inroot

#41_정렬방식

 - 내부정렬

  ㆍ소량의 데이터에 대하여 주기억장치 내에만 기억시켜서 정렬하는 방식

  ㆍ종류 : 하프정렬, 삽입정렬, 버블정렬, 선택정렬, 퀵정렬, 2-Way Merge Sort, 기수정렬(=Radix Sort)

 - 외부정렬

  ㆍ대량의 데이터에 대하여 보조기억장치에 기억시켜서 정렬하는 방식으로, 대부분 합병정렬(Merge Sort)기법으로 처리

  ㆍ종류 : 밸런스 병합정렬, 캐스캐이드 병합정렬, 폴리파즈 병합정렬, 오실레이팅 병합정렬

#42_해싱(Hashing)

 - Hash Table이라는 기억공간을 할당하고, 해시함수(Hash Function)를 이용하여 레코드 키에 대한 Hash Table 내의 Home Address를 계산한 후, 주어진 레코드를 해당 기억장소에 저장하거나 검색작업을 수행하는 방식

 - DAM(직접접근) 파일을 구성할 떄 해싱이 사용되먀, 접근 속도는 빠르나 기억공간이 많이 요구됨

 - 검색 속도가 가장 빠름

 - 삽입, 삭제 작업의 빈도가 많을 때 유리한 방식

 - 해시 테이블(Hash Table)

  ㆍ레코드를 1개 이상 보관할 수 있는 Home Bucket들로 구성한 기억공간으로, 보조기억장치에 구성할 수도 있고 주기억장치에 구성할 수도 있음

  ㆍ버킷(bucket) : 하나의 주소를 갖는 파일의 한 구역을 의미하며, 버킷의 크기는 같은 주소에 포함될 수 있는 레코드 수를 의미

  ㆍ슬롯(slot) : 한 개의 레코드를 저장할 수 있는 공간으로 n개의 슬롯이 모여 하나의 버킷 형성

  ㆍCollision(충돌현상) : 서로 다른 두 개 이상의 레코드가 같은 주소를 갖는 현상

  ㆍSynonym : 같은 Home Address를 갖는 레코드들의 집합

  ㆍOverflow : 계산된 Home Address의 Bucket 내에 저장할 기억공간이 없는 상태(버킷을 구성하는 슬롯이 여러 개일 때는 Collision은 발생해도 Overflow는 발생하지 않을 수 있음)

#43_순차 파일(Sequential File) =  순서 파일

 - 입력되는 데이터들을 논리적인 순서에 따라 물리적 연속 공간에 순차적으로 기록하는 방식

 - 급여 관리 등과 같이 변동 사항이 크지 않고 기간 별로 일괄 처리를 주로 하는 경우에 적합함

 - 주로 순차 접근이 가능한 자기 테이프에서 사용됨

 - 순차 파일의 장점

  ㆍ기록 밀도가 높아 기억 공간을 효율적으로 사용할 수 있음

  ㆍ매체 변환이 쉬워 어떠한 매체에도 적용할 수 있음

  ㆍ레코드를 기록할 때 사용한 키 순서대로 레코드를 처리하는 경우, 다른 편성법보다 처리 속도가 빠름

 - 순차 파일의 단점

  ㆍ파일에 새로운 레코드를 삽입, 삭제하는 경우 파일 전체를 복사해야하므로 시간이 많이 소요됨

  ㆍ데이터 검색 시 처음부터 순차적으로 하기 때문에 검색 효율이 낮음

#44_색인 순차 파일(Indexed Sequential File)

 - 순차 처리와 랜덤 처리가 모두 가능하도록 레코드들을 키 값순으로 정렬(Sort)시켜 기록하고, 레코드의 키 항목만을 모든 색인을 구성하여 편성하는 방식

 - 색인을 이용한 순차적인 접근 방법을 제공하여 ISAM(Index Sequential Access Method)라고도 함

 - 레코드를 참조하는 경우 색인을 탐색한 후 색인이 가리키는 포인터(주소)를 사용하여 직접 참조할 수 있음

 - 일반적으로 자기 디스크에 많이 사용되며, 자기 테이프에서는 사용할 수 없음

 - 색인 순차 파일의 구성

  ㆍ기본 구역(Prime Area) : 실제 레코드들을 기록하는 부분으로, 각 레코드는 키 값 순으로 저장됨

  ㆍ색인 구역(Index Area) : 기본 구역이 있는 레코드들의 위치를 찾아가는 색인이 기록되는 부분으로, 트랙 색인 구역, 실린더 색인 구억, 마스터 색인 구역으로 구분할 수 있음

