240221 데이터베이스 구축 : 설계

개념적 설계(정보 모델링, 개념화)

• 정보의 구조를 얻기 위해 현실 게계의 무한성과 계속성을 이해하고, 다른 사람과 통신하기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현
• 스키마 모델링과 트랜잭션 모델링 병행
• 요구 분석 단계에서 나온 결과(요구 조건 명세)를 DBMS에 독립적인 E-R 다이어그램(r개체 관계도)으로 작성
• DBMS에 독립적인 개념 스키마를 설계.

논리적 설계(데이터 모델링)

• 현실 세계의 자료를 컴퓨터가 처리할 수 있는 물리적 저장장치에 저장할 수 있도록 변환하기 위해 특정 DBMS가 지원하는 논리적 자료 구조로 변환.
• 개념 세계의 데이터를 필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들 간의 관계로 표현되는 논리적 구조의 데이터로 모델화
• 개념적 설계 = 개념 스키마 설계
  논리적 설계 = 개념 스키마 평가, 정제 그리고 특정 DBMS에 종속적인 논리적 스키마 설계
• 트랜잭션의 인터페이스를 설계
• 관계형 데이터베이스라면 테이블을 설계하는 단계

물리적 설계(데이터 구조화)

• 논리적 설계 단계에서 논리적 구조로 표현된 데이터를 디스크 등의 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터베이스로 변환
• 데이터베이스 파일의 저장 구조, 레코드의 형식, 접근 경로
• 트랜잭션 작성
• 물리적 설계 옵션 선택 시 고려사항
  : 반응 시간(Response Time), 공간 활용도(Space Utilization), 트랜잭션 처리량(Transaction Throughput)

관계형 데이터베이스 구조

Tuple(튜플)

• 릴레이션을 구성하는 각각의 행(row)
• 속성(Attribute)의 모임으로 구성
• 파일 구조에서 레코드와 같은 의미
• 튜플의 수 = 카디널리티(Cadinality) = 기수 = 대응수

Attribute(속성)

• 릴레이션을 구성하는 각각의 열(column)
• 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
• 파일 구조 상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당
• 개체의 특성을 기술
• 속성의 수 = 디그리(Degree) = 차수

Domain(도메인)

• 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자(Atomic)값들의 집합
• 실제 애트리뷰트 값이 나타날 때 그 값의 합법 여부를 시스템이 검사하는 데 사용

Relation Instance(릴레이션 인스턴스)

• 데이터 개체를 구성하고 있는 속성들에 데이터 타입이 적용되어 구체적인 데이터를 값을 갖고 있는 것을 말함.

키(Key)

• 키(Key)는 데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 다른 튜플들과 구별할 수 있는 유일한 기준이 되는 애트리뷰트(속성)이다.
  

  

Candidate Key(후보키)

• 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합
• 즉, 기본키로 사용할 수 있는 속성들을 말함
• 모든 릴레이션은 반드시 하나 이상의 후보키를 가져야함
• e.g. <학생>릴레이션(테이블)에서 학번이나 주민번호는 다른 레코드에서 유일하게 구별할 수 있는 기본키로 사용할 수 있음으로 후보키

Primary Key(기본키)

• 후보키 중에서 선택한 주키(Main Key)
• 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성
• Null 값을 가질 수 없음
• 기본키로 정의된 속성에는 동일한 값이 중복되어 저장될 수 없음
• e.g. <학생>릴레이션(테이블)에서 학번이나 주민번호가 기본키가 될 수 있음,
  <수강>릴레이션(테이블)에서 학번+과목명을 조합하여 기본키가 될 수 있음

Alternate Key(대체키)

• 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키들을 말함
• 보조키라고도 함
• e.g. <학생>릴레이션(테이블)에서 학번을 기본키로 정의하면, 주민번호는 대체키가 됨

Super Key(슈퍼키)

• 슈퍼키는 한 릴레이션 내에 있는 속성들의 집합으로 구성된 키로서 릴레이션을 구성하는 모든 튜플 중 슈퍼키로 구성된 속성과 집합은 동일한 값을 나타내지 않는다
• 릴레이션을 구성하는 모든 튜플에 대해 유일성은 만족시키지만, 최소성은 만족시키지 못함
• e.g. <학생>릴레이션(테이블)에서 학번, 주민번호, 학번+주민번호, 주민번호+성명, 학번+주민번호+성명 등으로 슈퍼키를 구성할 수 있다.

