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[DB] 데이터베이스 무결성 종류 (개체, 참조, 속성, 사용자, 키) 1. 개체 무결성 한 엔터티에서 같은 기본키(PK)를 가질 수 없거나, 기본키(PK)의 속성이 NULL을 허용하지 않는 제약조건 2. 참조 무결성 외래 키가 참조하는 다른 개체의 기본 키에 해당하는 값이 기본 키 값이나 NULL이여야 하는 제약조건 3. 속성 무결성 속성의 값은 기본값, NULL 여부, 도메인(데이터 타입, 길이)가 지정된 규칙을 준수해야 하는 제약조건 4. 사용자 무결성 사용자의 의미적 요구사항을 준수해야 하는 제약조건 5. 키 무결성 한 릴레이션에 같은 키값을 가진 튜플들을 허용할 수 없는 제약조건 더보기
[DB] 시공간 데이터베이스의 개념, 특징(Spatio-Temporal Database) 0. 시공간 데이터베이스 정의 시간과 공간을 합친 개념으로, 공간과 시간에서 데이터를 수집해 데이터 분석을 한다. 특정 지역의 위치와 시간에 따른 현상을 설명한다. 1. 시공간 데이터베이스 예제 움직이는 물체에 관한 추적 (주어진 시간에 하나의 위치를 가진다.) 지리적 영역 내에 짧은 시간 범위 동안만 존재 가능한 무선 통신 네트워크들의 데이터베이스 주어진 지리적 영역에서, 시간의 지남에 따른 새로운 종이나 기존 종들의 멸종이나 이주 2. 시공간 데이터베이스 데이터 분석 시공간 데이터 분석은 생물학, 생태학, 기상학, 의학, 등의 분석에 쓰인다. 공간은 방향에 제한이 없으나(동서남북,위아래), 시간은 앞으로만 가기 때문에 두 가지 요소를 이용해서 결합하는 것은 복잡할 수 있다. 시공간에서의 데이터 분석은.. 더보기
[DB] 공간 데이터베이스 (Spatial DataBase) 0. 공간 데이터베이스 정의 공간 데이터베이스는 공간데이터나 기하 공간으로 정의된 데이터들을 저장하거나 조회하는 성능이 강화된 데이터베이스다. 이러한 데이터들은 좌표, 점, 선, 도형, 토폴로지로 저장된다. 몇몇 공간 데이터베이스는 복잡한 데이터 3차원, 선형 네트워크 등을 다룬다. 1. 공간 데이터베이스와 기존 데이터베이스 차이점 보통의 데이터베이스 시스템은 인덱스를 통해 빠른 조회나, 접근을 한다. 공간 데이터베이스는 기존 인덱스가 아닌 공간 인덱스(spatial index)로 데이터베이스 성능을 향상시킨다. 또한 그들만의 데이터 모델과, 쿼리에서 공간 데이터 타입(spatial data type)을 제공한다. 공간 쿼리(spatial query)는 공간적 데이터의 원하는 부분을 얻을 수 있게 해준다.. 더보기
[DB] 시계열 데이터베이스 (Time Series Database) 0. 시계열 데이터베이스 정의 "시계열"의 일부인 곳에서 데이터를 저장하고, 검색하도록 설계된 컴퓨터 시스템이다. 시계열은 타임스탬프로 구성된 데이터 요소의 집합이다. 타임스탬프는 각 데이터 요소가 다른 것과 어떤 관련이 있는지 알려주는 역할을 한다. 시계열 데이터베이스는 타임프스탬프화 된 대량의 데이터를 저장하고, 데이터를 저장, 검색할 수 있게 해주는 형식을 제공하고 그 데이터의 복잡한 분석을 돕는다. 1. 시계열 데이터베이스와 다른 데이터베이스의 차이점 타임스탬프 데이터 저장소와 압축 데이터 생명주기 관리, 데이터 요약 대량의 시계열 레코들의 종속 스캔을 지원하는 기능 시계열 인식 쿼리 2. 시계열 데이터베이스 예제 및 특징 긴 시간동안 처리해온 데이터의 요약을 불러올 수 있다. 6개월 동안 데이터.. 더보기
