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Chapter. 1
파일 시스템과 데이터베이스Database Systems: Design, Implementation, and Management, Fourth Edition, Rob and Coronel
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데이터베이스데이터베이스 소개소개
• 데이터 vs. 정보
– 데이터는 정보를 만드는데 필요한 블록
– 정보는 데이터를 처리 함으로서 생성
– 정보는 데이터의 의미를 밝혀줌
– 좋은, 적시에, 적절한 정보는 의사결정에 중요한 역할을 함
– 훌륭한 의사 결정은 조직의 생존에 필수적임
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데이터베이스데이터베이스 관리관리
• 데이터베이스는 공유되며 다음과 같은 자료를 포함하는통합된 컴퓨터 구조– 최종사용자 데이터– 메타데이터
• 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)– 데이터베이스 구조를 관리– 데이터에 대한 접근 제어– 질의 언어를 포함
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DBMSDBMS의의 중요성중요성
• 데이터관리를 효율적이고 효과적으로 할 수 있도록 해줌
• 질의 언어를 이용하여 임의 질의에 대하여 빠르게 답을구할 수 있음
• 더 많은 양의 데이터와 잘 관리된 데이터를 잘 접근하여사용할 수 있도록 해줌
• 조직의 운영에 대한 통합적인 관점을 제공
• 비일관적인 데이터의 존재 가능성을 낮춤
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데이터베이스데이터베이스 설계설계
• 좋은 설계의 중요성– 부실한 설계는 원치 않는 데이터를 중복해서 저장할
수 있음– 부실한 설계는 나쁜 의사결정으로 유도될 수 있는 오
류를 생성할 수 있음
• 효과적인 접근– 데이터베이스 설계의 개념과 원리에 중점을 둠– 논리적 설계(logical design)의 중요성
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데이터베이스의데이터베이스의 역사적역사적 배경배경
• 초기의 Application은 기록관리에 중점
• 정보에 대한 요구가 빠르게 증가
• 파일 시스템이 다음과 같은 필요성에 의하여 개발됨– 사용 목적에 따라 데이터를 조직화하여야 함– 데이터처리 전문가(Data Processing Specialists)가 수
동 파일 시스템을 전산화
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파일파일(file) (file) 용어용어
• Data– 가공되지 않은 사실(Raw facts)
• Field– 특정 의미를 갖는 문자의 모임
• Record– 사람, 장소, 물건을 표현하기 위해 논리적으로 연결된
필드
• File– 관련된 레코드의 모임
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파일파일 시스템의시스템의 문제점문제점 (1)(1)
• 파일 시스템에서의 데이터 관리
– 제 3 세대 언어 (3GL) 를 이용하여 방대한 프로그래밍이 요구됨
– 시간 소모(Time consuming)
– 임시의 질의를 만드는 것이 불가능
– 정보의 섬(islands of information)을 만듦
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파일파일 시스템의시스템의 문제점문제점 (2)(2)
• 데이터 독립(Data Dependence)– 파일에 있는 데이터의 특징을 변경하면 그 데이터
접근 프로그램도 수정되어야 함– 프로그램에 what과 how를 표현해야 함– 프로그래밍과 데이터관리 측면에서 파일 시스템
을 관리하기가 어려움
• 구조적 독립(Structural Dependence)– 파일 구조를 변경하면 관련된 프로그램도 변경되
어야 함
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파일파일 시스템의시스템의 문제점문제점 (3)(3)
• 필드 정의와 이름 짖는 법(Naming Conventions)
– 유연한 레코드 정의는 보고서에 나타날 정보를 예측할 수 있도록 해줌
– 적절한 필드명의 선택이 중요
– 필드명의 길이에 초점을 둠
– 유일한 레코드 식별자를 사용
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파일파일 시스템의시스템의 문제점문제점 (4)(4)
• 데이터 중복
– 같은 데이터가 서로 상충되는 버전으로 존재
– 통제되지 않은 중복 데이터의 결과• 데이터 이상(Data anomalies)
– 수정(Modification)
– 삽입(Insertion)
