Sub:
키key
무결성integrity
무결성제약조건integrity_constraint
테이블table
스키마schema
데이터data
데이터언어,data_language
// 위의 언어(~L) 분류들은 엄밀하지는 않은 것 같다. SQL의 SELECT를 DQL - Data Query Language 로 따로 분류한 곳도 있고
SQL,structured_query_language
데이터모델data_model
연산operation
관계데이터연산relationship_data_operation
hierarchical_database https://foldoc.org/hierarchical database
network_database https://foldoc.org/network database
relational_database https://foldoc.org/relational database 관계형_데이터베이스 Relational_database
intelligent_database https://foldoc.org/intelligent database
flat_file_database 플랫_파일_데이터베이스 Flat-file_database
뷰view데이터data
데이터언어,data_language
DDL,data_definition_language 데이터정의어 - CREATE TABLE, DROP TABLE, ALTER, RENAME, TRUNCATE, ...
DML,data_manipulation_language 데이터조작어 - INSERT INTO, UPDATE, DELETE FROM, ...
DCL,data_control_language 데이터_제어_언어 데이터제어어 - GRANT, REVOKE, ROLLBACK, ..
TCL,transaction_control_language 트랜잭션제어어? - COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT, ...DML,data_manipulation_language 데이터조작어 - INSERT INTO, UPDATE, DELETE FROM, ...
DCL,data_control_language 데이터_제어_언어 데이터제어어 - GRANT, REVOKE, ROLLBACK, ..
// 위의 언어(~L) 분류들은 엄밀하지는 않은 것 같다. SQL의 SELECT를 DQL - Data Query Language 로 따로 분류한 곳도 있고
SQL,structured_query_language
데이터모델data_model
계층형
관계형데이터모델 or 관계데이터모델 - RDM, relational_data_model - 가장 중요
etc.
데이터추상화data_abstraction - curr see 데이터모델data_model맨아래관계형데이터모델 or 관계데이터모델 - RDM, relational_data_model - 가장 중요
etc.
연산operation
관계데이터연산relationship_data_operation
관계대수relational_algebra - 절차식 언어(procedural)
DBMS,database_management_system -> 데이터베이스,database#s-3normal set operations : union intersection set_difference Cartesian_product
pure relational operations : select project join division
관계해석relational_calculus - 비절차식 언어(non-procedural)pure relational operations : select project join division
hierarchical_database https://foldoc.org/hierarchical database
network_database https://foldoc.org/network database
relational_database https://foldoc.org/relational database 관계형_데이터베이스 Relational_database
intelligent_database https://foldoc.org/intelligent database
flat_file_database 플랫_파일_데이터베이스 Flat-file_database
키key
무결성integrity
무결성제약조건integrity_constraint
테이블table
relation ≠ relationship. 처음에 이것 때문에 혼동.
릴레이션relation
관계relationship
relvar
{
//wpen
1995년 paper The Third Manifesto에서 Date와 Darwen이 소개.
릴레이션relation과의 혼동을 피하기 위한 용어라는데, chk
릴레이션relation
관계relationship
relvar
{
//wpen
1995년 paper The Third Manifesto에서 Date와 Darwen이 소개.
릴레이션relation과의 혼동을 피하기 위한 용어라는데, chk
RelVar
Relvar
Relation_(database)#Relation_variables
Relvar
}
개체entity
튜플tuple
{
릴레이션relation의 행에 해당.
table의 열은 속성attribute, 행은 tuple. 비관계 파일에서의 레코드record와 같은 의미.
관계 데이터 모델에서 relation의 한 행.
Relvar
Relation_(database)#Relation_variables
Relvar
}
개체entity
튜플tuple
{
릴레이션relation의 행에 해당.
table의 열은 속성attribute, 행은 tuple. 비관계 파일에서의 레코드record와 같은 의미.
관계 데이터 모델에서 relation의 한 행.
릴레이션relation에서, 튜플tuple은[2]
릴레이션에서, 튜플의 무순서성(no ordering of tuple):[4]
- 테이블table의 각 행row.
- 현실 세계의 개체entity를 표현.
- 각 속성값(attribute value, 속성attribute 값value)들의 조합으로 구성.
ex. 학생 릴레이션에서, 한 튜플은, 학생 개체 한 명의 정보를 표현.
