산업기사 - 데이터베이스(1)

1. 정보처리 시스템

 

정보시스템

 

- 조직체에 필요한 데이터를 수집, 저장해 두었다가 필요시에 처리해서 의사결정에 유용한 정보를 생성하고 분배하는 수단이다.
- 사용하는 목적에 따라 경영정보 시스템, 군사 정보시스템, 인사 행정 정보 시스템, 의사 결정 지원 시스템 등으로 사용된다.

 

정보와 자료

- 자료(Data) : 관찰이나 측정을 통해 수집한 단순한 사실이나 결과값으로, 가공되지 않은 상태이다.
- 정보(Information) : 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 유용한 형태, 자료를 가공해서 얻을 수 있는 결과이다.

 

자료처리 시스템 : 정보시스템이 사용할 자료를 처리하는 정보 시스템의 서브시스템으로, 처리형태에 따라서 일괄 처리 시스템, 온라인 실시간처리 시스템, 분산 처리 시스템으로 분류된다.

-데이터 웨어 하우스(DataWare House) : 조직이나 기업체의 중심이 되는 주요 업무 시스템에서 추출되어 새롭게 생성된 데이터베이스로서 의사결정지원 시스템을 지원하는 주체적, 통합적, 시간적 데이터 집합체이다.

 

2. 데이터베이스의 정의

 

- 통합된 데이터(Integrated data) : 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임이다.
- 저장된 데이터(Stored data) : 저장 매체에 저장된 자료이다.
- 운영 데이터(Operational data) : 조직의 업무를 수행하는데 있어서 없어서는 안 될 반드시 필요한 자료이다.
- 공용 데이터 : 여러개 응용 시스템들이 공동(공용)으로 소유하고 유지하는 자료이다.

 

3. 데이터베이스의 특징

 

-실시간 접근성 : 수시적이고 비정형적인 질의(조회)에 대하여 실시간 처리(real time processing) 응답이 가능하다.
-계속적인 변화 : 새로운 데이터의 삽입(insertion), 삭제(deletion),갱신(update)으로 항상 최신의 데이터를 유지한다.
-동시 공용 : 여러 사용자가 동시에 자기가 원하는 데이터를 이용할 수있다. 서로 공용으로 데이터를 사용한다.
-내용에 의한 참조 : 데이터베이스에 있는 데이터를 참조할 때, 데이터 주소나 위치에 의해서가 아니라 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 데이터를 찾는다.

 

4. 기존의 파일 처리 방식의 문제점

 

▶ 종속성으로 인한 문제점
- 종속성 : 응용프로그램과 데이터 파일이 상호 의존적인 관계인 것
- 데이터 파일이 보조 기억 장치에 저장되는 방법이나 저장된 데이터의 접근 방법을 변경할 때는 종속 되어있기 때문에 응용프로그램도 같이 변경하여야한다.
▶ 중복성으로 인한 문제점
- 일관성 : 중복된 데이터간에 내용이 일치하지 않는 상황이 발생하여 일관성이 없어진다.
- 보안성 : 중복되어 있는 모든 데이터에 동등의 보안수준을 유지하기가 어렵다.
- 경제성 : 저장 공간 낭비와 동일한 데이터의 반복 작업으로 인한 비용의 증가
- 무결성 : 제어의 분산으로 인해 데이터의 정확성을 유지할 수 없다.

 

5. DBMS의 필수기능

- 정의(조직) : 데이터의 형과 구조, 데이터가 DB에 저장될 때의 제약조건 등을 명시하는 기능이다.
- 조작 : 처리를 위한 데이터 접근 수단 등을 정하는 기능이다.
- 제어 : 무결성, 보안 및 권한 검사, 병행수행 제어 등의 기능을 정하는 기능이다.

 

6. DBMS의 장단점

장점
- 데이터의 중복을 피할 수 있다.
- 저장된 자료를 공동(공유)으로 이용할 수 있다.
- 데이터의 일관성을 유지할 수 있다.
- 데이터의 무결성을 유지할 수 있다.
- 보안을 유지할 수 있다.
- 데이터를 표준화할 수 있다.
- 데이터를 통합하여 관리할 수 있다.
- 항상 최신의 데이터를 유지한다.
- 데이터의 실시간 처리가 가능하다.
- 데이터의 논리적 물리적 독립성이 보장된다.

 

단점
- 데이터베이스 전문가 부족하다.
- 전산화 비용이 증가한다.
- 대용량 디스크로의 집중적인 Access로 과부하가 발생한다.
- 파일의 예비(Backup)와 회복(Recovery)이 어렵다.
- 시스템이 복잡하다.