  ㆍ오버플로우 구역(Overflow Area) : 기본 구억에 빈 공간이 없어서 새로운 레코드의 삽입이 불가능할 때를 대비하여 예비적으로 확보해둔 부분

   ① 실린더 오버플로우 구역 : 각 실린더마다 만들어지는 오버플로우 구역으로, 해당 실린더의 기본 구역에서 오버플로우된 데이터를 기록함

   ② 독립 오버플로우 구역 : 실린더 오버플로우 구역에 더 이상 오버플로우된 데이터를 기록할 수 없을 때 사용할 수 있는 예비 공간으로, 실린더 오버플로우 구역과는 별도로 만들어짐

#45_VSAM 파일

 - 동적 인덱스 방버블 이용한 색인 순차 파일

 - 제어 구간, 제어 구역, 순차 세트, 인덱스 세트로 구성됨

  ㆍ제어 구간(Control Interval) : 데이터 레코드가 저장되는 부분

  ㆍ제어 구역(Control Area) : 몇 개의 제어 구간을 모아놓은 것

  ㆍ순차 세트(Sequence Set) : 제어 구역에 대한 인덱스를 저장한 것

  ㆍ인덱스 세트(Index Set) : 순차 세트의 상위 인덱스

 - 기본 구역과 오버플로우 구역을 구분하지 않음

 - 레코드를 삭제하면 그 공간을 재사용할 수 있음

 - 제어 구간에 가변 길이 레코드를 쉽게 수용할 수 있음

#31_내장 SQL의 특징

 - 내장 SQL : 응용 프로그램 내에 SQL 문장을 내포하여 프로그램이 실행될 때 함께 실행되도록 호스트 프로그램 언어에 삽입된 SQL

 - 일반 SQL 실행문은 호스트 언어에서 실행문이 나타날 수 있는 곳이면 프로그램의 어느 곳에서나 사용 가능

 - 일반 SQL문은 수행 결과로 여러 개의 튜플을 반환하는 반면, 내장 SQL은 단 하나의 튜플만을 반환

 - 내장 SQL문에 의해 반환되는 튜플은 일반 변수를 사용하여 저장할 수 있음

 - 호스트 프로그램의 컴파일 시 선행처리기에 의해 내장 SQL문은 분리되어 컴파일됨

 - 호스트 변수와 데이터베이스 필드의 이름은 같아도 됨

 - 내장 SQL문의 호스트 변수의 데이터 타입은 이에 대응하는 데이터베이스 필드의 SQL 데이터 타입과 일치하여야 함

 - 삽입 SQL문이 실행되면 SQL 실행의 상태가 SQL 상태 변수에 전달됨

 - 호스트 언어의 실행문과 구분시키는 방법

  ① 명령문의 구분

  ㆍC/C++에서 내장 SQL문은 $와 세미콜론(;) 문자 사이에 기술함

  ㆍVisual BASIC에서는 내장 SQL문 앞에 'EXEC SQL'을 기술함

  ② 변수의 구분

  ㆍ내장 SQL에서 사용하는 호스트 변수는 변수 앞에 콜론(:) 문자를 붙임

#32_시스템 카탈로그

 - 시스템 그 자체에 관련이 있는 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스

 - 데이터베이스에 포함되는 모든 데이터 객체에 대한 정의나 명세에 관한 정보를 유지 관리하는 시스템 테이블

 - 데이터 정의어(DDL)의 결과로 구성되는 기본 테이블, 뷰, 인덱스, 패키지, 접근권한 등의 데이터베이스 구조 및 통계 정보를 저장

 - 카탈로그들이 생성되면 자료 사전(Data Dictionary)에 저장되기 때문에 좁은 의미로는 카탈로그를 자료사전 이라고도함

 - 카탈로그에 저장된 정보를 메타 데이터(Meta-Data)라고 함

 - 카탈로그의 특징

  ㆍ카탈로그 자체도 시스템 테이블로 구성되어 있어 일반 이용자도 SQL을 이용하여 내용을 검색해 볼 수 있음

  ㆍINSERT, DELETE, UPDATE문으로 갱신하는 것은 허용하지 않음

  ㆍDBMS가 스스로 생성하고 유지함

  ㆍ카탈로그는 사용자가 SQL문을 실행시켜 기본 테이블, 뷰, 인덱스 등에 변화를 주면 시스템이 자동으로 갱신함

#33_뷰(View)