릴레이션에서, 튜플의 무순서성(no ordering of tuple):[4]
릴레이션의 튜플 사이에 순서는 의미가 없음. (집합은 그 원소들 사이에 순서가 없음)
다시 말해, 튜플 순서만 다른 두 릴레이션이 있다면, 같은 릴레이션임.
다시 말해, 튜플 순서만 다른 두 릴레이션이 있다면, 같은 릴레이션임.
Opp, 대비되는 개념: 레코드record
필드_(데이터베이스) - SQL문 ALTER TABLE 설명함.
}
레코드record
도메인domain
{
하나의 속성attribute이 가질 수 있는 값들의 집합.
각 속성에 입력 가능한 값들의 범위.
각 속성이 취할 수 있는 모든 값들의 집합을 정의한 것.
}
레코드record
도메인domain
{
하나의 속성attribute이 가질 수 있는 값들의 집합.
각 속성에 입력 가능한 값들의 범위.
각 속성이 취할 수 있는 모든 값들의 집합을 정의한 것.
A set of atomic(indivisible) values.
Data type is used for domain specification.
Data_type보다 더 구체적이고 작은 범위로 축소할 수가 있다. 그래서 database에서는 data type이라고 안 하고 domain이라는 용어를 따로 쓴다.[5]
Data type is used for domain specification.
Data_type보다 더 구체적이고 작은 범위로 축소할 수가 있다. 그래서 database에서는 data type이라고 안 하고 domain이라는 용어를 따로 쓴다.[5]
ex.
성별 속성의 도메인은 ‘남’ 또는 ‘여’.
학년 속성의 도메인은 (4년제 학교) {1, 2, 3, 4}.
성별 속성의 도메인은 ‘남’ 또는 ‘여’.
학년 속성의 도메인은 (4년제 학교) {1, 2, 3, 4}.
그러니 아마 PL의 type과 비슷?
}
속성attribute
차수degree
{
하나의 릴레이션relation에서 속성attribute의 전체 개수.
즉 table에서 열의 수와 같음.
}
속성attribute
차수degree
{
하나의 릴레이션relation에서 속성attribute의 전체 개수.
즉 table에서 열의 수와 같음.
카디널리티cardinality와 달리 변화하는 일이 적음.
카디널리티와의 비교:
카디널리티cardinality
{
하나의 릴레이션relation에서 튜플tuple의 전체 개수.
튜플tuple의 수.
- 카디널리티cardinality : 릴레이션relation 안의 전체 튜플tuple의 개수, 입력/수정/삭제 등을 통해 계속 변화함 - 동적
- 차수degree : 릴레이션relation을 구성하는 전체 속성attribute의 개수 - 정적
카디널리티cardinality
{
하나의 릴레이션relation에서 튜플tuple의 전체 개수.
튜플tuple의 수.
즉 차수degree와 달리 자주 변할 수 있음. 동적. (삽입 시 +1, 삭제 시 -1)
차수와의 비교:
널null
질의query
- 카디널리티cardinality : 릴레이션relation 안의 전체 튜플tuple의 개수, 입력/수정/삭제 등을 통해 계속 변화함 - 동적
- 차수degree : 릴레이션relation을 구성하는 전체 속성attribute의 개수 - 정적
널null
질의query
정규화normalization = 정규화,normalization
정규형normal_form
이상anomaly
함수적종속성functional_dependency
{
aka 함수적종속??
정규형normal_form
이상anomaly
함수적종속성functional_dependency
{
aka 함수적종속??
X→Y
완전함수적종속성full_functional_dependency - 일반적으로 함수적 종속성은 완전함수종속성을 의미.
X: 결정자determinant, Y: 종속자dependent
X가 Y를 함수적으로 결정.
Y가 X에 함수적으로 종속되어 있음.
부분함수적종속성partial_functional_dependencyX가 Y를 함수적으로 결정.
Y가 X에 함수적으로 종속되어 있음.
완전함수적종속성full_functional_dependency - 일반적으로 함수적 종속성은 완전함수종속성을 의미.
links ko
https://yaboong.github.io/database/2018/03/09/database-anomaly-and-functional-dependency/
https://dotheright.tistory.com/107 에서 2. (저 글쓴이도 공부중...)
https://yaboong.github.io/database/2018/03/09/database-anomaly-and-functional-dependency/
https://dotheright.tistory.com/107 에서 2. (저 글쓴이도 공부중...)