– 삭제(Deletion)
• 데이터 비일관성(Data inconsistency)
– 데이터 무결성 결여(Lack of data integrity)
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데이터베이스데이터베이스 시스템시스템
• 데이터베이스는 단일 저장소에 논리적으로연관된 데이터로 구성
• 파일 시스템에 대해 장점을 제공
– 비일관성, 데이터 이상, 데이터 종속, 구조적 종속문제를 제거
– 데이터구조, 관계, 접근 경로를 저장
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데이터베이스데이터베이스 시스템시스템 종류종류
• 단일사용자 vs. 다수사용자 데이터베이스– Desktop– Workgroup– Enterprise
• 중앙집중 vs. 분산 데이터베이스
• 사용 형태– 생산이나 트랜잭션 처리용 (transactional)– 의사결정 지원 이나 데이터 웨어하우스(data
warehouse)
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DBMS DBMS 기능기능
• 데이터 사전관리(Data dictionary)
• 데이터 저장소관리(Data storage management)
• 데이터 변형과 표현(Data transformation and presentation)
• 보안 관리(Security Management)
• 다수사용자 접근 경로(Multiuser access control)
• 백업과 회복 관리(Backup and recovery management)
• 데이터 무결성 관리(Data integrity management)
• 데이터베이스 언어 및 응용 프로그래밍 인터페이스 (Database language and application programming interfaces)
• 데이터베이스 통신 인터페이스 (Database communication interfaces)
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DBMS DBMS 기능기능
• 데이터 사전관리(Data dictionary)
• 데이터 저장소관리(Data storage management)
• 데이터 변형과 표현(Data transformation and presentation)
• 보안 관리(Security Management)
• 다수사용자 접근 경로(Multiuser access control)
• 백업과 회복 관리(Backup and recovery management)
• 데이터 무결성 관리(Data integrity management)
• 데이터베이스 언어 및 응용 프로그래밍 인터페이스 (Database language and application programming interfaces)
• 데이터베이스 통신 인터페이스 (Database communication interfaces)
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데이터베이스데이터베이스 모델모델 (1)(1)
• 데이터베이스 내에서 데이터 구조와 관계를 표현하기위해 사용되는 논리적 구조의 집합
– 개념 모델(Conceptual models)
• 데이터 표현에 대한 논리적 성격을 나타냄
– 구현 모델(Implementation models)
• 데이터가 어떻게 데이터베이스에 저장되는 지에대한 것을 강조
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데이터베이스데이터베이스 모델모델 (2)(2)
• 개념 모델에서의 관계(relationship)– One-to-one (1:1)– One-to-many (1:M)– Many-to-many (M:N)
• 데이터베이스 모델의 구현– 계층형(Hierarchical )– 네트웍형(Network)– 관계형(Relational)
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계층형계층형 데이터베이스데이터베이스 모델모델 (1)(1)
• 나무를 거꾸로 그려서 논리적으로 표현– 각 부모는 여러 자식을 가질 수 있음– 각 자식은 하나의 부모만을 가짐
Figure 1.7
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계층형계층형 데이터베이스데이터베이스 모델모델 (2)(2)
• 장점– 개념적으로 단순함(Conceptual simplicity)– 데이터베이스 보안과 무결성 제공– 데이터 독립 제공– 효율성
• 단점– 구현이 복잡함– 표준이 없고 관리하기가 어려움– 구조적 독립성을 제공하지 못함– 응용프로그래밍과 사용이 복잡함– 구현의 한계
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네트웍형네트웍형 데이터베이스데이터베이스 모델모델 (1)(1)• 각 레코드는 여러 개의 부모를 가질 수 있음
