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1. 저장 공간 설계의 중요성 데이터베이스의 저장 공간 설계는 데이터의 저장, 관리, 액세스에 대한 전략을 수립하는 과정입니다. 이는 데이터베이스 시스템의 성능, 확장성 및 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 2. 주요 고려 사항 가. 데이터 볼륨 및 트래픽 예측: 현재 및 미래의 데이터 볼륨과 액세스 패턴을 고려하여 저장 공간을 계획합니다. 나. 성능 및 확장성: 데이터베이스의 성능을 유지하고 확장성을 고려하여 저장 공간을 구성합니다. 이는 인덱스, 파티션, 클러스터링 등의 기술을 활용하여 데이터 액세스를 최적화하는 것을 의미합니다. 다. 데이터 유형 및 구조: 다양한 데이터 유형과 구조에 따라 저장 공간을 설계합니다. 예를 들어, 정형 데이터와 비정형 데이터의 저장 및 처리 방식을 고려합니다. 라. ..

1. 시스템 카탈로그(System Catalog)란? 시스템 카탈로그는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 생성되고 유지되는 메타데이터의 집합입니다. 이는 데이터베이스 구조, 테이블, 인덱스, 뷰, 권한 등과 관련된 정보를 포함하고 있습니다. 2. 주요 내용 가. 테이블(Table) 정보: 데이터베이스에 포함된 각 테이블의 구조와 속성 정보를 포함합니다. 이는 테이블 이름, 열(속성) 이름, 데이터 유형, 길이, 제약 조건 등을 포함합니다. 나. 인덱스(Index) 정보: 테이블의 검색 성능을 향상시키기 위해 생성된 인덱스에 관련된 정보를 포함합니다. 이는 인덱스 이름, 키 칼럼, 유니크 여부, 타입 등을 포함합니다. 다. 뷰(View) 정보: 데이터베이스에 정의된 뷰와 관련된 정보를 포함합니다...

1. 정규화(Normalization)란? 정규화는 데이터베이스 설계 과정에서 중복을 최소화하고 데이터의 일관성을 유지하기 위해 데이터를 구조화하는 과정입니다. 이를 통해 데이터베이스의 유연성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 주요 정규화 단계 가. 1차 정규화(1NF): 모든 속성이 원자적인 값만을 가지도록 합니다. 즉, 각 속성은 더 이상 분해할 수 없는 최소 단위의 값을 가져야 합니다. 나. 2차 정규화(2NF): 부분 함수 종속성을 제거하여 모든 속성이 기본 키에 완전 함수 종속되도록 합니다. 다. 3차 정규화(3NF): 이행적 함수 종속성을 제거하여 모든 속성이 기본 키에 이행적으로 종속되지 않도록 합니다. 3. 반정규화(Denormalization)란? 반정규화는 정규화된 데이터베이스를 ..

1. 관계대수(Relational Algebra)란? 관계대수는 데이터베이스에서 질의를 수행하는데 사용되는 형식적인 언어입니다. 관계대수는 관계형 데이터베이스 모델의 기초를 이루는데, 튜플과 관계 연산자들을 이용하여 데이터 조작을 수행합니다. 2. 관계해석(Relational Calculus)이란? 관계해석은 논리적 추론에 기반한 데이터베이스 질의 언어로, 관계대수와 유사한 기능을 수행하지만, 질의의 결과를 튜플의 집합으로 정의하는 방식이 다릅니다. 관계해석은 질의를 명시적으로 기술하는 방법을 제공합니다. 3. 관계대수의 주요 연산자 가. 선택(Selection): $\sigma_{P}(R)$ 형태로 표현되며, 관계 R에서 조건 P를 만족하는 튜플들을 선택합니다. 나. 투영(Projection): $\p..

1. 무결성이란? 데이터베이스에서의 무결성은 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는데 중요한 개념입니다. 데이터베이스의 무결성은 데이터의 유효성, 일관성, 정확성을 유지하고 보호하는데 사용됩니다. 2. 종류 가. 개체 무결성(Entity Integrity): 개체 무결성은 기본 키를 포함한 각 엔터티의 레코드가 고유하고 비어 있지 않아야 함을 의미합니다. 즉, 기본 키는 NULL이 아니어야 하며, 각 레코드는 고유한 값을 가져야 합니다. 나. 참조 무결성(Referential Integrity): 참조 무결성은 외래 키와 관계된 데이터의 일관성을 보장하는데 사용됩니다. 즉, 외래 키 값은 참조하는 테이블의 기본 키 값과 일치해야 하며, 참조하는 테이블의 레코드가 삭제되거나 수정되면 이를 참조하는 다른 테이블..