데이터독립성data_independency
{
데이터data의 논리적 or 물리적 구조가 변경되더라도, 응용프로그램이 직접 영향을 받지 않는 특성.
{
데이터data의 논리적 or 물리적 구조가 변경되더라도, 응용프로그램이 직접 영향을 받지 않는 특성.
- 응용프로그램에 영향을 주지 않으면서 DB구조 변경을 가능하게 함.
- (반대로) DB에 영향을 주지 않으면서 응용프로그램을 수정할 수 있게 함.
외부 - 개념 사상
}
외부스키마를 변경해도 전체 개념적 스키마는 변경되지 않거나 변경되더라도 변경 내용이 최소화.
논리적 데이터 독립성 logical data independence 제공
개념 - 내부 사상논리적 데이터 독립성 logical data independence 제공
물리적 구조의 변경에 따른 내부 스키마가 수정되더라도 연관된 개념-내부 사상 정보만 수정하면 상위 스키마에 대한 영향을 최소화.
물리적 데이터 독립성 physical data independence 제공
[6]물리적 데이터 독립성 physical data independence 제공
}
E-R * , ER_model , ER_diagram , ...
{
개체-관계 다이어그램(E-R diagram, Entity-Relationship diagram, E-R 다이어그램) : 현실 세계를 개체-관계 모델을 이용해 개념적으로 모델링하여 그림으로 표현한 것[7]
{
개체-관계 모델링(Entity-Relationship Modelling E-R model
개체-관계 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)이라 한다. 줄여서 ERD E-R diagram
개체-관계_모델
개체-관계 모델(E-R model) : 현실 세계를 개체entity와 개체 간의 관계relationship를 이용해 개념적 구조로 표현하는 방법.개체-관계 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)이라 한다. 줄여서 ERD E-R diagram
개체-관계_모델
개체-관계 다이어그램(E-R diagram, Entity-Relationship diagram, E-R 다이어그램) : 현실 세계를 개체-관계 모델을 이용해 개념적으로 모델링하여 그림으로 표현한 것[7]
bmks en
Introduction of ER Model
https://www.geeksforgeeks.org/introduction-of-er-model/
er diagram의 기호들 설명.
Introduction of ER Model
https://www.geeksforgeeks.org/introduction-of-er-model/
er diagram의 기호들 설명.
}
관계형데이터베이스relational_database // pagename 뒤에 RDB 추가?
{
RDB
DB중 relational database가 인기있다.
spreadsheet 비슷하다.
하나 이상의 테이블table 또는 릴레이션relation으로 정리한다.
행row, 열column이 있다.
{
RDB
DB중 relational database가 인기있다.
spreadsheet 비슷하다.
하나 이상의 테이블table 또는 릴레이션relation으로 정리한다.
행row, 열column이 있다.
row - 행, 로우.
레코드record나 튜플tuple로도 부른다.
고유키primary_key가 각 row를 식별한다.
i.e. 각 row마다 그것만의 고유 키key가 있다.
한 테이블table 안의 row는 다른 테이블들의 row로 연결이 가능. (tbw 외래키foreign_key와의 관계 정확히 서술...)
column - 컬럼, 속성attribute, 필드field고유키primary_key가 각 row를 식별한다.
i.e. 각 row마다 그것만의 고유 키key가 있다.
한 테이블table 안의 row는 다른 테이블들의 row로 연결이 가능. (tbw 외래키foreign_key와의 관계 정확히 서술...)
관계형모델relational_model { Edgar Codd에 의해 제안, 술어논리,predicate_logic(일차논리,first-order_logic)와 집합론,set_theory에 기반
관계형_데이터베이스 read at 2021-06-06
Relational_database
Relational_database
https://everything2.com/title/Relational Database
}
https://foldoc.org/relational data model 관계형_모델 Relational_model Relational_model .. Up: 데이터모델data_model } 에 기초하는 DB.
