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14. 데이터베이스의 회복(Recovery)과 병행제어 1. 회복(Recovery) 1)회복의 정의 데이터베이스는 여러가지 요인으로 인해 데이터에 모순이 생기는 등 손상을 입는 경우가 있습니다. 이런 상황이 발생하면 DBMS에 있는 회복 관리자(recovery manager)를 통하여 데이터베이스가 손상되기 이전인 상태로 복구하는 작업을 하는데, 이것을 회복이라고 부릅니다. 회복은 대부분 로그 파일에 기록된 로그 정보를 이용해서 수행합니다. 데이터베이스의 회복이 이루어지는 동안에는 데이터베이스에 접근하여 업무를 처리할 수 없으므로 이 작업은 빠른 시간 내에 이루어져야 합니다. ※ 로그(Log): 운영체제나 소프트웨어가 실행 중에 발생하는 이벤트나 각기 다른 사용자의 통신 소프트웨어 간의 메시지를 기록한 내역입니다. 여기서 데이터베이스에 쓰이는 로그를 트랜잭션.. 공감수 1 댓글수 1 2018. 4. 10.
13. 트랜잭션(Transaction) 트랜잭션(Transaction) 1) 트랜잭션의 정의 트랜잭션이란 데이터베이스 내에서 한꺼번에 모두 수행해야 할 연산들의 집합으로, 하나의 작업 처리를 위한 논리적인 단위를 뜻합니다. 이는 동시성제어(Concurrency Control)의 기본 단위기도 합니다. 트랜잭션 내의 연산은 모두 한꺼번에 완료되어야 하며, 일련의 연산을 실행하는 도중 오류가 생긴다면 모든 작업을 취소해야 합니다. 트랜잭션이 성공적으로 종류되었을 경우에는 그 결과를 데이터베이스에 영구적으로 반영하기 위해 COMMIT 명령어를 사용하고. 도중 오류가 발생했을 경우에는 수행 작업을 취소하고 이전 상태로 되돌리기 위해 ROLLBACK 명령어를 사용합니다. [예시] 은행에서 계좌에 입금을 하는 경우 → → → → 이라는 일련의 작업이 하.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 4. 8.
12. 데이터베이스 순차접근(Full Table Scan)과 인덱스(Index) 1. 순차접근(Full Table Scan) 데이터베이스의 한 릴레이션에서 데이터를 찾거나 재배열하기 위해 데이터가 저장된 목록 중의 모든 데이터 요소를 차례차례 조사하여 원하는 것을 찾아내는 것을 순차접근(Full Table Scan)이라 합니다. 이런 순차 접근에 의한 검색은 튜플의 수가 많아지면 검색 시간이 매우 오래걸린다는 단점이 있습니다. 만일 데이터가 오름차순 또는 내림차순으로 정렬되어 있다면, 이진 탐색을 통하여 검색시간을 줄일 수 있겠지만, 데이터들이 지속적인 변화를 통해 삽입,삭제,갱신 작업이 일어나므로 항상 오름차운이나 내림차순으로 유지하기에는 현실성이 떨어집니다. 2. 인덱스(Index) 1) 인덱스 정의, 인덱스의 장단점 스캔기법의 단점을 보완하기 위해 등장한 것이 인덱스입니다. 인.. 공감수 3 댓글수 1 2018. 4. 7.
11. 데이터베이스 정규화(Normalization), 역정규화(DeNormalization) 1. 정규화(Normalization) 정규화란 논리적 데이터 모델링 단계에서 데이터의 중복과 종속으로 인한 이상 현상(anomaly)을 방지하기 위해, 속성들 간의 종속 관계를 분석하여 무결성을 유지하면서 다수의 릴레이션으로 분리하는 과정을 말합니다. 장점으로는 이상의 발생 가능성을 줄이지만, 연산 시간이 증가한다는 단점이 있습니다. 정규화를 통해 분해된 결과를 정규형이라 하며, 이 정규형의 종류는 제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BCNF, 제4정규형, 제5정규형 등이 있습니다. 이 정규형들은 차수가 높아질 수록 제약조건이 증가된다는 특징을 갖춥니다. 1) 제1정규형(1NF, First Noraml Form) 한 릴레이션을 구성하는 모든 도메인이 원자값으로 된 정규형입니다. 2) 제2정규형(2NF.. 공감수 3 댓글수 0 2018. 4. 5.