 - 사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된, 이름을 가지는 가상 테이블

 - 권한이 있는 상태로 저장장치 내에 물리적으로 존재하지 않지만, 사용자에게는 있는 것처럼 간주됨

 - 뷰(View)의 특징

  ㆍ기본 테이블로부터 유도된 테이블이기 때문에 기본 테이블과 같은 형태의 구조를 가지며, 조작도 기본 테이블과 거의 같음

  ㆍ가상 테이블이기 때문에 물리적으로 구현되어 있지 않음

  ㆍ필요한 데이터만 뷰로 정의해서 처리할 수 있기 때문에 관리가 용이하고 명령문이 간단해짐

  ㆍ뷰를 통해서만 데이터에 접근하게 하면 뷰에 나타나지 않는 데이터를 안전하게 보호하는 효율적인 기법으로 사용할 수 있음

  ㆍ기본 테이블의 기본키를 포함한 속성(열) 집합으로 뷰를 구성해야만 삽입, 삭제, 갱신 연산이 가능

  ㆍ정의된 뷰는 다른 뷰의 정의에 기초가 될 수 있음

  ㆍ하나의 뷰를 삭제하면 그 뷰를 기초로 정의된 다른 뷰도 자동으로 삭제됨

 - 뷰의 장점

  ㆍ논리적 데이터 독립성을 제공

  ㆍ동일 데이터에 대해 동시에 여러 사용자의 상이한 응용이나 요구를 지원

  ㆍ사용자의 데이터 관리를 간단하게 해줌

  ㆍ접근제어를 통합 자동 보안이 제공

 - 뷰의 단점

  ㆍ독립적인 인덱스를 가질 수 없음

  ㆍ뷰의 정의를 변경할 수 없음

  ㆍ뷰로 구성된 내용에 대한 삽입, 삭제, 갱신 연산에 제약이 따름

#34_자료구조의 분류

 - 선형구조 : 선형리스트, 연결리스트, 스택, 큐, 데크

 - 비선형 구조 : 트리, 그래프 

#35_Stack(스택) ; 선형구조

 - 리스트의 한쪽 끝으로만 자료의 삽입, 삭제 작업이 이루어지는 자료구조

 - 가장 나중에 삽입된 자료가 가장 먼저 삭제되는 후입선출(LIFO, Last-In, First-Out) 방식으로 자료를 처리

 - TOP(스택 포인터) : Stack으로 할당된 기억공간에 가장 마지막으로 삽입된 자료가 기억된 공간을 가리키는 요소, 스택 포인터 라고도 함

 - Bottom : 스택의 가장 밑바닥

 - Stack의 용도

  ㆍ부프로그램 호출 시 복귀주소를 저장할 때

  ㆍ인터럽트가 발생하여 복귀주소를 저장할 때

  ㆍ후위표기법(Postfix Notation)으로 표현된 산술식을 연산할 때

  ㆍ0 주소 지정방식 명령어의 자료저장소

  ㆍ재귀(RECURSIVE) 프로그램의 순서제어

  ㆍ컴파일러를 이용한 언어변역 시

#36_큐(Queue) ; 선형구조

 - 선형 리스트의 한쪽에서는 삽입작업이 이루어지고 다른 쪽에서는 삭제 작업이 이루어지도록 구성한 자료구조

 - 가장 먼저 삽입된 자료가 가장 먼저 삭제되는 선입선출(FIFO ; First-In. First-Out) 방식으로 처리

 - Queue를 이용하는 예

  ㆍ창구업무처럼 서비스 순서를 기다리는 등의 대기행렬의 처리에 사용

  ㆍ운영체제의 작업 스케줄링에 사용

#37_데크(Deque) ; 선형구조

 - 삽입과 삭제가 리스트의 양쪽 끝에서 모두 발생할 수 있는 자료구조

 - 스택과 큐의 장점만 따서 구성한 것임

 - 입력이 한쪽에서만 발생하고 출력은 양쪽에서 일어날 수 이쓴 입력제한과, 입력은 양쪽에서 일어나고 출력은 한곳에서만 이루어지는 출력 제한이 있음