[DB] 트랜잭션의 개념, 4가지 특성, COMMIT, ROLLBACK 0. 트랜잭션 개념 밀접히 관련되어 분리될 수 없는 한 개 이상의 데이터베이스 조작을 말한다. 하나의 트랜잭션에는 하나 이상의 SQL 문장이 포함된다. 트랜잭션은 분할할 수 없는 최소의 단위이다. 데이터베이스의 논리적 연산 단위다. 1. 트랜잭션의 4가지 특성 원자성(automicity) - 트랜잭션에 정의된 연산들은 모두 성공적으로 실행되던지, 아니면 전혀 실행되지 않은 상태로 남아야 한다. (All or Nothing) 일관성(consistency) - 트랜잭션이 실행되기 전에 데이터베이스 내용이 잘못되어 있지 않다면, 트랜잭션이 실행된 이후에도 데이터베이스의 내용이 잘못되어선 안된다. 고립성(isolation) - 트랜잭션이 실행되는 중에 다른 트랜잭션의 영향을 받아 잘못된 결과를 만들어서는 안된다.. 더보기
[DB] DML, DDL, DCL, TCL 명령어의 종류 1. 데이터 조작어 DML(Data Manipulation Language) SELECT : 데이터베이스에 들어있는 데이터를 조회하거나, 검색하기 위한 명령어 INSERT : 데이터를 테이블에 새로운 행을 집어넣는 명령어 UPDATE : 데이터를 수정하는 명령어 DELETE : 데이터를 삭제하는 명령어 2. 데이터 정의어 DDL(Data Definition Language) CREATE : 테이블과 같은 데이터를 구조를 정의하는 사용하는 명령어 ALTER : 구조를 변경할 때 사용하는 명령어 DROP : 데이터 구조를 삭제하는 명령어 RENAME : 데이터 구조의 이름을 바꾸는 명령어 3. 데이터 제어어 DCL(Data Control Language) GRANT : 데이터베이스에 접근하고 객체들을 사용하.. 더보기
[DB] 분산 데이터베이스 개념, 투명성, 장단점, 분류 0. 분산 데이터베이스 개념 여러 곳으로 분산된 데이터베이스를 하나의 가상 시스템처럼 사용할 수 있게 하는 데이터베이스 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임이다. 1. 분산 데이터베이스의 6가지 투명성(Transparency) 분할 투명성 : 하나의 논리적 관계가 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 Site에 저장된다. 위치 투명성 : 사용하는 데이터의 저장 장소 명시할 필요 없다. 위치정보는 System Catalog에 유지된다. 지역사상 투명성 : 지역DBMS와 물리적 DB 사이에 Mapping을 보장한다. 중복 투명성 : DB 객체가 여러 site에 중복되어 있는지 알 필요가 없다. 장애 투명성 : 구성요소의 장애에 무관한 .. 더보기
[DB] 식별자의 개념, 특징, 분류 0. 식별자(Identifier) 개념 식별자란 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 의미한다. 하나의 엔터티 안에는 반드시 유일한 식별자가 존재해야 한다. 식별자라는 용어는 논리 데이터 모델링에서 사용하고, 키(Key)는 물리 데이터 모델링 단계에서 사용된다. 1. 주식별자의 특징 1-1 유일성 주식별자에 의해 엔터티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분한다. ex) 사원번호라는 주식별자가 모든 직원들에 대해 고유하게 부여된다. 1-2 최소성 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다. ex) 사원번호만으로도 판별 가능한 고유한 구조인데, 부적절하게 사원분류코드 + 사원번호를 이용한다. 1-3 불변성 주식별자가 특정 엔터티에.. 더보기