방통대 데이터처리와활용 A+

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문서 내 토픽

• 1. 데이터 모델

  데이터 모델은 현실 세계의 정보를 컴퓨터에서 활용하기 위해 데이터를 모형화하는 방법입니다. 데이터 모델은 사용자의 관심 있는 속성을 정의하고 데이터화하여 데이터 간의 상관관계, 의미, 그리고 데이터의 일관성을 유지하기 위한 제약 조건 등을 기술합니다. 데이터 모델의 세 가지 구성 요소는 개체, 속성, 관계입니다.

• 2. 데이터베이스 테이블 생성 및 데이터 검색

  제3장 연습문제 5번에서는 다음과 같은 SQL 문을 작성하였습니다. (1) 각 테이블을 생성하고 처음 5개의 데이터를 보여주는 SQL 문, (3) Sales 테이블에서 제품을 구입한 실적이 있는 고객의 고객번호(CID)를 중복 제거하여 검색하는 SQL 문, (5) Sales 테이블에서 일련번호(SaleID)가 10보다 작고 고객번호(CID)가 '100001'인 레코드를 검색하는 SQL 문, (7) Customer_Info 테이블에서 '김'씨 성을 가진 고객의 고객번호, 이름, 주소를 검색하는 SQL 문, (9) Customer_Info 테이블에서 고객들을 생년월일 순으로 검색하는 SQL 문.

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• 1. 데이터 모델

  데이터 모델은 데이터베이스 설계의 핵심 요소입니다. 데이터 모델은 데이터의 구조와 관계를 정의하여 데이터베이스의 효율적인 관리와 활용을 가능하게 합니다. 데이터 모델링 과정에서는 데이터의 특성, 요구사항, 제약조건 등을 면밀히 분석하여 적절한 데이터 모델을 선택해야 합니다. 관계형 데이터 모델, 계층형 데이터 모델, 네트워크형 데이터 모델 등 다양한 데이터 모델이 있으며, 각각의 장단점이 있습니다. 데이터 모델 선택 시에는 데이터의 특성과 시스템 요구사항을 고려하여 가장 적합한 모델을 선택해야 합니다. 또한 데이터 모델은 시간이 지남에 따라 변화할 수 있으므로, 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.

• 2. 데이터베이스 테이블 생성 및 데이터 검색

  데이터베이스 테이블 생성과 데이터 검색은 데이터베이스 관리의 핵심 기능입니다. 테이블 생성 시에는 데이터 모델을 기반으로 적절한 테이블 구조를 설계해야 합니다. 이때 테이블 간의 관계, 데이터 타입, 제약조건 등을 고려해야 합니다. 데이터 검색 시에는 SQL 쿼리를 활용하여 필요한 데이터를 효율적으로 추출할 수 있습니다. 복잡한 쿼리 작성을 위해서는 SQL 문법과 데이터베이스 최적화 기법에 대한 이해가 필요합니다. 또한 인덱스 생성, 조인 최적화, 서브쿼리 활용 등의 기법을 통해 데이터 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 테이블 생성과 데이터 검색은 데이터 관리의 핵심 기능이므로, 이에 대한 깊이 있는 이해와 실습이 필요합니다.