 - 입력 제한 데크 : Scroll

 - 출력 제한 데크 : Shelf

#38_트리(Tree) 관련용어

 - 노드(Node) : 하나의 자료항목과 다른 항목에 대한 가지(Branch)를 합친 것

  ex) A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M

 - 근노드(Root Node) : 트리의 맨 위에 있는 노드 ex) A 

 - 디그리(Degree, 차수) : 각 노드에서 뻗어 나온 가지의 수 ex) A=3, B=2, C=1, D=3

 - 트리의 디그리 : 노드들의 디그리 중에서 가장 많은 수

  ex) 노드 A나 D가 3개의 디그리를 가지므로 위 트리의 디그리는 3임

 - 단말노드(Terminal Node)=잎노드(Leaf Node) : 자식이 하나도 없는 노드 즉 Degree가 0인 노드

  ex) K, L, F, G, M, I, J

 - 비단말 노드(Non-Terminal Node) : 자식이 하나라도 있는 노드 즉, Degree가 0이 아닌 노드

  ex) A, B, C, D, E, H

 - 자노드(Son Node) : 어떤 노드에 연결된 다음 레벨의 노드들

  ex) D의 자노드 : H, I, J

 - 부노드(Parent Node) : 어떤 노드에 연결된 이전 레벨의 노드들

  ex) E, F 의 부노드는 B

- 형제노드(Brother Node, Sibling) : 동일한 부모를 갖는 노드들

  ex) H의 형제노드는 I, J

 - Level : 근노드의 Level을 1로 가정한 후 어떤 Level이 L이면 자식노드는 L+1

  ex) H의 레벨은 3

 - 깊이(Depth, Height) : 어떤 Tree에서 노드가 가질 수 있는 최대의 레벨

  ex) 위 트리의 깊이는 4

#39_이진트리의 운행법(Traversal)

 - Preorder 운행 : Root -> Left -> Right 순으로 운행함

 - Inorder 운행 : Left -> Root -> Right 순으로 운행함

 - Postorder 운행 : Left -> Right -> Root 순으로 운행함

#40_수식의 표기법

 - 전위표기법(PreFix) : 연산자 -> Left -> Right

 - 중위표기법(InFix) : Left -> 연산자 -> Right

 - 후위표기법(PostFix) : Left -> Right -> 연산자

#21_관계 데이터베이스 특징

 - 1970년 IBM에서 근무하는 E. F. Codd에 의해 처음 제안되었음

 - 개체(Entity)나 관계(Relationship)를 모두 릴레이션(Relation)이라는 표(Table)로 표현

 - 릴레이션은 개체를 표현하는 개체 릴레이션, 관계를 나타내는 관계 릴레이션으로 구분

 - 장점 : 간결하고 보기 편리하며, 다른 데이터베이스로의 변환이 용이

 - 단점 : 성능이 다소 떨어짐

#22_관계 데이터베이스의 Relation 구조

● 데이터들을 표(Table)의 형태로 표현한 것으로 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성

● 튜플(Tuple)

 - 릴레이션을 구성하는 각각의 행

 - 속성의 모임으로 구성

 - 파일 구조에서 레코드와 같은 의미

● 속성(Attribute, 애트리뷰트)

 - 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위

 - 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당

 - 개체의 특성을 기술

● 도메인(Domain)

 - 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자(atomic)값들의 집합

 - 실제 애트리뷰트 값이 나타날 때 그 값의 합법여부를 시스템이 검사하는 데에도 이용

● 차수(Degree) : 속성(Attribute)의 개수

● 기수(대응수 ; Cardinality) : 튜플(Tuple)의 개수

#23_키(Key)의 개념 및 종류

● 데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 기준이 되는 애트리뷰트

● 후보키(Candidate Key)

 - 릴레이션을 구성하는 속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합, 즉 기본키로 사용할 수 있는 속성들을 말함

 - 릴레이션에 있는 모든 튜플에 대해서 유일성과 최소성을 만족시켜야 함

● 기본키(Primary Key)
 - 후보키 중에서 선택한 주키(Main Key)

 - 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성

 - NULL 값을 가질 수 없음

 - 기본키로 정의된 속성에는 동일한 값이 중복되어 저장될 수 없음

● 대체키(Alternate Key) = 보조키

 - 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키들을 말함

 - 보조키라고도 함

● 슈퍼키(Super Key)

 - 릴레이션에서 같은 튜플이 발생하지 않는 키를 구성할 때, 속성의 집합으로 구성하는 것을 말함

 - 릴레이션을 구성하는 모든 튜플에 대해 유일성은 만족시키지만, 최소성은 만족시키지 못함

● 외래키(Foreign Key)

 - 관계(Realtionship)를 맺고 있는 릴레이션 R1, R2에서 릴레이션 R1이 참조하고 있는 릴레이션 R2의 기본키와 같은 R1 릴레이션 속성