1. 키(Key)란? 데이터베이스에서 키는 데이터를 식별하고 구분하는 데 사용되는 중요한 요소입니다. 키는 특정 레코드를 유일하게 식별하고 검색할 수 있도록 도와줍니다. 2. 종류 가. 기본 키(Primary Key): 각 레코드를 고유하게 식별하는 데 사용되는 주요 키입니다. 기본 키는 해당 테이블에서 유일하고 중복되지 않는 값이어야 합니다. 데이터베이스 시스템은 기본 키를 사용하여 특정 레코드를 식별하고 검색합니다. 나. 외래 키(Foreign Key): 다른 테이블의 기본 키와 관계를 정의하는 키입니다. 외래 키는 한 테이블의 특정 열에 다른 테이블의 기본 키 값을 참조합니다. 외래 키는 데이터 간의 관계를 구성하고 유지하는데 사용됩니다. 다. 대체 키(Alternate Key): 기본 키로 사용될..

1. 관계형 데이터 모델이란? 관계형 데이터 모델은 데이터를 테이블 형태로 표현하는 모델로, 테이블 간의 관계를 키(Primary Key, Foreign Key)를 통해 정의합니다. 이 모델은 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)에서 널리 사용됩니다. 2. 핵심 요소 가. 테이블(Table): 관계형 데이터 모델에서 데이터는 테이블 형태로 구성됩니다. 각 테이블은 열(Column)과 행(Row)으로 이루어져 있으며, 열은 속성을 나타내고 행은 레코드를 나타냅니다. 나. 열(Attributes): 테이블의 각 열은 속성을 나타냅니다. 각 속성은 특정한 데이터 유형을 갖고 있으며, 해당 테이블의 모든 레코드에 대해 동일한 속성을 갖습니다. 다. 행(Rows): 테이블의 각 행은 레코드를 나타냅니다. 각 레..

1. 엔터티-관계(ER) 모델이란? 엔터티-관계(ER) 모델은 데이터베이스 설계를 위한 개념적 모델링 도구로, 현실 세계에서 존재하는 데이터의 구조와 관계를 시각화하는데 사용됩니다. 2. 핵심 요소 가. 엔터티(Entities): 현실 세계에서 식별 가능한 개체를 나타냅니다. 예를 들어, "학생", "교수", "강의"와 같은 개체가 될 수 있습니다. 나. 속성(Attributes): 각 엔터티가 가지고 있는 특성이나 데이터를 나타냅니다. 엔터티를 설명하고 구별하는 데 사용됩니다. 예를 들어, "학생" 엔터티의 속성으로는 "학번", "이름", "전공" 등이 있을 수 있습니다. 다. 관계(Relationships): 엔터티 간의 연결을 나타냅니다. 예를 들어, "수강"이라는 관계는 "학생"과 "강의" 엔터티..

1. 식별자(Identifier)란? 데이터 모델링에서 식별자는 개체(Entity)를 고유하게 식별할 수 있는 속성을 의미합니다. 각 개체는 하나 이상의 식별자를 가지며, 이를 통해 개체를 식별하고 구별할 수 있습니다. 2. 식별자의 특징 고유성(Uniqueness): 각 개체의 식별자는 고유해야 합니다. 즉, 동일한 식별자를 가진 두 개체는 존재할 수 없습니다. 최소성(Minimality): 식별자는 가능한 한 최소한의 속성으로 구성되어야 합니다. 즉, 개체를 식별하는 데 필요한 최소한의 정보만을 포함해야 합니다. 안정성(Stability): 식별자는 변경되지 않아야 합니다. 개체의 식별자는 일정하고 안정적이어야 하며, 개체의 특성이 변경되더라도 식별자는 변하지 않아야 합니다. 3. 식별자의 역할 개체..

1. 관계(Relationship)란? 데이터 모델링에서 관계는 개체(Entity) 간의 연결을 의미합니다. 이러한 관계는 데이터베이스에서 정보를 구조화하고 연결하는데 사용됩니다. 예를 들어, 학생과 강의 간의 관계는 "수강"이라는 관계로 표현될 수 있습니다. 2. 관계의 특징 다양성(Cardinality): 관계의 다양성은 한 개체와 다른 개체 간의 관계가 얼마나 많은 개체와 연관되어 있는지를 나타냅니다. 일대일(1:1), 일대다(1:M), 다대다(M:N)와 같은 다양한 유형의 관계가 있습니다. 참여도(Participation): 관계의 참여도는 한 개체가 관계에 참여하는 정도를 나타냅니다. 필수적인 참여와 선택적인 참여로 나뉘며, 필수적인 참여는 관계에 항상 참여해야 함을 의미하고, 선택적인 참여는 ..