10. 함수적 종속(Functional Dependency) 함수적 종속(Functional Dependency) 함수적 종속이란 어떤 릴레이션 R이 있을때 X와 Y를 각각 속성의 부분집합이라고 가정해봅니다. 여기서 X의 값을 알면 Y의 값을 바로 식별할 수 있고, X의 값에 Y의 값이 달라질 때, Y는 X에 함수적 종속이라고 합니다. 이 경우 X를 결정자, Y를 종속자라고 합니다. 이를 기호로 표현하면 X→Y입니다. 이런 함수적 종속관계에는 완전 함수적 종속과 부분 함수적 종속 및 이행적 함수 종속이 있습니다. [예시] 학번 이름 나이 성별 전공코드 전공명 110011 박지현 26 여성 AAA1 국문학과 110011 박지현 26 여성 C0B7 컴퓨터공학과 131001 김민석 25 남성 C0A5 전기전자공학과 120006 홍현희 25 여성 B1027 무용과 150.. 공감수 43 댓글수 6 2018. 4. 5.
9. 데이터베이스 이상(Abnormal) 이상(Abnormal) 릴레이션에서 일부 속성들의 종속이나 데이터의 중복으로 인해 데이터 조작시 불일치가 발생하는 것을 말합니다. 이상의 종류에는 삽입이상, 삭제이상, 갱신 이상이 있습니다. 학번 이름 나이 성별 전공코드 전공명 110011 박지현 26 여성 AAA1 국문학과 110011 박지현 26 여성 C0B7 컴퓨터공학과 131001 김민석 25 남성 C0A5 전기전자공학과 120006 홍현희 25 여성 B1027 무용과 150705 한태민 23 남성 C0A5 전기전가공학과 171024 설화영 22 여성 B01K2 공예과 - 삽입 이상(Insert Abnormal): 자료를 삽입할때 의도하지 않은 자료까지 삽입해야만 자료를 데이터베이스에 추가하는게 가능한 현상입니다. [예시] 데이터베이스에 '간호학.. 공감수 0 댓글수 1 2018. 4. 5.
8. 데이터베이스 키(Key)와 무결성 제약조건(Integrity Constraint) 1. 키(Key)란? 키(Key)는 데이터베이스에서 저장되어 있는 튜플을 유일하게 구분할 수 있는 식별자를 말합니다. 이런 식별자는 단일 속성 이나 속성들의 집합이 될 수 있습니다. 키의 종류로는 후보키, 기본키, 대체키, 외래키, 슈퍼키가 있습니다. 회원번호 이름 주민등록번호 나이 성별 0001 강혜지 920504-2*****6 27 여 0002 박인호 931111-1*****5 26 남 0003 최민희 890713-2*****4 30 여 0004 민형석 921224-1*****7 27 남 - 슈퍼키(Super Key): 튜플을 유일하게 구분할 수 있는 하나 이상의 속성들로 구성된 키를 뜻합니다. 유일성을 만족하지만 최소성은 만족하지 않습니다. [예시]: 슈퍼키로 올 수 있는 조합은 (회원번호), (주.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 4. 4.
7. 관계형 데이터 모델(Relation Data Model) 1. 관계형 데이터 모델(Relation Data Model)의 정의 관계 데이터 모델은 2차원 구조의 테이블 형태를 통해 자료를 표현하는 것을 말합니다. [예시] 회원번호 이름 수강과목 나이 A0001 김영희 수학 17 A0002 박선주 수학 13 A0003 한민석 국어 19 A0004 이철수 영어 15 A0005 강현지 영어 18 2. 관계형 데이터 모델의 용어 - 릴레이션(Relation): 데이터들을 2차원 테이블의 구조로 저장한 것 - 속성(Attribute): 릴레이션의 열(=Column), 개체를 구성하는 속성들을 나타냅니다. [예시] 회원번호, 이름, 수강과목, 나이 - 튜플(Tuple): 릴레이션의 행(=Row). 속성들의 집합이며 레코드(Record)라고도 부릅니다. [예시] 김영희, .. 공감수 2 댓글수 0 2018. 4. 4.
6. 개체-관계 모델(Entity-Relationship Model) 1. E-R 모델이란? 개체 관계 모델(Entity-Relationship Model, ERM)은 P.Chen박사에 의해 최초로 제안된 모델로, 데이터베이스에 사용되는 개체, 속성, 관계를 약속된 기호로 표현하여 도식화한 모델입니다. E-R모델을 통해 설계된 산출물을 E-R 다이어그램이라 부릅니다. 2. E-R 모델의 기호 기호 의미 개체(Entity) 속성(Attribute) 관계(Relationship) 키 속성 3. 다양한 관계 표현법 기호 의미 1개 0개 다수 [예시] → 하나의 A는 다수의 B와 연관되어 있다 → 다수의 A는 다수의 B와 연관되어 있다 → 하나의 A는 하나 또는 0개의 B와 연관되어 있다 → 하나의 A는 하나의 B와 연관되어 있다 이런 관계표현은 기호를 사용하는 경우도 있지만, .. 공감수 2 댓글수 0 2018. 4. 3.