 - 외래키로 지정되면 참조테이블의 기본키에 없는 값은 입력할 수 없음

#24_무결성

 - 개체 무결성 : 릴레이션에서 기본키를 구성하는 속성은 널(NULL) 값이나 중복값을 가질수 없음

  ex) '학생' 릴레이션에 '학번'이 기본키로 정의 되면 튜플을 추가할 때 '주민번호'나 '성명' 필드에는 값을 입력하지 않아도 되지만 '학번' 속성에는 반드시 값이 입력되어야 함, 또한 중복 불가

 - 참조 무결성 : 외래키 값은 NULL이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야함 즉, 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키값을 가질 수 없음

  ex) '수강' 릴레이션의 '학번' 속성에는 '학생' 릴레이션의 '학번' 속성에 없는 값은 입력할 수 없음

#25_순수관계 연산자

● 관계 데이터베이스에 적용할 수 있도록 특별히 개발한 관계 연산자

● Select(수평연산)

 - 릴레이션에 존재하는 튜플중에서 선택조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만듬

 - 릴레이션에 행(가로)에 해당하는 튜플을 구하는 것이므로 수평연산이라고도 함

 - 연산자의 기호는 그리스문자 시그마(σ)를 사용

 - 표기 형식 : σ<조건>(R) 단, R은 릴레이션 이름

● Project(수직 연산자)

 - 주어진 릴레이션에서 속성 List에 제시된 속성(Attribute)만을 추출하는 연산

 - 릴레이션의 열(세로)에 해당하는 Attribute을 추출하는 것이므로 수직 연산자라고도 함

 - 연산자의 기호는 그리스문자 파이(π)를 사용

 - 표기 형식 : π<속성리스트>(R) 단, R은 릴레이션 이름

● Join

 - 공통 속성을 중심으로 2개의 릴레이션을 하나로 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산

 - 연산자의 기호는 그리스문자 ▷◁를 사용

 - 표기 형식 : R▷◁키속성r=키속성sS

   단, 속성 r은 릴레이션 R의 속성이고, 키속성 s는 릴레이션 S의 속성임

● Division

 - X ⊃ Y인 2개의 릴레이션에서 R(X)와 S(Y)가 있을 때, R의 속성이 S의 속성값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산

 - 표기 형식 : R[속성r : 속성s] S

   단, 속성 r은 관계 R의 속성이고 속성 s는 관계 S의 속성이며, 속성 r과 속성 s는 동일 속성값을 가지는 속성이여야 함

#26_Anomaly(이상)의 개념 및 종류

● 이상(Anomaly) : 정규화를 거치지 않은 데이터베이스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작 시 발생하는 예기치 못한 곤란한 현상

 - 삽입 이상(Insertion Anomaly) : 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 함께 삽입되는 형상

 - 삭제 이상(Deletion Anomaly) : 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 현상

 - 갱신 이상(Update Anomaly) : 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생기는 현상

#27_정규화 과정

#28_SQL의 분류

● DDL(데이터 정의어)

 - SCHEMA, DOMAIN, TABLE, VIEW, INDEX를 정의하거나 변경 또는 삭제할 때 사용하는 언어

 - 데이터베이스 관리자나 데이터베이스 설계자가 사용

 - 데이터 정의어(DDL)의 3가지 유형

  ㆍCREATE : Schema, Domain, Table, View, Index를 정의

  ㆍALTER : Table에 대한 정의를 변경하는데 사용

  ㆍDROP : Schema, Domain, Table, View, Index를 삭제

● DML(데이터 조작어)

 - 데이터베이스 사용자가 응용 프로그램이나 질의어를 통하여 저장된 데이터를 실질적으로 처리하는데 사용하는 언어

 - 데이베이스 사용자와 데이터베이스 관리시스템 간의 인터페이스 제공

 - 데이터조작어(DML)의 4가지 유형

  ㆍSELECT : 테이블에서 조건에 맞는 튜플을 검색

  ㆍINSERT : 테이블에 새로운 튜플을 삽입

  ㆍDELETE : 테이블에서 조건에 맞는 튜플을 삭제

  ㆍUPDATE : 테이블에서 조건에 맞는 튜플의 내용을 변경

● DCL(데이터 제어어)

 - 데이터의 보안, 무결성, 데이터 회복, 병행 수행 제어 등을 정의하는데 사용하는 언어

 - 데이터베이스 관리자가 데이터 관리를 목적으로 사용

 - 데이터 제어어(DCL)의 종류

  ㆍCOMMIT : 데이터베이스 조작 작업이 정상적으로 완료되었음을 관리자에게 알려줌

  ㆍROLLBACK : 데이터베이스 조작 작업이 비정상적으로 종료되었을 떄 원래의 상태로 복구

  ㆍGRANT : 데이터베이스 사용자에게 사용권한을 부여

  ㆍREVOKE : 데이터베이스 사용자의 사용권한을 취소

#29_Select 문

● 테이블을 구성하는 튜플(행)들 중에서 전체 또는 조건을 만족하는 튜플(행)을 검색하여 주기억장치상에 임시 테이블로 구성시키는 명령문

● 일반형식

  SELECT predicate [테이블명.]속성명1, [테이블명,]속성명2, ...

