1. 논리적 데이터 모델 - 개념적 데이터 모델(conceptual data model): 개체 관계 데이터 모델으로, 현실 세계를 추상적 개념인 개체 타입과 관계 타입으로 표현한 것. - 논리적 데이터 모델(logical data model): 개념적 구조를 목표 데이터베이스에 구현하기 위해 필요한 중간 단계로서 사용자 입장에서 표현한 논리적 구조의 기초. - 관계 데이터 모델(relation data model): 릴레이션(relation)으로 표현. - 네트워크 데이터 모델(network data model): 데이터베이스 스키마를 데이터 구조도로 표현한 스키마 다이어그램, 즉 그래프(graph)로 표현. 일대다(1:n) 관계로 명세한다. - 계층 데이터 모델(hierarchic al data mo..
1. E-R 모델 개체-관계 모델(Entity-Relationship model): E-R 모델이라고도 하며 개체 타입(entity type)과 이들 간의 관계 타입(relationship type)을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현하는 방법. 개체 관계 모델을 그래프 방식으로 표현하면, (E-R 다이어그램) 개체 타입은 사각형, 관계 타입은 다이아몬드, 속성(attribute)은 타원, 이들을 연결하는 링크(link)로 나타낼 수 있다. 그 관계의 사상 원소 수, 즉 일대일, 일대다, 다대일, 다대다 관계에 따라 레이블을 붙인다. 다원 관계(n-ary relationship): 하나의 관계가 둘 이상의 개체 타입이 관련된 관계. 다중 관계(multi-relationship): 두 개체 타입 사이에 ..
1. 관계 타입 관계 타입(relationship type): 개체 집합(entity set)들 사이의 대응(correspondence), 즉 사상(mapping)을 말한다. ① 일대일 (1:1) ex) 결혼 관계. 신랑과 신부 서로 한 명과 결혼할 수 있음. ② 일대다 (1:n) ex) 모자 관계. 한 어머니는 여러 자식을 가질 수 있음. ③ 다대일 (n:1) ex) 소속 관계. 여러 명이 한 소속에 속해있을 수 있음. ④ 다대다 (n:n) ex) 학생과 과목 개체 간의 등록 관계. 여러 학생들이 여러 과목에 등록할 수 있음. - 전체 참여(total participation): 개체 집합 A의 모든 개체가 이 A-B 관계에 참여해야 된다면 개체 집합 A는 A-B관계에서 전체 참여라 한다. - 부분 참..
1. 개체 타입 개체(entity): 단독으로 존재할 수 있으며 다른 것과 구별되는 객체(object) 개체 타입(entity type): 이름과 애트리뷰트들로 정의 개체 집합(entity set): 특정 개체 타입에 대한 인스턴스들의 집합 - 단순 애트리뷰트(simple attribute): 더 이상 작은 구성요소로 분해할 수 없는 애트리뷰트 - 복합 애트리뷰트(composite attribute): 몇 개의 기본적인 단순 애트리뷰트들로 분해할 수 있는 애트리뷰트 - 단일 값 애트리뷰트(single-valued attribute): 특정 개체에 대해 하나의 값을 갖는 애트리뷰트. 원자 값(atomic value). 예를 들어 학생 개체 타입의 이름 애트리뷰트는 각 개체에 하나의 값만을 가질 수 있다. ..
1. 데이터의 세계 추상화 변환 현실 세계 개념 세계 컴퓨터 세계 값, 사실 ↓ 개념적 구조 ↓ 논리적 구조 개념적 모델링 데이터 모델링 * 추상화(abstraction): 개체의 여러 특성이나 값 중, 데이터베이스 운영 상 필요한 데이터들만 추리는 과정 * 변환: 관계형/객체지향형/네트워크형/계층형 데이터베이스 중 하나를 선택(mapping)해 구체화하는 과정 개념적 모델링(conceptual modeling): 추상화를 통해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념(abstract concepts)과 개체 타입으로 표현하는 과정. 이 과정에서 얻은 결과를 개념적 구조(conceptual structure) 또는 개념적 설계라 한다. 데이터 모델링(data modeling): 개념적 구조로부터 레코드 타입..
1. 릴레이션 ： 여러 개의 애트리뷰트와 그 애트리뷰트에 대응되는 튜플들의 집합 2. 도메인 : 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 값들의 집합 3. 카디널리티 : 릴레이션에 포함된 튜플의 수 4. 릴레이션 스키마 : 릴레이션 이름과 애트리뷰트 이름의 집합 5. 릴레이션 인스턴스 : 한 릴레이션에 포함되어 있는 튜플의 집합 6. 릴레이션 차수 : 하나의 릴레이션에 사용된 도메인(애트리뷰트)의 개수 7. 정규 릴레이션 : 모든 애트리뷰트의 값이 논리적으로 더 이상 분해할 수 없는 원자 값을 가지는 릴레이션 8. 튜플 : 테이블 내에서 한 행에 해당하는 값들 (레코드) 9. 릴레이션에서는 튜플과 속성간의 순서가 없는 특성을 갖는다. 그 이유에 대해 설명하시오. 릴레이션은 튜플의 집합이고, 릴레이션 스키마는 애..
관계 데이터 모델이 가지고 있는 무결성 제약(integrity constraint)에는 개체 무결성 제약과 참조 무결성 제약이 있다. * 데이터베이스에서 널(null)은 아직 알려지지 않은(모르는) 값(unknown value)이나, 값이 있지만 아직 모름(value exists, but is not available), 해당 없음(inapplicable) 등의 이유로 정보 부재를 명시적으로 표시하기 위해 사용하는 데이터 값이다. ① 개체 무결성 제약(entitu integrity constraint): 기본 키에 속해 있는 애트리뷰트는 언제 어느 때고 널 값을 가질 수 없다. ② 참조 무결성 제약(referential integrity constraint): 외래키의 값은 피참조 릴레이션에 나타나 있는..
- 키(key): 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 애트리뷰트의 집합 (예를 들어 학번, 주민등록번호···) - 후보 키(candidate key): 유일성과 최소성을 만족하는 애트리뷰트의 집합 ① 유일성(uniqueness): 릴레이션의 모든 튜플을 각각 구분할 수 있는 값이어야 한다. ② 최소성(minimality): 모든 튜플을 유일하게 식별하는 데 꼭 필요한 애트리뷰트로만 구성되어야 한다. - 슈퍼 키(superkey): 유일성만 만족하고 최소성을 만족하지 못하는 애트리뷰트의 집합 - 기본 키(primary key): 데이터베이스 설계자가 지정한 하나의 후보 키 - 대체 키(alternate key): 기본키로 지정되지 않은 나머지 후보 키 - 외래 키(foreign key): 릴레이션 R에 속한 ..