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[DB] Ch05. 관계 대수와 관계 해석 (2) 2. 관계 해석 관계 해석은 원하는 정보가 무엇이라는 것만 선언하는 비절차적인 특성을 가지고 있음. 수학의 프레디킷 해석에 기반을 두고 있으며, 프레디킷이라 하는 것은 실행 결과가 반드시 참 또는 거짓이 되는 함수를 말함. 관계 해석에는 '튜플 관계 해석'과 '도메인 관계 해석'이 있고, 표현 방법의 차이는 있지만 표현 능력은 동등함. 2.1. 튜플 관계 해석 '튜플 해석'이라고도 함. 원하는 릴레이션을 튜플 해석식으로 정의하는 표기법. 2.1.1. 튜플 변수 '범위 변수'라고도 함. 지정된 릴레이션의 튜플을 하나 씩 값으로 취할 수 있는 변수임. 선언은 R(t)의 형식으로 하는데, t가 R의 튜플 변수이고 취하는 값의 범위는 릴레이션 R의 튜플로 한정한다는 것을 명세한다는 뜻임. 이때 R(t)를 튜플 .. 2023. 4. 14.
[DB] Ch05. 관계 대수와 관계 해석 (1) 관계 데이터 모델에서의 릴레이션을 조직하기 위한 연산에는 '관계 대수'와 '관계 해석'이라는 두 가지 타입의 정형어가 있음. 데이터 획득 절차에 대해 얼마나 자세히 명세해야 되느냐에 따라 '절차 언어'와 '비 절차 언어'로 구분할 수 있음. 이런 면에서 볼 때 관계 대수는 절차 언어이고, 관계 해석은 비 절차 언어임. 둘은 데이터 언어의 표현력이나 기능면에서 동등함. 데이터 언어가 있을 때 이 언어로써 관계 해석이 표현할 수 있는 모든 질의를 표현할 수 있을 때 그 언어를 '관계적 완전'하다고 함. 1. 관계 대수 릴레이션을 처리하기 위한 연산의 집합으로, 각 연산의 피연산자가 모두 릴레이션이고, 연산 결과 또한 릴레이션임. 관계 대수 연산은 두 그룹으로 나누어 설명 가능하며, 첫 번째 그룹은 일반 집합.. 2023. 4. 13.
[DB] Ch04. 관계 데이터베이스 1. 관계 데이터 모델 70년 IBM의 E.F.코드에 의해 처음 제안되었음. 외적으로는 단순한 테이블 형태이지만, 이론적으로는 수학적인 릴레이션을 기초로 함. 통상적인 테이블의 개념은 관계 데이터베이스 시스템이 기반으로 하고 있는 관계 데이터 모델 환경 하에서 사용하는 학술적인 용어와 다름. [ 통상적인 테이블 개념 => 관계 데이터 모델 용어 ] 테이블 그 자체 => 릴레이션(Relation) 테이블 이름 => 릴레이션 이름 열 => 애트리뷰트(Attribute) 행 => 튜플(Tuple) 데이터의 가장 작은 논리적 단위는 개개 데이터 값, 즉 애트리뷰트 값임. 데이터 값들은 더 분해할 수 없는 '원자 값(Atomic Value)'만을 허용함. 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 모든 원자 .. 2023. 4. 10.
[DB] Ch03. 데이터베이스 시스템의 구성 데이터베이스 시스템(DBS, Database System) : 데이터를 데이터베이스로 저장하고 관리해서 필요한 정보를 생성하는 컴퓨터 중심의 시스템. DBS의 구성요소로는 DB, DBMS, 데이터 언어, 사용자, 관리자, 데이터베이스 컴퓨터가 있음. 1. 3단계 DB 스키마 : DB의 논리적 정의(DB의 구조와 제약 조건에 대한 명세)를 기술한 것. 개체, 속성, 관계, 제약조건의 내용을 포함함. 어떤 입장에서 DB를 보느냐에 따라 DB 스키마는 모두 상이하며, DB 관리 측면에서는 세 단계로 구별하여 관계를 정의함. 데이터를 이용하는 개인의 뷰 --> 외부 단계 --> 외부 스키마 개인의 뷰가 종합된 기관 전체의 뷰 --> 개념 단계 --> 개념 스키마 물리적 저장 장치의 입장에서 보는 저장 장치의 뷰.. 2023. 4. 9.
[DB] Ch02. 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) DBMS : Database Management System, 데이터베이스 관리 시스템 1. DBMS의 발전 배경 초창기는 각 응용프로그램이 데이터를 파일로 유지·관리 했으며, 이를 위해 프로그램 코드를 포함하고 있었어야 함. - 파일 시스템의 특성 논리적 파일 구조를 직접 물리적 파일 구조로 구현해야 함. 물리적 데이터 구조에 대해 잘 알아야만 접근 방법을 효율적으로 구현 할 수 있음. 모든 프로그램이 파일을 가지고 있어야 하므로, 하나의 파일은 하나의 응용만을 위해 존재하게 됨. 데이터를 같이 쓸 수 없는 파일 시스템의 가장 큰 문제점은 데이터 종속성과 데이터 중복성임. 1.1. 데이터 종속성 응용 프로그램과 데이터 간의 상호 의존 관계. 데이터의 구성·접근 방법 변경시 응용 프로그램도 같이 변경 시.. 2023. 4. 9.
[DB] Ch01. 데이터베이스 환경 1. 정보 처리 시스템 1.1. 정보와 데이터 데이터 : 단순한 관찰이나 측정을 통해서 수집된 사실이나 값. 정보 : 어떤 상황에 대한 적절한 결정을 할 수 있게 하는 지식으로서 데이터의 유효한 해석이나 데이터 상호 간의 관계. 데이터를 처리해서 얻어진 결과라고 할 수 있음. 정보를 추출하는 방법은 중요하며, 데이터를 수집만 해놓는 것은 의미가 없음. 정보 추출 방법을 '데이터 처리', 넓게는 '정보 처리'라고 함. 정보가 유용하기 위해선 정확성과 현재성을 가지고 있어야 함. 또한 언제라도 이용할 수 있도록 수집, 조직, 저장되어 있어야 함. 1.2. 정보 시스템(Information System) 정보 시스템 : 필요시에 처리해서 의사 결정에 유효한 정보를 생성하여 분배하는 수단. 사용 목적에 따라 여.. 2023. 4. 4.

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