  FROM 테이블명1, 테이블명2, ...

  [WHERE 조건]

  [GROUP BY 속성명1, 속성명2, ...]

  [HAVING 조건]

  [ORDER BY 속성명 [ASC | DESC]];

 ① SELECT절

  - Predicate : 불러올 튜플수를 제한할 명령어를 기술

  ㆍALL : 모든 튜플을 검색할 때 지정하는 것으로, 주로 생략

  ㆍDISTLNCT : 중복된 튜플이 있으면 그 중 첫번째 한개만 검색

  ㆍDISTINCTROW : 중복된 튜플을 검색하지만 선택된 속성의 값이 아닌, 튜플 전체를 대상으로 함

  - 속성명 : 검색하여 불러올 속성(열) 및 수식들을 지정

  ㆍ기본 테이블을 구성하는 모든 속성을 지정할 때는 '*'를 기술

  ㆍ두 개 이상의 테이블을 대상으로 검색할 때는 반드시 테이블명, 속성명으로 표현

 ② FROM절 : 질의에 의해 검색될 데이터들을 포함하는 테이블명을 기술

 ③ WHERE절 : 검색할 조건을 기술

 ④ GROUP BY절 : 특정 속성을 기준으로 그룹화하여 검색할 때 그룹화 할 속성을 지정함, 일반적으로 그룹함수와 함께 사용

 ⑤ HAVING절 : GROUP BY와 함께 사용되며, 그룹에 대한 조건을 지정

 ⑥ ORDER BY절 : 특정 속성을 기준으로 정렬하여 검색할 때 사용

  - 속성명 : 정렬의 기준이 되는 속성명을 기술

  - [ASC | DESC] : 정렬방식으로 'ASC'는 오름차순, 'DESC'는 내림차순을 의미, 생략하면 오름차순으로 지정

#30_삽입, 삭제, 갱신문

● 삽입문(Insert Into ~ )

 INSERT

 INTO 테이블명(속성명1, 속성명2, ...)

 VALUES (데이터1, 데이터2, ...);

 - 대응하는 속성과 데이터의 개수와 data_type이 일치해야 함

 - 기본 테이블의 모든 속성을 사용할 때는 속성명을 생략할 수 있음

 - SELECT문을 사용하여 다른 테이블의 검색 결과 삽입할 수 있음

● 삭제문(delect From ~)

 DELETE

 FROM 테이블명

 WHERE 조건;

 - 모든 레코드를 삭제할 때는 WHERE 절을 생략함

 - 모든 레코드를 삭제하더라도 테이블 구조는 남아 있기 때문에 디스크에서 테이블을 완전히 제거하는 DROP과는 다름

● 갱신문(Update ~ Set ~)

 UPDATE 테이블명

 SET 속성명 = 데이터[, 속성명=데이터]

 WHER 조건;

#11_DBA(DataBase Administrator)