– 집합으로 구성– 각 집합은 오너레코드(owner)와 멤버레코드 (member)를 가짐– 멤버는 여러 개의 오너를 가질 수 있음
Figure 1.8
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네트웍형네트웍형 데이터베이스데이터베이스 모델모델 (2)(2)
• 장점– 개념적 단순성– 여러 종류의 관계를 처리할 수 있음– 데이터 접근의 유연성 제공– 데이터베이스 무결성을 향상– 데이터 독립– 표준 제공이 가능
• 단점– 시스템의 복잡성(System complexity)– 구조적 독립을 제공하지 못함
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관계형관계형 데이터베이스데이터베이스 모델모델 (1)(1)
• 사용자는 자료 저장소를 테이블의 집합으로 인식
• 테이블은 행과 열의 연속으로 표현됨
• 테이블은 공유된 개체 특성의 관계를 이용하여 관련 되어 있음• 장점
– 구조적 독립성 제공– 향상된 개념적 단순성– 데이터베이스 설계, 구현, 관리, 사용의 용이성 증대– SQL을 이용한 임의의 질의 능력 제공– 강력한 데이터베이스 관리 시스템
• 단점– 하드웨어와 시스템 소프트웨어의 오버헤드 부담– 부실한 설계 및 구현이 될 가능성이 있음– 정보의 섬(islands of information) 문제를 야기시킬 우려가 있음
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개체개체 관계관계 데이터베이스데이터베이스 모델모델 (1)(1)• 관계형 데이터 모델 개념을 보완• 개체 관계 다이어그램(entity relationship diagram (ERD))으로 표현• 개체, 속성, 관계에 기초하여 표현
Figure 1.10
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개체개체 관계관계 데이터베이스데이터베이스 모델모델 (2)(2)
• 장점– 극도의 개념적 단순성– 시각적 표현– 효과적인 의사소통 도구– 관계형 데이터베이스 모델과의 통합이 가능
• 단점– 제한적인 제약의 표현 : 예)학점 (0.0-4.0), 조종사 비행시간(10시
간)– 제한적인 관계의 표현 : 예)속성간의 관계– 데이터 조작언어의 부재– 정보 내용의 손실 : 너무 복잡해서 속성을 생략
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데이터베이스데이터베이스 모델과모델과 인터넷인터넷
• 인터넷 시대의 데이터베이스의 특징
– 유연하고, 효율적이며, 안전한 인터넷 접근
– 개발, 사용, 지원이 용이
– 복잡한 데이터 형과 관계를 지원
– 다양한 데이터 소스와 구조와의 자연스러운 인터페이스 제공
– 단순한 개념적 데이터베이스 모델
– 다양한 데이터베이스 설계, 구현, 응용개발 도구 제공
– 강력한 DBMS GUI를 통한 DBA 업무 경감
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학습학습 내용내용
• 관계형 데이터베이스 모델은 데이터의 논리적인관점을 취한다는 것
• 관계형 데이터베이스의 기본 구성원소는 개체, 속성, 그리고 개체간의 관계로 구성된다는 것
• 개체와 개체의 속성이 어떻게 테이블로 만들어 지는가에 대한 내용
• 관계형 데이터베이스 연산자, 데이터 사전, 시스템카탈로그에 대한 내용
• 어떻게 데이터 중복이 관계형 데이터베이스 모델에서 처리되는 지에 관한 내용
• 왜 색인화(indexing)가 중요한가?
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데이터의데이터의 논리적인논리적인 관점관점 (1)(1)
• 관계형 데이터베이스에서는
– 설계자가 물리적인 관점보다는 논리적인 표현방법에 초점을 맞춤
– 테이블의 장점을 이용
• 구조적/데이터 독립성
• 관련된 레코드가 독립된 테이블에 저장
• 논리적 단순성
– 효율적인 설계 전략을 세울 수 있음
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데이터의데이터의 논리적인논리적인 관점관점 (2)(2)
• 개체와 속성
– 개체는 데이터가 수집되어야 할 사람, 장소, 사건, 물건을 의미
– 속성은 개체의 성격을 의미
• 테이블
– 관련된 개체 혹은 개체 집합을 포함
– 관계라고 부르기도 함
– 행과 열로 구성
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테이블의테이블의 특징특징
– 행과 열로 구성된 이차원 구조(Two-dimensional structure)
– 행(tuples)은 단일 개체를 나타냄
– 열은 속성을 나타냄
– 행과 열의 교차점은 단일 값을 나타냄
– 테이블은 반드시 각 행을 유일하게 식별할 수 있는 속성을 가져야 함
