데이터베이스시스템 6판 2장 복습문제, 연습문제

문서 내 토픽

• 1. 데이터 모델

  데이터베이스의 구조를 명시하기 위해 사용할 수 있는 개념들의 집합으로서 이와 같은 추상화를 달성하기 위해 필요한 수단을 제공한다.

• 2. 데이터베이스 스키마

  데이터베이스의 기술을 database schema라고 하며 이는 데이터베이스 설계 과정에서 명시하며 자주 변경되지 않는다.

• 3. 데이터베이스 상태

  어떤 특정 시점에 데이터베이스에 들어 있는 데이터를 뜻하며 스냅샷(snapshot)이라고도 한다.

• 4. 내부 스키마

  데이터베이스의 물리적 저장구조를 기술하며, 물리적 데이터 모델을 사용하고 데이터 저장 구조의 세부 사항과 데이터베이스에 대한 접근 경로들을 기술한다.

• 5. 개념 스키마

  모든 사용자들을 위한 전체 데이터베이스의 구조를 기술하며, 물리적 저장구조의 세부 사항을 은폐시키고, 엔티티, 데이터 타입, 관계, 사용자 연산, 제약조건들을 나타내는 데 중점을 둔다.

• 6. 외부 스키마

  특정 사용자 그룹이 관심을 갖는 데이터베이스의 부분을 기술하고, 그 사용자 그룹에게 데이터베이스의 나머지 부분은 은폐시키며, 일반적으로는 표현 데이터 모델을 사용하여 구현하며 고수준 데이터 모델에서 설계 기반으로 사용한다.

• 7. 데이터 독립성

  고수준의 스키마를 변경할 필요 없이 데이터베이스 시스템의 어떤 단계에서 스키마를 변경할 수 있는 능력이다.

• 8. 클라이언트/서버 아키텍처

  많은 수의 PC, 워크스테이션, 파일 서버, 프린터, 데이터베이스 서버, 웹 서버, 이메일 서버, 기타 소프트웨어와 장치들이 네트워크를 통해서 서로 연결되어 있는 컴퓨팅 환경을 다루기 위해 개발된 것이다.

• 9. 3-계층 아키텍처

  클라이언트와 데이터베이스 서버 사이에 중간 단계를 하나 더 추가한 것으로 3개의 층의 역할은 각각 사용자 인터페이스, 응용 규칙, 데이터 접근으로 요약할 수 있다.

• 10. N-계층 아키텍처

  사용자와 저장된 데이터 사이를 좀 더 세밀하게 구성요소들로 나누어 만든 데이터 관리의 모든 서비스들을 포함한 층이다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 데이터 모델

  데이터 모델은 데이터베이스 설계의 핵심 요소입니다. 데이터 모델은 데이터의 구조와 관계를 정의하여 데이터베이스의 논리적 구조를 나타냅니다. 데이터 모델은 데이터의 무결성과 일관성을 보장하며, 데이터 액세스와 조작을 용이하게 합니다. 데이터 모델링 프로세스는 데이터베이스 설계의 첫 단계로, 데이터베이스 설계의 품질과 성능에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 요소이며, 데이터베이스 설계 프로세스에서 매우 중요한 역할을 합니다.

• 2. 데이터베이스 스키마

  데이터베이스 스키마는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의하는 것으로, 데이터베이스의 테이블, 열, 관계 등을 정의합니다. 데이터베이스 스키마는 데이터베이스 설계의 핵심 요소이며, 데이터베이스의 무결성과 일관성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스 스키마는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 관리되며, 데이터베이스 설계 및 개발 프로세스에서 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스 스키마는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의하고, 데이터의 무결성과 일관성을 보장하는 데 필수적입니다.

• 3. 데이터베이스 상태

  데이터베이스 상태는 데이터베이스의 현재 상황을 나타내는 것으로, 데이터베이스에 저장된 데이터의 집합을 의미합니다. 데이터베이스 상태는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 의해 관리되며, 데이터베이스 사용자가 데이터를 추가, 수정, 삭제하면 데이터베이스 상태가 변경됩니다. 데이터베이스 상태는 데이터베이스의 무결성과 일관성을 보장하는 데 중요한 역할을 하며, 데이터베이스 관리 및 운영에 필수적입니다. 따라서 데이터베이스 상태 관리는 데이터베이스 관리의 핵심 요소라고 할 수 있습니다.

• 4. 내부 스키마

  내부 스키마는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 데이터를 물리적으로 저장하는 방식을 정의하는 것입니다. 내부 스키마는 데이터베이스의 물리적 구조를 나타내며, 데이터의 저장 방식, 인덱스, 파일 구조 등을 정의합니다. 내부 스키마는 데이터베이스 관리 시스템에 의해 관리되며, 데이터베이스의 성능과 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 내부 스키마 설계는 데이터베이스 설계의 중요한 부분이며, 데이터베이스 관리자의 전문성과 경험이 필요한 영역입니다.