● DBA : 데이터베이스 시스템의 모든 관리와 운영에 대한 책임을 지고 있는 사람이나 그룹

● 데이터베이스 설계와 조작에 대한 책임

 - 데이터베이스 구성요소 결정

 - 개념 스키마 및 내부 스키마 정의

 - 데이터베이스의 저장 구조 및 접근 방법 정의

 - 보안 및 데이터베이스의 접근 권한 부여 정책 수립

 - 장애에 대비한 예비(Back up) 조치와 회복(Recovery)에 대한 전략 수립

 - 무결성을 위한 제약 조건의 지정

 - 데이터 사전의 구성과 유지 관리

 - 사용자의 변화 요구와 성능향상을 위한 데이터베이스의 재구성

● 행정 책임

 - 사용자의 요구와 불평의 청취 및 해결

 - 데이터 표현 방법의 표준화

 - 문서화에 대한 기준 설정

● 시스템 감시 및 성능분석

 - 변화 요구에 대한 적응과 성능 향상에 대한 감시

 - 시스템 감시 및 성능분석

 - 자원의 사용도와 병목현상 조사

 - 데이터 사용 추세, 이용 형태 및 각종 통계 등을 종합, 분석함

#12_데이터 모델의 정의

 - 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형

 - 현실 세계를 데이터베이스에 표현하는 중간 과정, 즉 데이터베이스 설계과정에서 데이터의 구조를 표현하기 위해 사용되는 도구

 - 데이터의 구조(Schema)를 논리적으로 묘사하기 위해 사용되는 지능적 도구

#13_데이터 모델의 종류

● 개념적 데이터 모델

 - 속성들로 기술된 개체 타입과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현하는 방법

 - 종류로는 E-R모델이 있음

● 논리적 데이터 모델

 - 필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현하는 방법

 - 단순히 데이터 모델이라고 하면 논리적 데이터 모델을 의미

 - 논리적 데이터베이스 모델은 데이터 간의 관계를 어떻게 표현하느냐에 따라 관계모델, 계층모델, 네트워크 모델로 구성

#14_데이터 모델의 구성요소

● 개체(Entity)

 - 데이터베이스에 표현하려는 것으로 사람이 생각하는 개념이나 정보단위 같은 현실 세계의 대상체

 - 유형, 무형의 정보로서 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성

 - 파일 시스템의 레코드에 대응하는 것으로 어떤 정보를 제공하는 역할 수행

 - 독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별이 가능

● 속성(Attribute)

 - 데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당

 - Entity를 구성하는 항목

● 관계(Relationship)

 - 개체(Entity)간의 관계 또는 속성(Attribute)간의 관계

#15_개체-관계(Entity-Relationship) 모델

 - 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것으로, 1976년 Peter Chen에 의해 제안됨

 - 개체 타입(entity type)과 이들 간의 관계 타입(relationship type)을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현

 - 데이터를 개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)으로 묘사함

 - 특정 DBMS를 고려한 것은 아님

#16_E-R 다이어그램

#17_관계형 데이터 모델

 - 계층 모델과 망 모델의 복잡한 구조를 단순화시킨 모델

 - 표(Table)를 이용해서 데이터 상호관계를 정의하는 DB 구조

 - 데이터간의 관계를 기본키(primary)와 이를 참조하는 외래키(foreign key)로 표현

 - 대표적인 언어로는 Oracle, MS-SQL. informix 등이 있음

 - 1:1, 1:N, M:N 관계를 자유롭게 표현할 수 있음

 - 장점 : 간결하고, 보기 편리하고, 다른 데이터베이스로의 변환이 용이

 - 단점 : 성능이 다소 떨어짐

#18_계층형 데이터 모델

 - 데이터의 논리적 구조도가 트리 형태이며, 개체가 트리를 구성하는 노드 역할을 함

 - 개체 집합에 대한 속성 관계를 표시하기 위해 개체를 노드로 표현하고 개체 집

합들 사이의 관계를 링크로 연결

 - 개체간의 관계를 부모와 자식간의 관계로 표현

 - 개체 타입간에는 상위와 하위관계가 존재하며, 일 대 다(1:N) 대응관계만 존재

 - 레코드 삭제 시 연쇄 삭제(Triggered Delete)가 됨

 - 개체 타입들간에는 사이클(cycle)이 허용되지 않음

 - 계층형 모델에서는 개체(Entity)를 세그먼트(Segment)라 부름

 - 대표적인 DBMS는 IMS임

 - 관계의 유형

  ㆍ속성 관계(Attribute Relation) : 세그먼트(개체)를 구성하는 속성들의 관계

  ㆍ개체 관계(Entity Relation) : 개체와 개체간의 관계를 링크로 표시

#19_망(그래프)형 데이터 모델

 - CODASYL이 제안한 것으로, CODASYL DBTG모델이라고도 함

 - 그래프를 이용해서 데이터 논리구조를 표현한 데이터모델

 - 상위와 하위 레코드 사이에서 다 대 다(N:M) 대응관계를 만족하는 구조

 - 레코드 타입간의 관계는 1:1, 1:N, N:M이 될 수 있음

 - 대표적 DBMS : DBTG, EDBS, TOTAL

#20_데이터베이스 설계 순서

 - 요구분석 : 요구조건 명세서 작성

 - 개념적 설계 : 개념 스키마, 트랜잭션 모델링, E-R 모델

 - 논리적 설계 : 목표 DBMS에 맞는 스키마 설계

 - 물리적 설계 : 목표 DBMS에 맞는 물리적 구조의 데이터로 변환

 - 구현 : 특정 DBMS의 DDL로 데이터베이스 작성

#01_정보처리시스템

● 정보시스템

 - 조직체에 필요한 DATA를 수집, 저장해 두었다가 필요시에 처리해서 의사결정에 유용한 정보를 생성하고 분배하는 수단

 - 사용하는 목적에 따라 경영정보 시스템, 군사 정보시스템, 인사 행정정보 시스템, 의사 결정 지원 시스템 등으로 사용됨

● 정보와 자료

 - 자료(Data) : 현실세계에서 관찰이나 측정을 통해 수집한 단순한 사실이나 결과값으로, 가공되지 않은 상태

 - 정보(Information) : 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 유용한 형태로, 자료를 가공(처리)해서 얻을 수 있는 결과