– 열 값은 모두 같은 데이터 형식을 가져야 함
– 각 열은 속성도메인(attribute domain)이라 불리는 값의 범위를 가짐
– 행과 열의 순서는 DBMS에게 아무 의미가 없음
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키키 (1)(1)
• 다른 속성을 결정하는 하나 또는 그 이상의 속성의집합– 키 속성(Key attribute)– 복합 키(Composite key) : 두 개 이상의 속성으로 구
성된 키
• 완전 함수 종속(Full functional dependence)– 함수종속 : 속성 A가 속성 B를 결정하면 B는 A에 종속– (A->B)로 표현 (예 STU_HRS -> STU_CLASS)
• 개체 무결성(Entity integrity)– 유일성(Uniqueness)– 키는 널(null)값을 가질 수 없음
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키키 (2)(2)• 슈퍼키(Superkey)
– 각 개체를 유일하게 식별
• 후보키(Candidate key)– 최소 슈퍼키(Minimal superkey)
• 주키(Primary key)– 한 행에 있는 다른 모든 속성을 유일하게 식별할 수 있는
후보키
• 이차키(Secondary key)– 데이터 검색을 위해서 사용되는 속성 (예 : 고객의 이름과
전화번호 : 이름은 키가 아니지만 검색을 하기 위해서 사용)
• 외래키(Foreign key)– 다른 테이블에 있는 주키와 일치되는 값을 가지고 있는 속
성
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무결성무결성 규칙규칙(Integrity Rules)(Integrity Rules)
• 개체 무결성(Entity integrity)– 모든 개체는 유일해야 한다는 규칙– 각 개체는 유일한 키값을 가져야 함– 예 : CUS_CODE는 널값을 가지지 않음
• 참조 무결성(Referential integrity)– 외래키는 널값 혹은 주키값을 가져야 함– 다른 테이블에 있는 외래키 값과 일치되는 값을
가지고 있는 행을 삭제하는 것이 불가능– 예 : CUSTOMER 테이블의 AGENT_CODE는
AGENT 테이블의 AGENT_CODE 값과 일치하여야한다
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관계형관계형 데이터베이스데이터베이스 연산자연산자
• 관계형 대수는 테이블 조작을 위한 연산자를 결정
• 주요 연산자– SELECT– PROJECT– JOIN
• 기타 연산자– INTERSECT– UNION– DIFFERENCE– PRODUCT– DIVIDE
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자연조인자연조인(Natural Join) (Natural Join) 처리과정처리과정
• 공통된 속성에 대해 같은 값을 가진 행을 선택하여 연결– 3단계 처리과정
• Product : 한 테이블을 생성• Select : 적절한 행을 선택• Project : 중복되는 열을 제거하고 각 속성에 대해
중복되는 값을 제거
Figure 2.12
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기타기타 조인조인• 동등조인(EquiJOIN)
– 테이블의 특정 열을 비교하여 동등조건을 갖는 테이블의 행을 연결
– 중복되는 열을 제거하지 않음– 조인 기준이 반드시 명시적으로 정의되어야 함
• 세타조인(Theta JOIN)– 동등연산자가 아닌 연산자를 사용하여 특정 열을
비교하는 동등조인
• 외부조인(Outer JOIN)– 일치되는 쌍은 유지– 다른 테이블에서 일치되지 않는 값은 널로 남겨둠– Right와 left가 있음
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데이터데이터 사전과사전과 시스템시스템 카탈로그카탈로그
• 데이터 사전(Data dictionary)– 데이터베이스 내에서 발견되는 모든 테이블에 관한
상세한 정보를 제공– 메타데이터(Metadata)– 속성 이름과 특징을 보유
• 시스템 카탈로그(System catalog)– 상세한 데이터 사전(Detailed data dictionary)– 시스템에서 생성한 데이터베이스– 데이터베이스 특징과 내용을 저장– 이 테이블은 다른 테이블과 마찬가지로 질의될 수 있
음– 데이터베이스 문서를 자동적으로 생성
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관계형관계형 데이터베이스에서의데이터베이스에서의 관계관계(Relationships)(Relationships)
• 관계의 분류– 1:1– 1:M– M:N
• E-R Model – ERD Maps– Chen– Crow’s Foot
