DATABASE

뷰란 테이블로부터 유도된 가상의 테이블이다.실제 데이터를 가지고 있지 않고 테이블을 참조해서 원하는 칼럼만을 조회할 수 있게 한다.뷰는 Data Dictionary에 SQL형태로 저장하고 실행시에 참조된다. 참조한 테이블이 변경되면 뷰도 변경된다.뷰의 검색은 참조한 테이블과 동일하게 할 수 있지만. 뷰에 대한 입력, 수정, 삭제에는 제약이 발생한다.특정 칼럼만 조회시켜서 보안성을 향상시킨다.한번 생성한 뷰는 변경 할 수 없고 변경을 원하면 삭제 후에 재생성 해야 한다.ALTER문을 사용해서 변경 할 수 없다. CREATE VIEW V_EMP AS SELECT * FROM EMP;EMP테이블을 조회해서 V_EMP라는 뷰를 생성한다. 뷰는 CREATE VIEW를 사용하고 참조해야하는 테이블을 SELECT문으..

테이블의 변경은ALTER TABLE 먼저 테이블의 이름을 바꿔보자 ALTER table EMP RENAME to NEW_EMP;EMP 테이블의 이름을 NEW_EMP로 바꾸었다. 자그럼 여기서 칼럼을 추가 해보자 ALTER TABLE EMP ADD(AGE NUMBER(2) DEFAULT 1);직원의 나이 컬럼을 추가하였다. 그렇다면 칼럼의 변경은 어떻게 할까ALTER TABLE EMP MODIFY(ENAME VARCHAR2(40) NOT NULL);컬럼의 추가와 삭제는 안에 제약조건을 같이 넣어주면 된다. 컬럼의 삭제는 아래와 같이 DROP해주면 된다.ALTER TABLE EMP DROP COLUMN AGE; 컬럼명 변경ALTER TABLE EMP RENAME COLUMN ENAME TO NEW_ENAME..

관계형 데이터 베이스를 사용하기 위해서는 테이블을 생성해야 한다. 생성은 Create Table을 사용한다.// example 1 create table STUDENT ( m_number number(8) primary key, m_name varchar2(30) not null, score number(6) ); DESC STUDENT; //table의 구조 정보가 조회됨 제약 조건 걸기constraint를 사용해서 기본키를 지정할 수 있다.constraint를 사용하면 기본키의 이름을 지정할 수 있다.// example 2 create table dept( //마스터 테이블 deptno varchar2(4) primary key, deptname varchar2(30) ); Create table e..

정규화의 문제점정규화는 테이블을 분해해서 데이터 중복을 제거하기 때문에 데이터 모델의 유연성을 높인다. 정규화는 데이터 조회시에 join을 유발하기 때문에 CPU와 메모리를 많이 사용한다. 하다보면 뭐 다른 비교하는 기능을 추가해야하는 경우가 생긴다 이를 위해서 index나 optimizer가 있다. join자체가 부하를 유발한다. 정규화의 문제점을 해결하기 위해서 반정규화를 하여 하나의 테이블에 저장한다면 조인을 통한 성능저하는 해결된다. 이런 성능저하를 해결하기 위해 반 정규화가 있다고 보면 된다. 정규화를 이용한 성능 튜닝 정규화는 조인으로 인하여 성능이 저하된다. 그래서 이 문제를 반정규화로 해결한다. 반정규화는 데이터를 중복하기 때문에 또다른 문제점을 발생시킨다. 예를들어 한 행의 칼럼이 계속적..

정규화 Normalization 정규화는 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위한 방법이며 데이터를 분해하는 과정.데이터 중복을 제거하고 데이터 모델의 독립성을 확보하기 위한 방법이다.정규화를 수행하면 비즈니스에 변화가 발생하여도 데이터 모델의 변경을 최소화 할 수가 있다.정규화는 제1정규화부터 제5정규화까지 있지만 실질적으로는 제3정규화까지만 수행한다. 정규화 절차1. 제1정규화 - 속성의 원자성을 확보한다. - 기본키를 설정한다. 2. 제2정규화 - 기본키가 2개 이상의 속성으로 이루어진 경우. 부분 함수 종속성을 제거한다. 3. 제3정규화 - 기본키를 제외한 칼럼간에 종속성을 제거한다. - 이행함수 종속성을 제거한다. 4. BCNF - 기본키를 제외하고 후보키가 있는 ..

식별자 엔티티를 대표할 수 있는 유일성을 만족하는 속성. 일반적으로 회원 ID, 주민등록번호, 여권 번호 등 주식별자(기본키, Primary key) 주식별자는 유일성과 최소성을 만족하는 키이다. 주식별자는 엔티티를 대표할 수 있어야 한다. 주식별자는 엔티티의 인스턴스를 유일하게 식별한다. 주식별자는 자주 변경되지 않아야 한다. 키의 종류1. 기본키 (Primary key) : 후보키 중에서 엔티티를 대표할 수 있는 키.2. 후보키 (Candidate key) : 후보키는 유일성과 최소성을 만족하는 키.3. 슈퍼키 (Super key) : 슈퍼키는 유일성은 만족하지만 최소성(Not Null)을 만족하지 않는 키.4. 대체키 (Alternate key) : 대체키는 여러개의 후보키 중에서 기본키를 선정하고..

