 기술한 것

  • 카디널리티 비율

    • 1:N

    cardinality-1-n

    • 1:1

    cardinality-1-1

    • N:M

    cardinality-n-m

  • 약한 개체 타입

    • 자신의 키 애트리뷰트가 없는 개체 타입 (오너를 통해 식별)
    • 부분 키 (Partial Key): 동일한 소유자 객체와 연관된 약한 개체들을 구분하는데 사용되는 애트리뷰트들의 집합 (외래키와 같이 묶으면 고유하게 식별이 됨)

  • ER 다이어그램 표기법

er-diagram-notation

✔️ 관계 모델

  • 용어
    • 도메인: 더 이상 나눌 수 없는 원자 값들의 집합
    • 애트리뷰트: 특정 릴레이션에서 도메인이 가지는 역할을 나타내는 이름
    • 릴레이션 스키마: 릴레이션 이름 R과 애트리뷰트 Ai들의 집합
    • 릴레이션의 차수: 릴레이션이 포함하는 애트리뷰트의 수
    • 릴레이션의 투플: 순서화된 값들의 집합
  • 관계 모델의 키
    • 수퍼키: 임의의 서로 다른 두 투플에 대해 같은 값을 갖지 않는 애트리뷰트 집합
    • 후보키: 최소 수퍼키; 수퍼키를 구성하는 어느 한 애트리뷰트라도 제외되면 더 이상 수퍼키가 될 수 없는 것
    • 기본키: 사용자에 의해 선택된 후보키 중 하나
    • 대체키: 후보키에서 기본키를 제외한 것
    • 키 제약 조건: 릴레이션에는 후보키에 해당되는 애트리뷰트들이 존재해야 함
  • 무결성 제약 조건
    • 개체 무결성: 릴레이션에서 기본키에 해당하는 애트리뷰트들은 NULL 값을 가질 수 없음
    • 참조 무결성: 외래키의 값은 참조하는 릴레이션의 기본키와 일치하거나 NULL 값을 가져야함
    • 도메인 무결성: 애트리뷰트 값은 도메인에 속하는 값이어야 함

✔️ 관계 대수

  • SELECT 연산
    • σc(R)
    • 조건 c를 만족하는 투플들의 집합을 선택
  • PROJECT 연산
    • πL(R)
    • 리스트 L에 명시된 애트리뷰트들만 선택
  • 집합 연산
    • ∪, ∩, -, ×
    • 이 연산들에 대해 애트리뷰트들의 갯수가 같고 도메인이 호환성을 가져야 함
    • 카티션 프로덕트 (×)
      • {a, b} x {1, 2, 3} = {(a, 1), (a, 2), (a, 3), (b, 1), (b,2), (b, 3)}
      • 조인 연산과 같은 결과를 낼 수 있음
      • 예시
        • ALL_PRODUCT ← DEPARTMENT × EMPLOYEE
        • DEPT_MGR ← σMGRSSN=SSN ALL_PRODUCT
        • RESULT ← πDNAME,FNAME,LNAME(DEPT_MGR)
  • 조인 연산
    • 예시
      • DEPT_MGR ← DEPARTMENT ×MGRSSN=SSN EMPLOYEE
      • RESULT ← πDNAME,FNAME,LNAME(DEPT_MGR)
    • 세타 조인 (THETA JOIN): 두 테이블에 대한 카티션 프로덕트 연산 후, SELECT 연산을 적용하는 것과 동일한 효과
    • 동등 조인 (EQUI JOIN): 조인 조건인 c에서 사용되는 연산자가 동등 비교 연산자인 경우
    • 자연 조인 (NATURAL JOIN, *): 조인의 결과에서 나타나는 중복되는 조인 애트리뷰들 중 하나를 최종 결과에서 삭제
      • ex) EMPLOYEE의 이름과 그가 일하는 DEPARTMENT의 이름을 검색하라
      • TMP ← EMPLOYEE * DEPARTMENT
      • RESULT ← πFNAME,LNAME,DNAME(TMP)