 

7. 데이터의 독립성

 

- 논리적 독립성 : 응용 프로그램과 데이터베이스를 독립시킴으로써, 데이터의 논리적 구조를 변경시켜도 응용 프로그램은 변경되지 않는다.

- 물리적 독립성 : 응용 프로그램과 보조기억장치와 같은 물리적 장치를 독립시킴으로써, 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위해 새로운 디스크를 도입하더라도 응용 프로그램에는 영향을 주지 않고 데이터의 물리적 구조만을 변경한다. 서로 영향을 주지 않는다.

 

8. 스키마(Schema)의 정의

 

- 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한다.
- 데이터베이스를 구성하는 데이터 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 및 데이터 조작시 데이터 값들이 갖는 제약조건 등을 전반적으로 정의한다.

 

9. 스키마의 3계층

 

외부 스키마(External Schema) = 서브 스키마 = 사용자 뷰(View)

- 사용자나 응용프로그래머가 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스 논리적 구조 정의한다.
- 전체 데이터베이스의 한 논리적인 부분으로 볼 수 있으므로 서브스키마(subschema)라고도 한다.
- 하나의 데이터베이스 시스템에는 여러 개의 외부 스키마가 존재할 수있으며, 하나의 외부 스키마를 여러 개의 응용 프로그램이나 사용자가 공유해서 사용할 수 있다.
- 같은 데이터베이스에 대해서도 서로 다른 관점을 정의할 수 있도록 허용한다.

 

개념 스키마(Conceptual Schema) = 전체적인 뷰(View)

- 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조로 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로 하나만 존재한다.
- 개념 스키마는 개체간의 관계와 제약조건을 나타내고 데이터베이스의 접근 권한, 보안 및 무결성 규칙에 관한 명세를 정의한다.
- 단순히 스키마(schema)라고하면 개념 스키마를 의미한다.
- 기관이나 조직체의 관점에서 데이터베이스를 정의한 것이다.

내부 스키마(Internal Schema)

- 물리적인 저장장치와 밀접한 계층이다.
- 데이터베이스의 물리적 구조이다.
- 데이터의 실제 저장 방법 기술이다.
- 시스템 프로그래머나 시스템 설계자가 보는 관점의 스키마이다.

 

 

10. 데이터베이스 언어

 

데이터 정의 언어(DDL; Data Definition Language)

- DB 구조, 데이터 형식, 접근 방식 등 DB를 구축하거나 수정할 목적으로 사용하는 언어이다.
- 번역한 결과가 데이터사전(Data-dictionary)이라는 특별한 파일에 여러개의 테이블로서 저장된다.
- 데이터 정의 언의의 기능 , 외부 스키마 명세 정의 , 데이터베이스 정의 및 수정 , 스키마에 사용되는 제약조건에 대한 명세 정의 ․ 데이터의 물리적 순서 규정를 규정한다.

데이터 조작 언어(DML; Data Manipulation Language) = 서브 언어

- 사용자로 하여금 데이터를 처리할 수 있게 하는 도구로서 사용자와 DBMS간의 인터페이스를 제공한다.
- 응용 프로그램을 통하여 사용자가 DB의 데이터를 실질적으로 조작할 수 있도록 하기 위해 FORTRAN, COBOL 등의 호스트 언어에 DB 기능을 추가시켜 만든 언어이다.
- 대표적인 데이터 조작어(DML)에는 질의어가 있으며, 질의어는 터미널에서 주로 이용하는 비절차적(procedural) 데이터 언어이다.

데이터 제어 언어(DCL; Data Control Language)
- 무결성, 보안 및 권한 제어, 회복을 등을 하기 위한 언어이다.
- 데이터를 보호하고 데이터를 관리를하는 목적으로 사용된다.
- 데이터 제어 언어의 기능 , 불법적인 사용자로부터 데이터를 보호하기 위한 데이터 보안(Security) , 데이터 정확성을 위한 무결성(Integrity)유지하고 , 시스템 장애에 대비한 데이터 회복과 병행 수행한다

 

11. DBA

데이터베이스 시스템의 모든 관리와 운영대한 책임을 지고 있는 사람이나 그룹이다.

 

데이터베이스 설계와 조작에 대한 책임

- 데이터베이스 구성요소 결정
- 개념 스키마 및 내부스키마 정의
- 데이터베이스의 저장 구조 및 접근 방법 정의
- 보안 및 데이터베이스의 접근 권한 부여 정책 수립
- 장애에 대비한 예비(Back Up) 조치와 회복(Recovery)에 대한 전략 수립
- 무결성을 위한 제약 조건의 지정
- 데이터 사전의 구성과 유지관리한다.
- 사용자의 변화 요구와 성능향상을 위한 데이터베이스의 재구성한다.

