본문내용
1. 데이터베이스 개념
1.1. 데이터베이스의 정의와 역할
데이터베이스는 "특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합해서 저장한 운영데이터의 집합"이다. 여기서 데이터는 현실세계에서 측정한 사실이나 값을 의미한다. 데이터베이스의 역할은 정보시스템에서 사용되는 데이터를 저장 및 필요할 때 제공하는 것이다. 데이터베이스는 실시간 접근이 가능하며 계속 변화하고, 내용기반 참조와 동시공유가 가능한 특성을 가지고 있다. 실시간 접근성은 사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답할 수 있는 것을 말하며, 계속 변화성은 데이터의 지속적인 삽입, 삭제, 수정을 통해 현재 데이터를 정확하게 유지할 수 있음을 의미한다. 내용기반 참조는 데이터가 저장된 주소나 위치가 아닌 내용과 조건으로 데이터를 참조할 수 있으며, 동시공유는 서로 다른 데이터를 동시에 사용하거나 같은 데이터도 동시에 사용할 수 있음을 뜻한다.
1.2. 데이터베이스의 특징
데이터베이스의 특징은 다음과 같다.
첫째, 실시간 접근이 가능하다. 데이터베이스의 데이터는 사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답할 수 있다. 즉, 사용자가 요청한 정보를 즉각적으로 제공할 수 있다는 것이다"
둘째, 데이터베이스의 내용은 계속 변화한다. 데이터베이스에는 지속적으로 데이터가 삽입, 삭제, 수정되어 현재 시점의 정확한 데이터를 유지할 수 있다"
셋째, 데이터베이스는 내용 기반 참조가 가능하다. 데이터베이스의 데이터는 저장된 주소나 위치가 아닌 내용과 조건으로 참조할 수 있다"
넷째, 데이터베이스는 동시 공유가 가능하다. 서로 다른 사용자가 동시에 같은 데이터를 사용할 수 있으며, 같은 데이터도 동시에 사용할 수 있다"
이처럼 데이터베이스는 실시간 접근, 지속적인 변화, 내용 기반 참조, 동시 공유 등의 특징을 가지고 있어, 데이터를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있다.
1.3. 데이터베이스와 파일 시스템의 비교
파일 시스템은 데이터를 파일로 관리하기 위해 생성, 삭제, 검색하는 기능을 지원하는 소프트웨어이다. 하지만 파일 시스템에는 여러 가지 문제점이 존재한다.
첫째, 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복 저장되는 데이터 중복성이 있다. 이로 인해 데이터 관리의 어려움과 데이터 용량 낭비가 발생한다.
둘째, 데이터 일관성 유지가 어렵다. 같은 속성이 다른 값을 가지는 데이터 불일치가 발생할 수 있다.
셋째, 응용프로그램이 데이터 파일에 종속되는 데이터 종속성 문제가 있다. 응용프로그램 수정 시 데이터 파일의 변경이 필요할 수 있다.
넷째, 데이터 공유와 병행 처리가 어렵다. 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근할 수 없으며, 데이터 간 일관성을 보장하기 어렵다.
이와 같은 파일 시스템의 단점을 해결하기 위해 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 등장하였다. DBMS는 조직에 필요한 데이터를 통합하여 저장하고 관리하는 소프트웨어이다. DBMS는 데이터 독립성을 보장하여 데이터 중복을 최소화하고, 데이터 공유와 병행 처리, 데이터 일관성 유지 등의 기능을 제공한다. 이를 통해 데이터 관리의 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있다.""
1.4. 데이터베이스 시스템의 주요 기능
DBMS의 주요 기능은 정의 기능, 조작 기능, 제어 기능으로 나뉜다.
정의 기능은 데이터베이스 구조를 정의하고 수정할 수 있으며, SQL의 CREATE, ALTER, DROP 명령어가 이에 해당한다. 이 기능은 주로 개발자가 사용한다.
조작 기능은 데이터를 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 연산을 수행할 수 있으며, SQL의 SELECT, INSERT, UPDATE 명령어가 이에 해당한다. 이 기능은 주로 사용자가 이용한다.
제어 기능은 데이터를 정확하고 안전하게 유지하는 역할을 하며, 접근 권한을 직접 설정할 수 있다. 이 기능은 주로 데이터베이스시스템 관리자가 사용한다.
이처럼 DBMS의 주요 기능은 데이터베이스의 구조를 정의하고 수정할 수 있는 정의 기능, 데이터를 삽입, 삭제, 수정, 검색하는 조작 기능, 그리고 데이터의 정확성과 안전성을 보장하는 제어 기능으로 구성되어 있다.
1.5. 데이터베이스의 구조
데이터베이스의 구조는 관점에 따라 외부단계, 개념단계, 내부단계의 3단계로 나누어볼 수 있다.
외부단계는 개별 사용자의 관점으로, 여러 개의 외부 스키마(external schema)가 존재한다. 개별 사용자에게는 필요한 일부 데이터만 보이도록 설계된다.
개념단계는 조직 전체의 관점으로, 하나의 개념 스키마(conceptual schema)가 존재한다. 이는 전체 데이터베이스 구조와 제약조건을 포괄적으로 정의한다.
