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분야
hwp1.1 데이터베이스의 개념
1.2 데이터베이스 관리 시스템
1.3 스키마
1.4 데이터베이스 시스템의 구성
Ⅱ.데이터 모델링
1 데이터 모델링
1.1 데이터 모델의 개념
1.2 개념적 데이터 모델
1.3 논리 데이터 모델
참고문헌
DB의 역사 및 출현 배경은 1963년 6월에 미국 SDC(System Development Corporation)가 산타모니카에서 개최한 제1차 “컴퓨터 중심의 데이터베이스 개발과 관리”라는 심포지움에서 최초로 데이터베이스(Database)란 용어가 사용되었다. 1965년 9월 SDC가 제2차로 개최한 “컴퓨터중심의 데이터베이스 시스템”이라는 심포지움에서 데이터베이스 시스템(Data Base System)이란 용어를 사용하였다. 전통적인 파일 처리 시스템은 자료의 중복성, 프로그램과 데이터의 중복성, 자료관리의 어려움이 존재하였기 때문에 이를 위한 대안으로 출현하였다.
1.1.1 데이터와 정보
•데이터(data) : 관찰이나 측정을 통해 수집한 사실이나 값이다.
•정보(information) : 데이터를 가공하여 만든 결과 즉 데이터의 유효한 해석이나 상호간의 관계에서 얻은 의사 결정용 지식이다.
데이터와 정보의 차이점
1.1.2 정보 시스템과 자료 처리 시스템
1) 정보 시스템
한 조직체의 활동에 필요한 데이터를 수집, 조직, 저장해 두었다가 필요시 처리해 의사 결정에 유용한 정보를 생성하고 분배하는 수단 이다.
2) 자료처리 시스템(Data Processing System)
정보 시스템의 핵심으로 컴퓨터가 직접 연관되어 있는 시스템으로 데이터의 처리 형태에 따라 일괄 처리, 온라인 처리, 분산 처리 시스템으로 구분 할 수 있다.
•일괄 처리 : 시스템 중심의 처리 방법으로 높은 시스템 성능과 낮은 처리 비용이 특징이다. 순차 접근 방법을 사용할 수 있는 업무에 적합하며, 원시 데이터(raw data)를 수집하고 분류 정리하여 파일에 수록하는 사전 준비 작업이 필요하다.
•온라인 처리 : 사용자 중심 처리 방법으로 낮은 시스템 성능과 높은 처리 비용이 특징이다 실시간 처리 시스템으로 보수․유지 회복의 오버헤드가 있다.
•분산 처리 : 분산 처리기(컴퓨터 시스템)와 분산 데이터베이스. 통신 네트워크가 필요하다. 경우에 따라 클라이언트 서버 시스템 형태가 될 수도 있다. 컴퓨터시스템, 분산 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크 필요하다.
1.1.3 데이터베이스(Database)란
어느 한 조직의 여러 응용시스템들이 공용할 수 있도록 통합, 저장한 운영데이터의 집합
•저장된 데이터(stored data) : 저장매체에 저장된 데이터
•운영되는 데이터(operational data) : 반드시 유지해야 하는 데이터
•공유되는 데이터(shared data) : 한 조직에 여러 응용시스템들이 공동으로 소유, 유지하며 이용
1) 데이터베이스의 특성
① 실시간 접근 (Real-time accessibility)이 가능해 질의에 대한 실시간 처리 및 응답을 처리할 수 있도록 지원해 준다. 즉 컴퓨터가 액세스 할 수 있는 저장 장치에 수록된 데이터베이스는 수시적이고 비정형적인 데이터의 검색이나 조작을 요구하는 질의에 대하여 실시간에 처리 응답할 수 있어야 한다.
② 계속적인 변화(Continuous evolution)특성을 지녀 삽입, 삭제, 갱신을 통해서 현재의 정확한 데이터를 동적으로 유지할 수 있다. 즉 가장 최근의 정확한 데이터를 유지하면서 성장해야 한다.
③ 동시 공유(Concurrent sharing)가 가능해 여러 사용자가 동시에 공유 할 수 있다. 즉 상이한 목적을 가진 응용을 위한 것이기 때문에 동시에 여러 사용자가 접근 이용할 수 있어야 한다.
④ 내용에 의한 참조(Content reference)가 가능해 위치나 주소가 아닌 데이터의 내용, 즉 값에 의해 참조할 수 있다. 즉 데이터베이스 내에 있는 데이터 레코드들은 데이터가 가지고 있는 값에 따라 참조된다.
2) 데이터베이스의 구성요소
다양한 목적을 가진 다수의 사용자가 공용하는 데이터베이스는 사용자의 입장에서 보는 논리적인 구성요소와 시스템 입장에서 보는 물리적인 구성요소가 있으며 물리적 구성요소는 비트, 바이트, 블록, 실린더 등에 주안점을 두고 있어 사용자에게는 별 의미가 없다.
① 애트리 뷰트(Attribute)
∙데이터의 가장 작은 논리적 단위로 이름을 가지고 있다.
∙화일 구조상 데이터 아이템 또는 데이터 필드라 한다.
∙단독으로 존재해야 할 의의는 없다.
∙어떤 데이터 객체의 구성요소로 그 객체의 성질이나 상대를 기술해 주는 역할을 한다.
∙한 애트리 뷰트가 가질 수 있는 값은 다양하며 시간에 따라 변할 수 있다.
② 엔티티(Entity)
∙개체(Entity)는 데이터베이스가 표현하려고 하는 유형, 무형의 정보객체로 서로 연관된 몇 개의 애트리뷰트로 구성된다. 즉 현실세계에서 정보의 단위로 존재하는 학생, 교수, 교과목, 점수 등을 의미한다.
∙여러 개의 속성, 즉 애트리뷰트(Attribute)로 구성. 단독으로 존재하고 다른 것과 구분되는 객체이다.
∙사람이 생각하는 개념적인 또는 정보단위로서 의미를 지닌다.
∙화일 구조상 레코드에 해당한다.
∙단독으로 존재가능하며 정보역할을 할수 있다.
∙엔티티는 그 엔티티를 구성하고 있는 애트리뷰트들이 값을 가짐으로써 구체화 한다.
③ 관계(Relationship)
∙개체 간의 개체 관계와 특성 개체 내의 속성 간에 성립하는 속성 관계로 구분, 개체 집합의 구성 원소인 인스턴스 사이의 대응성, 즉 사상(Mapping)으로 볼 수 있다.
∙데이터의 논리적 연산을 표현하기 위한 속성(attribute)간의 관계이다.
∙엔티티 세트와 엔티티 세트간에는 여러 가지 유형의 관계가 존재한다.
∙애트리뷰트 관계는 하나의 엔티티를 기술하고 있는 애트리뷰트간 관계이다.
∙관계는 정보를 추출해내는데 중요한 역할을 한다.
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