• 5. 개념 스키마

  개념 스키마는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의하는 것으로, 데이터베이스에 저장되는 데이터의 구조와 관계를 나타냅니다. 개념 스키마는 데이터베이스 사용자의 관점에서 데이터베이스를 바라보며, 데이터베이스의 핵심 개념과 구조를 정의합니다. 개념 스키마는 데이터베이스 설계의 핵심 단계이며, 데이터베이스의 무결성과 일관성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 개념 스키마 설계는 데이터베이스 설계 프로세스에서 매우 중요한 부분이라고 할 수 있습니다.

• 6. 외부 스키마

  외부 스키마는 데이터베이스 사용자의 관점에서 데이터베이스를 바라보는 것으로, 데이터베이스의 일부분만을 보여주는 논리적 뷰를 정의합니다. 외부 스키마는 데이터베이스 사용자의 요구사항을 반영하며, 데이터베이스의 보안과 데이터 독립성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 외부 스키마는 개념 스키마와 내부 스키마 사이의 중간 단계로, 데이터베이스 사용자와 데이터베이스 관리자 사이의 인터페이스 역할을 합니다. 따라서 외부 스키마 설계는 데이터베이스 설계 프로세스에서 중요한 부분이라고 할 수 있습니다.

• 7. 데이터 독립성

  데이터 독립성은 데이터베이스 설계에서 매우 중요한 개념입니다. 데이터 독립성은 데이터베이스의 논리적 구조와 물리적 구조를 분리하여, 데이터베이스 사용자가 데이터의 물리적 구조를 알지 않고도 데이터를 사용할 수 있게 하는 것입니다. 데이터 독립성은 프로그램과 데이터 사이의 결합도를 낮추어 데이터베이스의 유연성과 확장성을 높입니다. 또한 데이터 독립성은 데이터베이스 관리자가 데이터베이스의 물리적 구조를 변경할 때 사용자 프로그램에 미치는 영향을 최소화할 수 있게 합니다. 따라서 데이터 독립성은 데이터베이스 설계에서 매우 중요한 개념이라고 할 수 있습니다.

• 8. 클라이언트/서버 아키텍처

  클라이언트/서버 아키텍처는 데이터베이스 시스템 설계에서 널리 사용되는 아키텍처 패턴입니다. 이 아키텍처에서 클라이언트는 데이터를 요청하고 서버는 데이터를 제공합니다. 클라이언트/서버 아키텍처는 데이터베이스 시스템의 확장성과 유연성을 높이며, 데이터 처리 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한 이 아키텍처는 데이터 보안과 무결성을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 클라이언트/서버 아키텍처는 데이터베이스 시스템 설계에서 매우 중요한 역할을 하며, 많은 데이터베이스 시스템에서 널리 사용되고 있습니다.

• 9. 3-계층 아키텍처

  3-계층 아키텍처는 데이터베이스 시스템 설계에서 널리 사용되는 아키텍처 패턴입니다. 이 아키텍처는 프레젠테이션 계층, 비즈니스 계층, 데이터 계층의 3개 계층으로 구성됩니다. 프레젠테이션 계층은 사용자 인터페이스를 담당하고, 비즈니스 계층은 비즈니스 로직을 처리하며, 데이터 계층은 데이터베이스와 상호작용합니다. 3-계층 아키텍처는 각 계층의 역할을 명확히 분리하여 시스템의 유지보수성과 확장성을 높일 수 있습니다. 또한 이 아키텍처는 데이터 보안과 무결성을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 3-계층 아키텍처는 데이터베이스 시스템 설계에서 매우 중요한 역할을 하며, 많은 데이터베이스 시스템에서 널리 사용되고 있습니다.

• 10. N-계층 아키텍처

  N-계층 아키텍처는 데이터베이스 시스템 설계에서 널리 사용되는 아키텍처 패턴입니다. 이 아키텍처는 프레젠테이션 계층, 비즈니스 계층, 데이터 계층 등 여러 개의 계층으로 구성됩니다. N-계층 아키텍처는 각 계층의 역할을 명확히 분리하여 시스템의 유지보수성과 확장성을 높일 수 있습니다. 또한 이 아키텍처는 데이터 보안과 무결성을 향상시킬 수 있습니다. N-계층 아키텍처는 3-계층 아키텍처보다 더 복잡하지만, 대규모 시스템에서 더 효과적으로 사용될 수 있습니다. 따라서 N-계층 아키텍처는 데이터베이스 시스템 설계에서 매우 중요한 역할을 하며, 많은 대규모 데이터베이스 시스템에서 널리 사용되고 있습니다.