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ERDERD 기호기호
• 네모는 개체를 나타냄
• 다이아몬드는 개체간의 관계를 나타냄
• 관계의 “1” 쪽(side)– Chen Model에서는 ‘1’로 나타냄
– Crow’s Foot Model에서는 선으로 나타냄
• 관계의 “Many” 쪽– Chen Model에서는 문자 “M” and “N”으로 나타
냄
– Crow’s Foot Model에서는 세 갈퀴를 가진 발로나타냄
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데이터데이터 중복중복
• 외래키는 중복을 줄일 수 있음
• 어떤 중복은 바람직함
– 제어된 중복이라고 함
– 속도를 높여줌
– 정보요구 때문
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색인색인(Indexes)(Indexes)
• 위치에 대한 포인터를 가짐(Points to location)
• 데이터의 검색을 빠르게 해줌
Figure 2.26
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기본기본 모델링모델링 개념개념
• 예술과 과학(Art and science)
• 현명한 판단은 강력한 설계 도구와 결합되었을 때 그 효과를 발휘
• 모델의 정의
– “직접 관찰될 수 없는 것을 시각화하여 보여주는데 사용되는 설명 혹은 비유법” Webster’s Dictionary
• 데이터 모델
– 실세계 데이터구조에 대한 비교적 간단한 표현
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추상화추상화 정도정도 (1)(1)
• 개념적(conceptual)– 데이터에 대한 전체적인 관점(Global view)
– 주요 데이터 항목에 대한 식별과 설명에 대한 기초
– ERD는 개념적 데이터모델을 나타내는데 사용
– 하드웨어와 소프트웨어는 서로 독립적
• 내부적(internal)– DBMS에 의해서 보여지는 데이터베이스의 표현
– 개념적 모델을 특정 DBMS에 적용
– 소프트웨어에 의존적
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추상화추상화 정도정도 (2)(2)• 외부적(External)
– 데이터 환경에 대한 사용자 관점– 내부관점에 대한 부분집합– 응용 프로그램 개발을 쉽게 해줌– 설계자의 일을 쉽게 해줌– 개념적 모델이 적절한지를 확인할 수 있음– 설계시의 보안제약을 수행하도록 해줌
• 물리적(Physical)– 추상화의 최하위레벨– 소프트웨어와 하드웨어에 종속적– 물리적 저장장치와 접근방법에 대한 정의가 필요
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개체관계개체관계 (E(E--R) R) 모델모델
• 개념적 관점을 나타냄
• 주요 구성원소
– 개체(entity)
• 한 행이 아니라 전체 테이블에 해당
• 사각형으로 표현
– 속성(attribute)
– 관계(relation)
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속성 (2)
• 간단한 속성– 더 이상 나눠질 수 없음– 나이, 성별, 혼인여부
• 복합 속성(Composite)– 추가의 속성으로 나눠질 수
있는 속성– 주소는 street, city, zip으로
나눠짐
• 단일값 속성(Single-valued)– 하나의 값 만을 가짐– 사람은 하나의 주민등록 번
호를 가짐
• 다중치 속성(Multi-valued)– 많은 값을 가질 수 있음– 사람은 여러 개의 학위를
가질 수 있음
• 유도 속성(Derived)– 알고리즘으로 부터 유도됨– 나이는 생년월일로부터 계
산될 수 있음
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관계관계
• 개체간의 관계
• 연결된 개체를 참여자(participants) 라고 함
• 양쪽에서 연산이 가능
• 연결정도(Connectivity)는 관계의 종류를 표시– 1:1, 1:M, M:N
• 카디날리티(Cardinality)
• 한 개체와 관계된 개체의 수를 표시
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관계의관계의 강약강약 정도정도(Strength)(Strength)• 존재 종속(Existence dependence)
– 한 개체의 존재여부는 관계된 개체가 있을 때에만 가능– 존재 독립 개체는 관계된 개체로부터 분리 가능
예) EMPLOYEE는 DEPENDENT(부양가족)이 있음
• 약 개체(non-identifying) – 한 개체는 다른 개체에 대해 존재 종속적– 관계된 개체의 주키가 부모 개체의 주키 원소를 포함하지
않음
• 강 개체(identifying) – 한 개체가 다른 개체에 존재 독립적– 관계된 개체의 주키가 부모 개체의 주키 원소를 포함