Ref.관계형_데이터베이스 read at 2021-06-06
Relational_database
Relational_database
https://everything2.com/title/Relational Database
}
시스템카탈로그system_catalog
{
DB는 자기자신을 설명하는 본성(self-describing nature)을 가진다.
DB 구조 / 제약조건의 서술 (Description of DB structure / constraints)이 저장되는 곳이 system catalog.
// 제약조건constraint
}
제약조건constraint
{
DB는 자기자신을 설명하는 본성(self-describing nature)을 가진다.
DB 구조 / 제약조건의 서술 (Description of DB structure / constraints)이 저장되는 곳이 system catalog.
// 제약조건constraint
}
제약조건constraint
Codd_12_rules
{
RDB? RDBMS? 이기 위한 조건?
0번에서 12번까지 13개의 조건들.
사실 이것을 다 만족하는 db가 별로 없는듯? - 규칙이 엄격한 편.
커드의_12_규칙
Codd's_12_rules
}
{
RDB? RDBMS? 이기 위한 조건?
0번에서 12번까지 13개의 조건들.
사실 이것을 다 만족하는 db가 별로 없는듯? - 규칙이 엄격한 편.
커드의_12_규칙
Codd's_12_rules
}
database schema와 database instance.
데이터베이스스키마database_schema : 릴레이션스키마relation_schema들의 모임, 정적임.
스냅샷snapshot, 데이터베이스스냅샷database_snapshot { 어떤 시각에서 / 어느 시점에서 database의 상태state. database_state. }
데이터베이스스키마database_schema : 릴레이션스키마relation_schema들의 모임, 정적임.
rel. 스키마schema
데이터베이스인스턴스database_instance : 특정 시점에서의 모든 릴레이션인스턴스relation_instance들의 모임, 동적임.스냅샷snapshot, 데이터베이스스냅샷database_snapshot { 어떤 시각에서 / 어느 시점에서 database의 상태state. database_state. }
함수function ... SQL함수? SQL_function
{
관계대수relational_algebra,
관계연산relation_operation,
관계데이터연산relationship_data_operation,
연산operation, 중 어디에 분류해야 적당한지? 일단 여기에 적음.
IN
집합함수? aggregate_function
complete_set집합함수? aggregate_function
튜플tuple 하나하나에 적용되는 게 아니라 전체 묶음에 대해 적용된다.
MAX, MIN, SUM, AVG
MAX, MIN, SUM, AVG
ex. SELECT MAX(SALARY), SUM(SALARY) FROM EMPLOYEE;
COUNT - tuple 수나 값들의 수를 되돌려준다.Ex.
SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE;
SELECT COUNT (DISTINCT SALARY) FROM EMPLOYEE;
SELECT COUNT (DISTINCT SALARY) FROM EMPLOYEE;
{
관계대수relational_algebra,
관계연산relation_operation,
관계데이터연산relationship_data_operation,
연산operation, 중 어디에 분류해야 적당한지? 일단 여기에 적음.
R.A operation에서 complete set이란:
{σ, π, ∪, -, ×}
대충, 이 연산(자) 집합만으로 모든 연산을 나타낼 수 있다는?? 기본연산집합 같은? - chk
{σ, π, ∪, -, ×}
대충, 이 연산(자) 집합만으로 모든 연산을 나타낼 수 있다는?? 기본연산집합 같은? - chk
tmp; to mv ¶
여러 DB 분류 - from http://kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1335378 김정준 1. 33m
{
메인 메모리 DB
{
메인 메모리 DB
DB의 일부 또는 전부를 main memory에 상주시켜 운용
분산 DB물리적으로 여러 개의 DB 시스템을 네트워크로 연결하여,
논리적으로 하나의 DB 시스템처럼 사용자가 사용할 수 있는 DB
멀티미디어 DB논리적으로 하나의 DB 시스템처럼 사용자가 사용할 수 있는 DB
슷자, 문자 같은 일반 데이터data뿐만 아니라 영상 음향 등을 효과적으로 저장 및 처리하는 DB
공간 DB공간에 존재하는 점, 선, polygon 등을 포함하는 객체의 data를 저장 및 검색하는데 최적화된 DB
비정형 DB빅데이터big_data 처리를 위해 전통적인 관계형데이터베이스(RDB)와는 다르게 설계된, NoSQL
빅데이터의 세 특징(3V) : 양(volume) 속도(velocity) 다양성(variety)
대표적 NoSQL 데이터 모델:
}빅데이터의 세 특징(3V) : 양(volume) 속도(velocity) 다양성(variety)
대표적 NoSQL 데이터 모델:
- column
- document
- key-value
- graph
MongoDB, Cassandra, HBase, ...