내부단계는 물리적인 저장장치의 관점으로, 하나의 내부 스키마(internal schema)가 존재한다. 이는 실제 데이터가 컴퓨터 시스템에 저장되는 물리적 구조를 규정한다.
이렇게 3단계의 구조로 나뉘는 이유는 서로 다른 관점에서의 데이터 처리 및 활용 요구를 충족시키기 위함이다. 외부 사용자 입장에서는 필요한 일부 데이터만 보이면 되고, 조직 차원에서는 전체 데이터베이스 구조를 총괄하며, 시스템 차원에서는 실제 물리적 저장 방식을 관리해야 한다.
각 단계의 스키마에는 인스턴스(instance)가 대응된다. 인스턴스는 스키마에 따라 실제로 저장된 데이터의 값을 의미한다. 즉, 스키마가 데이터의 구조와 제약조건을 정의한다면, 인스턴스는 그 구조 내에 실제로 저장된 데이터 그 자체를 나타낸다.
이처럼 데이터베이스는 다양한 관점과 수준에서 구조화되어 있어, 각 사용자와 시스템의 요구사항을 효과적으로 충족시킬 수 있다. 이를 통해 데이터의 중복을 최소화하고, 일관성을 유지하며, 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다.
2. 데이터 모델링
2.1. 데이터 모델링의 개념과 중요성
데이터 모델링은 현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스에 옮기는 변환과정이다. 즉, 현실 세계의 중요 데이터를 추출하여 개념 세계로 옮기고, 개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 표현하는 작업이다.
데이터 모델링의 개념은 데이터베이스 설계의 핵심 과정이라고 할 수 있다. 현실 세계의 데이터를 추상화하여 데이터베이스의 구조로 표현하는 과정이기 때문에 데이터베이스 설계에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 데이터 모델링은 현실 세계의 데이터를 분석하고 이해하는 과정을 거치기 때문에 데이터베이스가 현실 세계를 정확하게 반영할 수 있게 해준다. 또한 데이터베이스 구조를 설계하는 데 있어 실마리를 제공하고, 데이터베이스 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제들을 사전에 예방할 수 있다.
데이터 모델링의 중요성은 다음과 같다.
첫째, 데이터 모델링을 통해 현실 세계의 데이터를 효과적으로 추상화할 수 있다. 데이터 모델링은 복잡한 현실 세계의 데이터를 단순화하고 구조화하여 데이터베이스 설계에 활용할 수 있는 형태로 만들어낸다.
둘째, 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 기초가 된다. 데이터 모델링을 통해 데이터의 구조와 관계를 정의하고, 이를 바탕으로 데이터베이스 스키마를 설계할 수 있다.
셋째, 데이터 모델링은 데이터베이스 개발 및 유지보수의 효율성을 높인다. 데이터 모델링 단계에서 데이터 요구사항을 정확히 분석하고 반영하면 데이터베이스 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지할 수 있다. 또한 데이터 모델이 잘 정의되어 있으면 향후 데이터베이스 유지보수 시 데이터의 구조와 관계를 쉽게 이해할 수 있다.
넷째, 데이터 모델링은 데이터베이스 성능 향상에 기여한다. 데이터 모델링 과정에서 데이터의 특성을 면밀히 분석하고 이를 반영하여 데이터베이스를 설계하면 데이터 처리 속도 향상 등의 성능 향상을 기대할 수 있다.
이처럼 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 과정으로, 현실 세계의 데이터를 효과적으로 추상화하고 데이터베이스 개발 및 유지보수의 효율성을 높이며 데이터베이스 성능 향상에도 기여한다. 따라서 데이터 모델링은 데이터베이스 설계에 있어 매우 중요한 활동이라고 할 수 있다.
2.2. 개념적 데이터 모델과 논리적 데이터 모델
개념적 데이터 모델과 논리적 데이터 모델은 데이터베이스 설계 과정에서 중요한 역할을 한다.
개념적 데이터 모델은 현실 세계에 존재하는 중요한 개체와 개체 간의 관계를 추상화하여 표현한 것이다. 이를 통해 현실 세계의 데이터 구조를 파악하고 명확히 정의할 수 있다. 개념적 데이터 모델의 대표적인 예로는 개체-관계 모델(ER 모델)이 있다. ER 모델은 개체(entity), 속성(attribute), 관계(relationship)의 세 가지 핵심 개념으로 구성되며, 이를 통해 현실 세계의 데이터를 체계적으로 표현할 수 있다. 개념적 데이터 모델은 사용자의 요구사항을 정확히 반영하여 데이터베이스 설계의 기초를 마련한다는 점에서 매우 중요하다.
반면 논리적 데이터 모델은 개념적 데이터 모델을 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 구현할 수 있는 형태로 변환한 것이다. 논리적 데이터 모델은 데이터베이스 설계의 두 번째 단계로, 개념적 데이터 모델을 바탕으로 데이터베이스 테이블, 열, 관계 등을 정의한다. 대표적인 논리적 데이터 모델로는 관계 데이터 모델이 있는데,...
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