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관계 대수- 관계 모델을 위한 기본적인 연산들의 집합관계 대수가 중요한 이유 ⭐1. 관계 모델 연산을 위한 공식적인 토대를 제공2. 질의를 구현하고 최적화하기 위한 기반을 사용3. 관계 대수의 몇 가지 개념은 RDBMS를 위한 SQL 표준 질의에 반영됨 SQL 질의를 처리하는 과정 관계 대수 연산자- 셀력션(selection) 연산자: 특정한 조건을 만족하는 튜플들을 선택함으로써 튜플의 수를 줄임- 프로젝션(projection) 연산자: 특정 애트리뷰트를 제거함으로써 각 튜플의 크기를 줄임- 집합(set) 연산자: 튜플의 결합과 비교를 통해 유사한 2개의 튜플 집합을 조작- 조인(join), 프로덕트(product) 연산자: 애트리뷰트를 더함으로써 각 튜플의 크기를 늘림  셀렉션 연산자 ⭐- 릴레이션으로..

ER모델 => 릴레이션 스키마 변환 단계1. ER모델의 각 개체 클래스에 대해 릴레이션 스키마 생성2. 셍성한 스키마에 애트리뷰트 추가3. 기본 키 애트리뷰트 지정4. ER모델의 모든 관계성을 어떻게 표현할 것인지 선택개선 과정- 처음 변화된 스키마가 중복된 정보를 가지거나, 비효율적이어도 걱정할 필요 없다.- 정규화 과정을 통해 해결 강한 개체 클래스 변환[규칙1]- ER모델의 강한 개체 클래스 각각에 대해, 같은 이름으로 릴레이션 스키마를 생성[규칙2]- 강한 개체 클래스의 단순 애트리뷰트에 대해, 릴레이션 스키마에서 같은 이름으로 애트리뷰트 생성[규칙3]- 강한 개체 클래스의 키들 중 하나를 릴레이션 스키마의 키로 선택- 선택된 키가 여러 개의 단순 애트리뷰트들로 구성된다면, 릴레이션 스키마의 키는..

데이터베이스와 현실 세계데이터베이스 설계 단계 데이터 모델(Data Model)- 컴퓨터에 저장할 데이터의 구조를 논리적으로 표현하기 위해 사용하는 지능적 도구- 정보들의 구조를 기술하기 위해 사용되는 도구- 데이터베이스의 정보 내용을 명세화구성 요소1. 데이터 구조(data structure): 데이터베이스에 표현될 대상으로서의 개체 타입과 이들간의 관계를 명세2. 연산(operation): 데이터베이스에 표현된 개체 인스터스를 처리하는 작업에 대한 명세3. 제약 조건(constraints): 데이터베이스에 허용될 수 있는 개체 인스턴스에 대한 논리적 제약을 명세 개념적(conceptual) 데이터 모델- 사용자들이 이해할 수 있는 용어로 시스템을 기술- 데이터베이스의 초기 명세서로 이용- 사용자들과 ..

관계 데이터 모델- 관계 데이터베이스 시스템에 직접 구현될 수 있도록 데이터베이스 구조를 정의하는 방법을 제공- 장점: 수학적 기초를 가짐/ 사용자에게 단순성 제공- 릴레이션 조작을 위한 연산인 관계 대수의 지원을 받음릴레이션(Relation)- 개체를 표현하기 위한 데이터 구조- 2차원 테이블로 표현# 행(Row) = 튜플(Tuple): 개체를 표현, 관련된 데이터 값들의 모임 # 열(Column) = 애트리뷰트(Attribute): 각 행의 값들의 의미를 해석하는데 사용- 튜플들의 집합(Set)데이타베이스는 릴레이션들의 모임 EX) 릴레이션 Movie ⭐ ⭐ ⭐ (용어 중요)릴레이션 스키마- 하나의 릴레이션 스키마는 하나의 개체 또는 관계성 클래스를 표현- 개체들을 표현하는데 사용하는 테이블의 구조 ..

데이터 (Data)현실 세계로부터 단순한 관찰이나 측정을 통해서 수집된 사실이나 값정보 (Information)- 데이터를 처리해서 얻어진 결과- 어떤 상황에 대한 적절한 결정을 할 수 있게 하는 지식- 데이터의 유효한 해석이나 데이터 상호간의 관계정보 시스템 (Information system) 한 조직체의 활동에 필요한 데이터를 수집, 조직, 저장해 두었다가 필요시에 처리해서 의사 결정에 유효한 정보를 생성하여 분배하는 수단데이터베이스 시스템정보 처리 시스템이 그 기능을 효과적으로 수행할 수 있게 하는 가장 기본이 되는 도구데이터베이스 시스템 구성요소: 데이터베이스와 데이터베이스 DBMS를 합침Q) 데이터베이스 시스템 VS 데이터베이스A) 데이터베이스 시스템: 데이터베이스 + DBMS     데이터베..