Foreign Key(외래키)

• 관계(Relation)를 맺고 있는 릴레이션 R1, R2에서 릴레이션 R1이 참조하고 있는 릴레이션 R2의 기본키와 같은 R1 릴레이션의 속성
• 외래키로 지정되면 참조 테이블의 기본키에는 없는 값을 입력할 수 없음
• e.g. <수강>릴레이션(테이블)이 <학생>릴레이션(테이블)을 참조하고 있으므로 <학생>릴레이션의 학번은 기본키이고, <수강>릴레이션의 학번은 외래키이다
• <수강>릴레이션의 학번에는 <학생>릴레이션의 학번에 없는 값을 입력할 수 없다

출처: velog.io/@inyong_pang/Database-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-%EC%84%A4%EA%B3%84-%EB%B0%8F-%EA%B5%AC%EC%A1%B0

[Database] 데이터베이스 설계 및 구조

1. ER 모델( Entity Relation Model )

ER 모델은 요구사항으로부터 얻어낸 정보들을 개체(Entity), 애트리뷰트(Attribute), 관계성(Relation)으로 기술하는 데이터 모델을 말합니다.

 

• 개체( Entity )
• 개체란 단독으로 존재하는 객체를 의미하며, 동일한 객체는 존재하지 않습니다.
• 예를 들어, 학생 정보가 학번, 이름, 학년이 있을 때, 3개의 정보가 모두 같은 학생이 오직 한 명이면 이를 개체라고 합니다.
• 즉, 학생 한명이 개체가 되는 것입니다.

• 이 개체들의 집합을 Entity Type이라고 합니다. 여기서는 Student, Course가 되겠네요.

• ER 다이어그램에서 Entity Type은 네모로 표현합니다.

• 애트리뷰트, 속성( Attribute )

• 개체가 갖는 속성을 의미합니다.

• 예를 들어, Student에서 학번, 이름, 학년 같은 정보를 속성이라 합니다.

• ER 다이어그램에서 Attribute는 원으로 표현합니다.

• 관계 ( Relation )
• Entity Type간의 관계를 의미합니다.
• 예를 들어, 수강을 뜻하는 Takes는 학생과 과목간의 "수강"이라는 관계를 갖습니다.
• 이 때 Takes를 Relation Type이라 하며, Relation Type 역시 속성을 가질 수 있습니다.
• ER 다이어그램에서 Relation은 마름모로 표현합니다.

출처: victorydntmd.tistory.com/126 

 

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개념적 설계

1,2회 #50

E-R 모델의 표현 방법으로 옳지 않은 것은?

1 개체타입 : 사각형

2 관계타입 : 마름모

3 속성 : 오각형

4 연결 : 선

 

4회 #46

개체-관계 모델의 E-R 다이어그램에서 사용되는 기호와 그 의미의 연결이 틀린 것은?
1 사각형-개체타입
2 삼각형_속성

3 선-개체타입과속성을연결

4 마름모-관계타입

 

논리적 설계

1,2회 #49

데이터베이스의 논리적 설계(logical design) 단계에서 수행 하는 작업이 아닌 것은?
1 레코드 집중의 분석 및 설계
2 논리적 데이터베이스 구조로 매핑(mapping)

3 트랜잭션 인터페이스 설계

4 스키마의 평가 및 정제

 

물리적 설계

4회 #58

데이터베이스 설계 시 물리적 설계 단계에서 수행하는 사항이 아닌 것은?

1 저장 레코드 양식 설계
2 레코드 집중의 분석 및 설계
3 접근 경로 설계
4 목표 DBMS에 맞는 스키마 설계