 

행정책임
- 사용자의 요구와 불평의 청취 및 해결
- 데이터 표현 방법의 표준화
- 문서화에 대한 기준 설정 시스템 감시 및 성능분석
- 변화 요구에 대한 적응과 성능 향상에 대한 감시
- 시스템 감시 및 성능분석
- 자원의 사용도와 병목현상 조사
- 데이터 사용 추세, 이용 형태 및 각종 통계 등을 종합, 분석한다.

 

12. 데이터 모델의 정의

- 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형이다.
- 데이터베이스에 표현하는 중간 과정, 즉 데이터베이스 설계과정에서 데이터의 구조를 표현하기 위해 사용되는 도구이다.
- 데이터의 구조(Schema)를 논리적으로 묘사하기 위해 사용되는 지능적도구이다.

 

13. 데이터 모델의 종류

개념적 데이터 모델

- 속성들로 기술된 개체 타입과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현하는 방법이다.
- 종류로는 E-R 모델이 있다.

논리적 데이터 모델
-필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현하는 방법이다.
- 단순히 데이터 모델이라고 하면 논리적 데이터 모델을 의미한다.
- 논리적 데이터베이스 모델은 데이터 간의 관계를 어떻게 표현하느냐에 따라서 관계모델, 계층모델, 네트워크 모델로 구분한다.

 

 

14. 데이터 모델의 구성요소

 

개체(Entity)
- 데이터베이스에 표현하려는 것으로 사람이 생각하는 개념이나 정보단위 같은 현실 세계의 대상체이다.
- 유형, 무형의 정보로서 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성된다.
- 파일 시스템의 레코드에 대응하는 것으로 어떤 정보를 제공하는 역할을 한다.
- 독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별이 가능한다.

속성(Attribute)

- 데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당한다.
- 개체를 구성하는 항목이다.

관계(Relationship)
- Entity간의 관계 또는 Attribute간의 관계

 

15. 개체-관계(Entity-Relationship) 모델

 

- 개체 타입(entity type)과 이들 간의 관계 타입(relationship type)을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현한다.
- 데이터를 개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)으로 묘사한다.
- 특정 DBMS를 고려한 것은 아니다.

 

16. 관계형 데이터 모델

 

- 계층 모델과 망 모델의 복잡한 구조를 단순화시킨 모델이다.
- 표(Table)를 이용해서 데이터 상호관계를 정의하는 DB 구조이다.
- 데이터간의 관계를 기본키(primary key)와 이를 참조하는 외래키(foreign key)로 표현한다.
- 대표적인 언어 : Orcle, MS-SQL, Informix가 있다.
- 1:1, 1:N, M:N 관계를 자유롭게 표현할 수 있다.
- 장점 : 간결하고, 보기 편리하고, 다른 데이터베이스로의 변환이 용이하다.
- 단점 : 성능이 다소 떨어진다.

 

17. 계층형 데이터 모델

- 데이터의 논리적 구조도가 트리 형태이고 , 개체가 트리를 구성하는 노드 역할을 한다.
- 개체 집합에 대한 속성 관계를 표시하기 위해서 개체를 노드로 표현하고 개체 집합들 사이의 관계를 링크로 연결한다.
- 개체간의 관계를 부모와 자식간의 관계로 표현한다.
- 개체 타입간에는 상위와 하위관계가 존재하며, 일 대 다(1:N) 대응관계만 존재한다.
- 레코드 삭제시 연쇄 삭제(Triggered Delete)가 된다.
- 개체 타입들간에는 사이클(cycle)이 허용되지 않는다.
- 계층형 모델에서는 개체(Entity)를 세그먼트(Segment)라 부른다.
- 대표적인 DBMS는 IMS가 있다.
- 속성 관계(Attribute Relation) : 세그먼트(개체)를 구성하는 속성들의 관
계
- 개체 관계(Entity Relation) : 개체와 개체간의 관계를 링크로 표시함

 

18. 망(그래프)형 데이터모델

- CODASYL이 제안한 것으로, CODASYL DBTG 모델이라고도 한다.
- 그래프를 이용해서 데이터 논리구조를 표현한 데이터 모델이다.
- 상위와 하위 레코드 사이에서 다 대 다(N:M) 대응관계를 만족하는 구조이다.
- 레코드 타입간의 관계는 1:1, 1:N, N:M이 될 수 있다.
- 대표적인 DBMS는 DBTG, EDBS, TOTAL가 있다.