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관계관계 참여참여
• 선택적(Optional)
– 개체 occurrence가 관계된 개체에 해당되는occurrence를 요구하지 않는 경우
– ERD에서 선택적 개체에 작은 원을 그려서 표시
• 필수적(Mandatory)
– 개체 occurrence가 관계된 개체에 해당되는occurrence를 요구하는 경우
– ERD에 선택적 기호가 없으면 필수적임
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관계관계 정도정도(degree)(degree)
• 관계된 개체의 수를 표시
• 단항(Unary)– 단일 개체– Recursive– 같은 개체 집합 내에서 occurrence가 존재
• 이항(Binary)– 두 개체가 관계되어 있음
• 삼항(Ternary)– 세 개체가 관계되어 있음
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복합복합 개체개체(Composite Entities) (1)(Composite Entities) (1)
• M:N 관계에서 다리 역할을 하는데 사용• 다리 개체(Bridge entities)는 연결에 필요
한 각 개체로부터의 주키로 구성
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개체개체 SupertypeSupertype과과 SubtypeSubtype
• 일반화 계층(Generalization hierarchy )
– 상위레벨의 슈퍼타입 개체와 하위 레벨의 서브타입 개체간의 관계를 표시
– 슈퍼타입은 공유된 속성을 가짐
– 서브타입은 유일한 속성을 가짐
– Disjoint 관계• 유일한 서브타입
• 중복되지 않음
• ‘G’로 표시
– 중복되는 서브타입은 ‘Gs’ 기호를 사용
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EE--RR 모델링모델링 기호의기호의 비교비교 (1)(1)
• 도구를 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 표현 방법
• Chen– 개념적 설계를 데이터베이스 설계분야에 적용시킨 것
• Crow’s Foot– 모든 카디날리티를 나타낼 수 없음
• Rein85– Crow’s Foot과 비슷– 고도의 추상화를 하는데 사용
• IDEF1X– 1970년대 후반에 ICAM 연구시 탄생– 적은 수의 기호를 사용
101
EE--RR 다이어그램의다이어그램의 개발개발
• 반복적 프로세스
– 1단계: 개발된 조직의 운영에 대한 일반적인 서술
– 2단계: 그래픽하게 표현되고 검토된 기본 E-R 모델 작성
– 3단계: 새로 발견된 E-R 구성원소를 포함한 수정
• 설계자와 사용자가 E-R 다이어그램이 완전하다고 판단할 때까지 반복
테이블테이블 간의간의 관계에관계에 관한관한 일반적인일반적인 규칙규칙 (1)(1)
M:N, Both Sides Optional
M:N, Both Sides Mandatory
테이블테이블 간의간의 관계에관계에 관한관한 일반적인일반적인 규칙규칙 (2)(2)
M:N, One Side Optional
1:M, Both Sides Mandatory
테이블테이블 간의간의 관계에관계에 관한관한 일반적인일반적인 규칙규칙 (3)(3)
1:M, Both Sides Optional
1:M, Many Side Optional, One Side Mandatory
테이블테이블 간의간의 관계에관계에 관한관한 일반적인일반적인 규칙규칙 (4)(4)
1:M, One Side Optional, One Side Mandatory
1:1, Both Sides Mandatory
테이블테이블 간의간의 관계에관계에 관한관한 일반적인일반적인 규칙규칙 (5)(5)
1:1, Both Sides Optional
1:1, One Side Optional, One Side Mandatory
테이블테이블 간의간의 관계에관계에 관한관한 일반적인일반적인 규칙규칙 (6)(6)
Weak Entity, Foreign Key Located in Weak Entity
Multivalued Attributes (New Table in 1:M Relationship, Foreign Key CAR_VIN in the New
Table
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데이터베이스데이터베이스 설계에설계에 도전도전 : : 상충되는상충되는 목표목표
• 데이터베이스는 설계 표준에 맞도록 설계되어야함
• 속도를 높이기 위해서는 설계 시 타협을 해야 하는경우가 있음
• 적시에 필요한 정보의 요구는 데이터베이스 설계의 초점이 될 수 있음
• 기타 사항– 보안(Security)– 성능(Performance)– 공유 접근(Shared access)– 무결성(Integrity)