5. 데이터베이스 설계 데이터베이스 설계 데이터베이스 설계는 사용자 요구를 토대로 현실 세계의 대상을 구현가능한 컴퓨터 데이터베이스의 구조로 개발하는 작업입니다. 데이터베에스 설계는 스키마를 정의하고 이를 구현하기 위한 전반적인 과정을 거칩니다. 이 과정들을 세분화하면, 요구조건 분석 → 설계(개념적 설계→논리적 설계→물리적 설계) → 구현 → 운영 및 유지보수 입니다. 1) 요구조건 분석: 업무 프로세스 및 사용자가 필요한 정보가 무엇인지, 해결해야할 문제가 무엇인지를 분석하는 과정입니다. 이렇게 분석된 자료를 토대로 요구조건 명세서를 작성합니다. [예시]: ㅁㅁ대학교의 학생들을 데이터베이스로 구현한다. 학생에게는 고유의 학번이 부여되며, 그 외에 이름, 나이, 학년, 전공이란 속성을 가진다. 2) 개념적 설계: 요구조건을 .. 공감수 0 댓글수 0 2018. 4. 3.
4. 데이터베이스 관리시스템 DBMS와 데이터베이스 사용자 1. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, DataBase Management System) 1) DBMS의 정의 데이터베이스 관리 시스템은 파일 시스템의 문제점을 해결하기 위해 등장한 시스템으로, 데이터베이스의 내용을 정의, 조작, 제어할 수 있도록 함으로서 다수의 사용자와 응용프로그램들이 데이터베이스의 내용을 공유할 수 있도록 운영 및 관리를 하는 소프트웨어 시스템입니다. DBMS는 사용자와 데이터베이스의 중계 역할을 합니다. 2) DBMS의 기능 - 정의기능(Definition Facility): 저장할 데이터의 형태 및 구조와 데이터베이스의 구조에 대해 정의합니다. 이렇게 정의된 것은 시스템 카탈로그의 형태로 저장됩니다. - 조작기능(Manipulation Facility): 데이터베이스를 이용할 .. 공감수 0 댓글수 0 2018. 4. 1.
3. 데이터베이스의 언어, 시스템 카탈로그 1. 데이터베이스 언어 데이터베이스 언어의 종류로는 DDL, DML, DCL이 있습니다. - 데이터 정의어(Data Definition Language, DDL): 데이터베이스의 구조, 데이터의 형태, 접근방식을 정의, 수정, 삭제하는데 쓰이는 언어입니다. [예시] CREATE: 데이터를 저장할 테이블을 생성하는 명령어 ALTER: 데이터를 저정한 테이블의 구조를 변경하는 명령어 DROP: 데이터가 저정된 테이블을 삭제하는 명령어 - 데이터 조작어(Data Manipulation Language, DML): 데이터베이스 내에 자료들을 검색하거나 삽입, 수정, 삭제하는 언어입니다. [예시] SELECT: 원하는 조건에 따른 데이터를 검색하는 명령어 INSERT: 데이터베이스에 데이터를 저장하는 명령어 UP.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 4. 1.
2. 데이터베이스의 구성요소 데이터베이스는 개체, 속성, 관계라는 구성요소가 있습니다. 1. 개체(Entity) 개체란 데이터로 표현하고자 하는 현실 세계의 대상체입니다. 이는 현실 세계에서 사람이 생각하는 개념 및 정보의 단위가 되며, 서로 구별이 가능합니다. 이러한 개체는 하나 이상의 속성으로 구성됩니다. 개체의 종류로는 독립 개체, 종속 개체가 있습니다. [예시] 한 회사 내에서 일을 하고있는 직원 한명한명, 서점에 있는 책 한권학권 등등 - 독립 개체(Independant Entity): 다른 개체에 종속되지 않고, 스스로 존재할 수 있는 개체입니다. - 종속 개체(Dependent Entity): 부모 개체로 불리는 다른 개체 집합의 존재에 존재성이 의존되는 개체입니다. 자식 개체라고도 부릅니다. [예시] 각각의 학생에 대.. 공감수 2 댓글수 0 2018. 3. 31.
1. 데이터베이스의 정의와 특징 1. 데이터베이스 도입 배경 파일시스템을 통하여 데이터들을 저장하고 처리할 수 있었지만, 파일 시스템에서는 독립된 파일 단위로 데이터들을 저장하였기 때문에, 데이터의 중복성(Data Redundancy)과 데이터의 종속성(Data Dependency)이 발생한다는 문제가 있었습니다. 결국 이것은 데이터의 무결성(Integrity)를 위배하는 결과를 가져오게 됩니다. 그래서 이러한 파일시스템의 문제점을 해결하기 위해 도입된 시스템이 데이터베이스 시스템입니다. ※데이터 중복성(Data Redundancy): 한 시스템이 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복된 채 저장되어 관리되는것. 데이터 중복성은 한 데이터가 수정되면 중복된 데이터들을 모두 수정해야하는 불편함을 주며, 만일 일부만 수정되었을 경우 불일치.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 3. 31.

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