SQL은 관계형 대수와 관계형 해석을 기반으로 집계 함수와 갱신 연산 등을 추가하여 개발된 데이터 언어이다. DDL, DML, DCL 등 데이터베이스 언어의 모든 기능을 제공하고 있으며, 터미널을 통한 대화식 질의어와 Java, Visual Basic, C, C++, Python 등과 같은 고급 프로그래밍 언어 내에 SQL 삽입된 형태로 사용이 가능하다. 📂 SQL 데이터 정의어 사용자는 SQL 데이터 정의어를 사용하여 테이블을 생성하고 제거하거나, 새로운 애트리뷰트를 추가하거나 제거할 수 있다. 또한, 뷰를 생성하고 제거하거나, 인덱스를 생성하고 제거할 수도 있다. 정의어의 한 예로, 관계형 테이블을 생성할 때 SQL의 CREATE TABLE 문으로 만들 수 있는데, 수강 테이블을 정의한 SQL문은 다..
📂 데이터 모델링(Data Modeling) 데이터 모델링이란, 현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정 데이터 모델링은 3단계로 구분하여 진행될 수 있다. 현실 세계(Real World) 사람이 감각 기능을 통해 감지할 수 있는 실체(reality)로 되어 있는 세계 개념 세계(Conceptual World) 현실 세계의 실체를 논리적 사고를 통해 개념(concept)으로 표현한 단계 컴퓨터 세계(Computer World) 개념 세계를 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터(data)로 변환한 단계 📄 개념적 데이터 모델링(Conceptual data modeling) 현실 세계의 실체를 추상적 개념(abstract concept)을 통해 중요 개체들을 추출하여 개념 세계..
📂 시스템 구성 요소 데이터베이스 시스템(DBS: Database System) 데이터베이스 시스템이란, 데이터베이스를 유지 및 관리하고 필요한 시점에 데이터를 입력, 조작, 그리고 변경하여 어떤 목적 달성을 위해 이용하는 시스템 구성요소로는 다음과 같은 것들이 있다. 데이터베이스 DBMS 데이터베이스 언어 사용자 데이터베이스 관리자 하드웨어 원래 DBMS는 데이터베이스 시스템의 한 구성 요소이다. 📂 데이터베이스 데이터베이스는 데이터베이스 시스템에서 가장 기본적인 요소이다. 스키마(Schema)란, 데이터베이스 구조와 데이터 제약조건에 대한 데이터베이스의 논리적인 정의를 기술한 것 개체, 속성, 관계에 대한 명세와 유지 조건 등을 포함하고 있다. 스키마는 보는 관점에 따라 외부, 개념, 내부 스키마로 ..
지금은 거의 사용되고 있지 않지만, 과거에는 응용 시스템을 개발하기 위해 다음과 같은 파일 시스템(File system)을 많이 사용했다. 위에서 보이는 것과 같이 각각의 응용 프로그램들은 개별적으로 자기 자신의 파일을 사용했다. 이런 전통적 파일 시스템의 문제점은 크게 데이터 종속성과 데이버 중복성으로 명시될 수 있다. 데이터 종속성(Data Dependency) 데이터 종속성이란, 응용 프로그램 1에서 사용되는 파일은 응용 프로그램 1에서만 사용할 수 있고 다른 응용 프로그램은 사용할 수 없는 것을 의미한다. 이를 위해, 응용 프로그램은 사용하려는 데이터의 구성이나 접근방법에 맞게 작성되어야 한다. 이로 인해 데이터의 구성이나 접근 방법을 변경할 때는 해당되는 응용 프로그램도 같이 변경되어야 한다. ..
데이터베이스의 정의 및 특성과 데이터베이스의 개념적 구성 요소에 대해 살펴보자. 📂 데이터베이스(DataBase) 데이터베이스는 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공용할 수 있도록 통합 및 저정된 운영 데이터의 집합 함축된 정의를 좀 더 자세히 보자. 데이터베이스는 통합 데이터(Integrated Data)이다. 데이터를 여러 곳에서 관리하는게 아니라 한 곳에서 관리하여 데이터의 중복(Redundancy)을 방지한다. 하지만, 실제로 중복을 완전히 배제하는 것이 아니라 필요한 경우 효율성을 증진시키기 위해 불가피하게 통제된 중복(Controlled Redundancy)을 허용한다. 데이터베이스는 저장 데이터(Stored Data)이다. 저장 매체(하드디스크, 메모리 등 컴퓨터가 바로 접근할 수 있는)에 저..
📂 데이터와 정보 우리는 간혹 데이터(Data)와 정보(Information)를 혼돈해서 사용하는데, 엄격하게 둘은 다른 의미이다. 데이터(Data) 현실 세계로부터 단순한 관찰이나 측정을 통해서 수집된 사실(Facts)이나 값(Values)이다. 데이터는 숫자는 물론이고 문자(Text), 이미지(Image), 영상(Video) 등을 포함한다. 그 자체만으로는 의미가 없는 단순한 숫자나 문자. 처리되지 않은 값. 정보(Information) 의사결정을 할 수 있게 하는 지식으로서 데이터의 유효한 해석(interpretation)이나 데이터 상호간의 관계(relationship)를 말한다. 정보는 데이터를 처리해서 얻은 결과 정리하면, 데이터는 처리하지 않은 값인 반면, 정보는 데이터를 처리하여 얻은 값이..