식별 관계 고객과 계좌 엔티티에서 고객은 독립적으로 존재할 수 있는 강한 개체(Strong Entity)이다.강한 개체는 어떤 다른 엔티티에게 의존하지 않고 독립적으로 존재한다.강한 개체는 다른 티티와 관계를 가질 때 다른 엔티티에게 기본키를 공유한다.강한 개체는 식별 관계로 표현된다.즉, 식별 관계란 고객 엔티티의 기본키인 회원ID를 계좌엔티티의 기본키의 하나로 공유하는 것이다.강한 개체의 기본키 값이 변경되면 식별관계(기본키를 공유받은)에 있는 엔티티의 값도 변경 된다. 비식별 관계비식별 관계는 강한개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 칼럼으로 관계를 가지는 것이다. 강한 개체(Strong Entity)와 약한 개체(Weak Entity)강한개체는 누구에게도 지배되지 않는 독립적인 개체 ..

Relationship 관계관계는 엔티티 간의 관련성을 의미하며 존재 관계와 행위로 분류된다.존재 관계는 두 개의 엔티티가 존재 여부의 관계가 있는 것이고 행위 관계는 두 개의 엔티티가 어떤 행위에 의한 관련성이 있는 것이다. 관계의 종류1. 존재 관계존재관계는 엔티티간의 상태를 의미한다. 예를들어 은행에 고객이 회원가입을 하면 관리점이 할당되고 그 할당점으로 관리점에서 고객을 관리한다. 2. 행위 관계행위 관계는 엔티티간에 어떤 행위가 있는 것을 말한다. 계좌를 사용해서 주문을 발주하는 관계가 만들어진다. 예를들어 증권회사는 계좌를 개설하고 주문을 발주하는 것이다. Cardinality 관계 차수관계 차수는 두 개의 엔티티 간에 관계에 참여하는 수를 의미한다. 종류 1. 1대1 관계 1대1 관걔는 완전..

속성 Attribute속성이란 업무에서 필요한 정보인 엔티티가 가지는 항목이다.속성은 더이상 분리되지 않는 단위로 업무에 필요한 데이터를 저장할 수 있다.인스턴스의 구성요소이고 의미적으로 더이상 분해되지 않는다. 특징업무에서 관리되는 정보 / 하나의 값만 보유 / 주식별자에게 함수적으로 종속 (기본키가 변경되면 속성의 값도 변경) 종류 - 분해여부에 따른 종류1. 단일 속성 : 하나의 의미로 구성된 것으로 회원id, 이름 등.2. 복합 속성 : 여러개의 의미가 있는 것으로 대표적으로 주소가 있다. 주소는 시, 군, 동 등으로 분해 가능하다3. 다중값 속성 : 속성에 여러개의 값을 가질수 있는 것으로 그 예로 상품리스트가 있음. 다중값 속성은 엔티티로 분해된다. - 특성에 따른 속성의 종류1. 기본 속성 ..

EntityEntity는 업무에서 관리해야 하는 집합이다.이 엔티티는 저장되고 관리되어야 하는 데이터이다.Entity는 개념, 사건, 장소 등의 명사이다. Entity의 특징1. 식별자 : 유일한 식별자가 있어야 한다 ex. id, 계좌번호2. 인스턴스 집합 : 2개 이상의 인스턴스가 있어야 한다.3. 속성 : 엔티티는 반드시 속성을 가지고 있다.4. 관계 : 엔티티는 다른 엔티티와 최소 한개 이상 관계가 있어야 한다.5. 업무 : 엔티티는 업무에서 관리되어야 하는 집합이다. Entity의 종류유무형에 따른 종류, 발생시점에 따른 종류로 나뉨. 유형과 무형에 따른 엔터티 종류1. 유형 : 업무에서 도출되며 지속적으로 사용되는 엔티티 (고객, 강사. 사원 등)2. 개념 : 유형엔티티는 물리적 형태가 있지만..

3층 스키마 사용자, 설계자, 개발자가 데이터 베이스를 보는 관점에 다라 데이터 베이스를 기술하고 이들간의 관계를 정의한 ANSI 표준.3층 스키마는 데이터베이스의 독립성을 확보하기 위한 방법.데이터 독립성의 장점 ①데이터 복잡도 증가 ②데이터 중복 제거 ③사용자 요구사항 변경에 따른 대응력 향상 ④관리 및 유지보수 비용 절감3단계 계층으로 분리해서 독립성을 확보하는 방법으로 각 계층을 view라고도 함. 3층 스키마의 독립성 논리적 독립성 : 저장구조가 변경되어도 응용 프로그램 및 개념 스키마에 영향이 없다.물리적 독립성 : 데이터베이스 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 변화가 없다. 3층 스키마의 구조 외부스키마 사용자의 관점, 업무상 관련이 있는 데이터 접근관련 데이터베이스의 view를 표시..

데이터 모델링현실세계를 데이터 베이스로 표현하기 위해 추상화 함.데이터 모델링을 하기 위해서는 고객과의 의사소통을 통해 고객의 업무 프로세스를 이해해야 한다.고객의 업무 프로세스를 이해하면 데이터모델링 표기법을 사용해서 모델링한다.데이터모델링은 복잡하지 않아야 고객이 쉽게 이해할 수 있다.고객의 업무프로세스를 추상화하고 소프트웨어가 분석·설계하면서 점점 더 상세해 진다.고객의 비즈니스프로세스를 이해하고 비즈니스 프로세스의 규칙을 정의한 후 정의된 비즈니스 규칙을 데이터 모델로 표현한다. 데이터 모델링의 특징 추상화 : 공통적인 특징을 찾고 간략하게 표현. (현실세계를 간략히 표현) 단순화 : 복잡한 문제를 피하고 누구나 이해할 수 있게 표현. 명확성 : 의미적 해석이 모호하지 않고 명확하게 해석. (한가..