✔️ SQL

  • SQL의 종류
    • DML (Data Manipulation Language): SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
    • DDL (Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP, RENAME 등
    • DCL (Data Control Language): GRANT, REVOKE 등
  • 테이블 생성
CREATE TABLE DEPARTMENT(
	DNAME VARCHAR NOT NULL,
	DNUMBER INTEGER NOT NULL,
	MGRSSN CHAR(9),
	MGRSTARTDATE CHAR(9),
	PRIMARY KEY (DNUMBER)
	UNIQUE (DNAME)
	FOREIGN KEY (MGRSSN) REFERENCES EMPLOYEE(SSN) ON DELETE CASCADE
);
  • 참조 무결성 위반시
    • 시점: ON DELETE, ON UPDATE
    • 동작: SET NULL, CASCADE, SET DEFAULT
  • 테이블 제거
    DROP TABLE DEPENDENT CASCADE; # 모든 제약조건과 뷰를 함께 제거
    DROP TABLE DEPENDENT RESTRICT; # 안전 제거
  • 테이블 변경
ALTER TABLE COMPANY.EMPLOYEE ADD JOB VARCHAR(12);
ALTER TABLE COMPANY.EMPLOYEE DROP ADDRESS CASCADE;
ALTER TABLE COMPANY.EMPLOYEE ALTER MGRSSN DROP DEFAULT;
ALTER TABLE COMPANY.EMPLOYEE ALTER MGRSSN SET DEFAULT "333445555";
ALTER TABLE COMPANY.EMPLOYEE DROP CONSTRAINT EMPSUPERFK CASCADE;
  • 질의
    SELECT <속성 목록>
    FROM <테이블 목록>
    [WHERE <조건> [AND|OR <조건>]*]
    [GROUP BY <집단화 애트리뷰트>]
    [HAVING <집단 조건>]
    [ORDER BY (<애트리뷰트> DESC|ASC)+]
  • 중첩 질의 (Nested query)
    • 모든 중첩 질의는 중첩되지 않은 질의로 변환이 가능하다
SELECT DISTINCT PNUMBER
FROM PROJECT
WHERE PNUMBER IN (SELECT PNUMBER
                  FROM PROJECT, DEPARTMENT, EMPLOYEE
                  WHERE DNUM=DNUMBER AND
                  MGRSSN=SSN AND LNAME='Smith')
  • 중첩 질의에서의 집합 비교
    • IN: 집합에 포함되어 있는지
    • ANY: 집합 내의 어떤 한 값과 연산 결과가 참인지 (= 외에도 >,<,<=,=>, <> 사용 가능)
    • ALL: 집합 내의 모든 값과 연산 결과가 참인지
  • EXISTS 함수와 UNIQUE 함수
    • EXISTS: 최소 하나의 투플이 존재하면 참
    • NOT EXISTS: 하나의 투플도 존재하지 않아야 참
    • UNIQUE: 중복된 투플이 존재하지 않아야 참
  • 삽입
    INSERT INTO EMPLOYEE
    VALUES ('Richard', 'K', '30-DEC-52', 'TX', 'M');
  • 삭제
    DELETE FROM EMPLOYEE WHERE LNAME='Brown';
  • 갱신
    UPDATE EMPLOYEE SET DNUM=5 WHERE PNUMBER=10;

✔️ 정규화

  • 이상의 종류
    • 삽입 이상 (Insertion Anomaly): ex) 사원이 없는 새 부서 삽입 불가
    • 삭제 이상 (Deletion Anomaly): ex) 사원이 모두 사라지면 부서도 사라짐
    • 갱신 이상 (Update Anomaly): ex) 부서의 관리자 변경시 수많은 투플에 대해 반영 필요
  • 1NF (제 1 정규형)
    • 각 애트리뷰트 도메인이 오직 원자값만을 포함
    • 투플의 각 애트리뷰트 값은 해당 도메인에 속하는 한 값만을 가짐

1NF

  • 2NF (제 2 정규형)
    • 모든 비주요 애트리뷰트가 모든 후보키에 완전 함수적 종속
      • 비주요 애트리뷰트: 후보키 애트리뷰트 중 하나도 아닌 것
      • 완전 함수적 종속성(full functional dependency): X → Y에서 X의 어떤 애트리뷰트라도 제거하면 이 함수적 종속성 X → Y 가 더이상 성립하지 않는 경우
      • 부분 함수적 종속성(partial functional dependency): X → Y에서 X의 어떤 애트리뷰트라도 제거하더라도 이 함수적 종속성 X → Y 가 더이상 성립하는 경우

2NF

  • 3NF (제 3 정규형)
    • 테이블 스키마 R에 존재하는 모든 함수적 종속성 X→A에 대하여 X가 R의 수퍼키이거나 A가 R의 주요 애트리뷰트

3NF

  • BCNF (Boyce-Codd 정규형)
    • 테이블 스키마 R에 존재하는 모든 함수적 종속성 X→A에 대하여 X가 R의 수퍼키

BCNF

✔️ 트랜잭션 (Transaction)

  • ACID
    • Atomicity(원자성): all or nothing의 상태만 존재해야 함
    • Consistency(일관성): 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지해야 함
    • Isolation(격리성): 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것
    • Durability(지속성): 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함
  • Concurrent execution에서 발생할 수 있는 문제
    • Lost Update Problem
      • 두 트랜잭션이 같은 리소스에 교차하며 read, write를 진행하는 경우 발생하는 문제
    • Uncommited Dependency Problem
      • 트랜잭션이 rollback 되기 전에 다른 트랜잭션에서 변경된 상태의 리소스를 참조하는 경우 발생하는 문제
    • Inconsistant Anaylysis Problem
      • 여러 값들을 읽는데 쓰기는 동시에 하지 않아서 생기는 문제
      • ex) x+y+z vs (x+y)+z