ER_diagram
{
ER 다이어그램을 그리는 설계도구로는 ER win, ER studio, Power Builder, DA# 등이 있다 (김정준)
ER 모델의 구성 요소는
}
{
ER 다이어그램을 그리는 설계도구로는 ER win, ER studio, Power Builder, DA# 등이 있다 (김정준)
ER 모델의 구성 요소는
엔티티 | 개체entity | 직사각형 | |
애트리뷰트 | 속성attribute | 타원 | |
관계 | 관계relationship | 마름모 | 1:1, 1:n, m:n |
RDB 외 ¶
NoSQL
{
// tmp; chk; from NoSQL
단어 뜻은 Not only SQL
대충,
한 개 장비의 성능을 향상시키는(scale up: 수직적 확장) 비용 때문에,
일관성consistency을 약간 포기하고, 여러 컴퓨터에 데이터를 분산하는(scale out: 수평적 확장) // distributed_system distribution
스키마schema없이 동작.
따라서 비형식적인 데이터를 다루는 것이 용이함.
하지만 DB가 스키마를 직접 관리하지 않는다는 것이지, 암묵적인 schema는 있음. - type 불일치 발생 가능.
{
// tmp; chk; from NoSQL
단어 뜻은 Not only SQL
대충,
한 개 장비의 성능을 향상시키는(scale up: 수직적 확장) 비용 때문에,
일관성consistency을 약간 포기하고, 여러 컴퓨터에 데이터를 분산하는(scale out: 수평적 확장) // distributed_system distribution
스키마schema없이 동작.
따라서 비형식적인 데이터를 다루는 것이 용이함.
하지만 DB가 스키마를 직접 관리하지 않는다는 것이지, 암묵적인 schema는 있음. - type 불일치 발생 가능.
기타 ¶
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Naver 지식백과: 데이터베이스 개론
https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3431066&cid=58430&categoryId=58430&expCategoryId=58430
links ko:
Naver 지식백과: 데이터베이스 개론
https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3431066&cid=58430&categoryId=58430&expCategoryId=58430
오토셋 AutoSet - 2019년까지만 운영한다고.. 일단 페이지 살아있기는 함 http://autoset.net/
via 생활코딩 mysql https://opentutorials.org/course/3161
{
WAMP는 bitnami wamp검색해서 https://bitnami.com/stack/wamp/installer 를 저기선 추천.
그리고 설치 후 Windows의 'WAMP packaged by Bitnami'에도 항목 있으며
또한 다음 MySQL(바이너리 이름이 mysql임에도 사실은 MariaDB임) console로 가는 batch file
}
{
WAMP는 bitnami wamp검색해서 https://bitnami.com/stack/wamp/installer 를 저기선 추천.
그리고 설치 후 Windows의 'WAMP packaged by Bitnami'에도 항목 있으며
C:\Bitnami\wampstack-8.0.20-0\manager-windows.exe를 배경화면에 바로가기 만들어도 된다.
또한 다음 MySQL(바이너리 이름이 mysql임에도 사실은 MariaDB임) console로 가는 batch file
cd C:\Bitnami\wampstack-8.0.20-0\mariadb\bin mysql -u root -p(비밀번호여섯글자이상)을 배경화면에 바로가기 만들어 놓으면 편하다.
}
RENAMETHISPAGE
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- [1] https://chartworld.tistory.com/12 fig. 1
- [2] http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=fc3d162212c224f5 변시우 4-3 22m
- [3] http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=fc3d162212c224f5 변시우 5-1 15m
- [4] 변시우 5-1 17:20
- [5] KU황인준 2022-04-04 07:20
- [6] http://www.kocw.net/home/cview.do?cid=fc3d162212c224f5 변시우 4-2 15m~
- [7] https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3431115&ref=y&cid=58430&categoryId=58430
- [8] https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3431127&cid=58430&categoryId=58430&expCategoryId=58430