데이터베이스 설계 | 1. 데이터베이스 기본 개념과 구조

1. 정보 시스템

데이터 : 현실 세계로부터 관찰이나 측정을 통해서 수집된 사실이나 값
정보 : 의사결정을 할 수 있게 하는 지식으로 데이터의 유효한 해석이나 데이터 상호관계
정보 처리 : 컴퓨터가 정보를 생성하기 위해 데이터를 처리하는 작업
데이터 → 처리 → 정보
정보가 유용성을 갖기 위한 2가지 조건 : 정확성(accuracy), 현재성(currency)
정보 시스템 : 한 기관을 위해 데이터를 수집, 조직, 저장하고 정보를 생성, 분배하는 수단
데이터베이스 : 정보 시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 핵심 역할

2. 데이터 처리 시스템

형태에 따른 데이터 분류
- 정형 데이터 : 미리 정해진 구조가 있음(ex. 엑셀의 스프레드시트)
- 반정형 데이터 : 내용 안에 구조에 대한 설명이 있음
- 비정형 데이터 : 정해진 구조가 없음(ex. 소셜 데이터의 텍스트, 영상 등)
특성에 따른 데이터 분류
- 범주형 데이터 : 종류를 나타내는 값
  - 명목형 데이터(서열 X) vs 순서형 데이터(서열 O)
- 수치형 데이터 : 크기 비교와 연산이 가능한 값
  - 이산형 데이터(개수) vs 연속형 데이터(측정)
데이터 처리 단위
- 트랜잭션 : 하나의 단위로 처리되어야 하는 분리될 수 없는 연산그룹
데이터가 조직되고 접근되는 방법에 따른 분류
- 일괄 처리 : 유사한 트랜잭션을 한데 모아 한꺼번에 처리(시스템 중심)
  - 장점 : 높은 시스템 성능과 낮은 처리 비용
  - 단점 : 응답시간 길다, 사전 준비 작업 요구
  - 적용 : 순차 접근 방법 이용 업무(ex. 성적 처리, 급여 계산 등)
- 온라인 처리
  - 유사한 데이터가 즉시 컴퓨터에 전송 → 전송된 데이터는 즉시 컴퓨터가 처리 → 그 결과를 원하는 장소로 전송(사용자 중심)
  - 장점 : 빠른 응답 시간, 사전 준비 작업 불필요
  - 단점 : 낮은 시스템 성능과 높은 처리 비용, 원격 터미널들과 계속적인 통신 유지, 통신 제어기가 필요
  - 적용 : 은행, 항공기 예약 시스템 등
- 분산 처리
  - 목표
    - 위치 투명성 : 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스 가능
    - 중복 투명성 : 동일 데이터가 있더라도 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용
    - 단편화 투명성 : 하나의 릴레이션을 작은 조각으로 나누고 각 조각을 별개의 릴레이션으로 처리하는 것
      - 수평적 단편화 : 행(투플) 단위로 분해
      - 수직적 단편화 : 열(속성) 단위로 분해
      - 수행 조건
        
        완전성 : 전체 릴레이션의 모든 데이터는 어느 한 조각에는 꼭 속함
        
        회복성 : 단편화된 조각들로부터 원래의 전체 릴레이션을 회복할 수 있어야 함
        
        분리성 : 전체 릴레이션의 모든 조각을 서로 중복되지 않게 분리
        
        병행 투명성 : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실행되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음
        
        장애 투명성 : 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함
      - 장점 : 지역 문제에 대한 파악과 신속한 조치, 자료의 공유성 향상, 새로운 응용에 대한 모듈식 구축 용이, 장애에 대한 신뢰성 및 가용성 증대, 시스템 운영에 영향을 주지 않고 노드의 폐쇄 및 확장 가능, 상이한 하드웨어 사용 가능
      - 단점 : DBMS가 수행할 기능이 복잡, 데이터베이스 설계가 어려움, 소프트웨어 개발 비용과 처리 비용 증가, 잠재적 오류 증가, 보안의 어려움

3. 데이터베이스의 정의

한 조직의 여러 응용 시스템들이 공용하기 위해 통합, 저장한 대용량의 운영 데이터의 집합

4. 데이터베이스의 특성

실시간 접근성, 계속적인 변화(정확성 유지), 동시 공용, 내용에 의한 참조, 지속성, 상호 관련성

5. 데이터베이스의 개념적 구성요소

개체 : 업무가 다루는 사물(대상), 유일하게 식별될 수 있는 사물, 데이터베이스 내에 나타내는 구별할 수 있는 객체
관계 : 업무가 다루는 사물(대상)들 사이에 존재하는 연관, 2개 이상의 개체를 연결한 집단화로 이뤄짐
속성 : 각 사물(대상)이 가지고 있는 상세한 특성, 개체 또는 관계의 기초적인 성질을 나타냄, 데이터베이스에서 가장 작은 논리적 단위, 파일 측면에서 보면 데이터 항목 혹은 필드

6. 데이터베이스의 구조

논리적 구조 : 사용자의 관점에서 본 데이터의 개념적 구조
물리적 구조 : 저장 관점에서 본 데이터의 물리적 배치, 저장장치에 저장된 데이터의 실제 구조, 실제 디스크에 어떻게 저장되는지 스토리지 관점에서 보는 것

7. 3단계 데이터베이스

외부 스키마 : 데이터베이스의 개개 사용자나 응용 프로그램머가 접근하는 데이터베이스를 정의
- 외부 스키마는 개념 스키마의 부분 집합
개념 스키마 : 범 기관적 입장에서 데이터베이스를 정의한 것
내부 스키마 : 저장 장치 입장에서 데이터베이스 전체가 저장되는 방법을 명세한 것

8. 데이터 독립성

DBMS가 추구하는 궁극적인 목적
논리적 데이터 독립성 : 데이터베이스의 논리적 구조를 변경시키더라도 기존 응용 프로그램들에 아무런 영향 X
- 외부/개념 사상은 응용 인터페이스라고 함
- 개념 스키마에서 새로운 내용 추가, 기존 내용 삭제 시 외부 스키마는 영향 받지 X
- Views : 사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 이름을 가진 가상 테이블(저장 장치 내에 물리적으로 존재 X)
```
Students(sid, sname, gpa) -> Snames(sid, sname) and Sgpas(sid, gpa)
CREATE VIEW Students (sid, sname, gpa)
	AS SELECT sid, sname, gpa FROM Snames SN, Sgpas SG WHERE SN.sid = SG.sid
```
물리적 데이터 독립성 : 데이터베이스의 물리적 구조를 변경시켜도 기존 응용 프로그램이나 데이터베이스의 논리적 구조에 아무런 영향 X
- 개념/내부 사상은 저장 인터페이스라고 함