   자료 -> 가공(처리) ; 자료처리시스템 -> 정보

 - 자료처리 시스템 : 정보시스템이 사용할 자료를 처리하는 정보 시스템의 서브시스템으로, 처리형태에 따라 일괄 처리시스템, 분산 처리 시스템으로 분류됨

 - 데이터 웨어 하우스(DataWare House) : 조직이나 기업체의 중심이 되는 주요 업무 시스템에서 추출되어 새로이 생성된 데이터베이스로서 의사결정지원 시스템을 지원하는 주체적, 통합적, 시간적 데이터의 집합체

#02_데이터베이스의 정의

 - 통합된 데이터(Integrated data) : 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임

 - 저장된 데이터(Stored data) : 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된 자료

 - 운영 데이터(Operational data) : 조직의 업무를 수행하는데 있어서 존재가치가 확실하고 없어서는 안 될 반드시 필요한 자료

 - 공용 데이터 : 여러 응용 시스템들이 공동으로 소유하고 유지하는 자료

#03_데이터베이스의 특징

 - 실시간 접근성 : 수시적이고 비정형적인 질의(조회)에 대하여 실시간 처리(real time processing) 응답이 가능함

 - 계속적인 변화 : 새로운 데이터의 삽입(insertion), 삭제(deletion), 갱신(update)으로 항상 최신의 데이터 유지

 - 동시 공용 : 여러 사용자가 동시에 자기가 원하는 데이터를 이용할 수 있음

 - 내용에 의한 참조 : 데이터베이스에 있는 데이터를 참조할 때 데이터 주소나 위치에 의해서가 아니라 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 데이터를 찾음

#04_기존의 파일 처리 방식에서의 문제점

● 종속성으로 인한 문제점

 - 종속성 : 응용프로그램과 데이터 파일이 상호 의존적인 관계

 - 데이터 파일이 보조 기억 장치에 저장되는 방법이나 저장된 데이터의 접근 방법을 변경할 때는 응용프로그램도 같이 변경하여야함

● 중복성으로 인한 문제점

 - 일관성 : 중복된 데이터간에 내용이 일치하지 않는 상황이 발생하여 일관성이 없어짐

 - 보안성 : 중복되어 있는 모든 데이터에 동등한 보안수준을 유지하기가 어려움

 - 경제성 : 저장 공간의 낭비와 동일한 데이터의 반복 작업으로 인한 비용의 증가

 - 무결성 : 제어의 분산으로 인해 데이터의 정확성을 유지할 수 없음

#05_DBMS의 필수 기능

 - 정의(조직) : 데이터의 형(Type)과 구조, 데이터가 DB에 저장될 때의 제약조건 등을 명시하는 기능

 - 조작 : 체계적 처리를 위한 데이터 접근 수단 등을 정하는 기능

 - 제어 : 무결성, 보안 및 권한 검사, 병행수행 제어 등의 기능을 정하는 기능

#06_DBMS의 장단점

● 장점

 - 데이터의 중복을 피할 수 있음

 - 저장된 자료를 공동으로 이용할 수 있음

 - 데이터의 일관성을 유지할 수 있음

 - 데이터의 무결성을 유지할 수 있음

 - 보안을 유지할 수 있음

 - 데이터를 표준화할 수 있음

 - 데이터를 통합하여 관리할 수 있음

 - 항상 최신의 데이터를 유지함

 - 데이터의 실시간 처리가 가능함

 - 데이터의 논리적 물리적 독립성이 보장됨

● 단점

 - 데이터베이스 전문가 부족

 - 전산화 비용 증가

 - 대용량 디스크로의 집중적인 Access로 과부하(Overhead)가 발생

 - 파일의 예비(Backup)와 회복(Recovery)이 어려움

 - 시스템이 복잡함

#07_데이터의 독립성

 - 논리적 독립성 : 응용 프로그램과 데이터베이스를 독립시킴으로써, 데이터의 논리적 구조를 변경시키더라도 응용 프로그램은 변경되지 않음

 - 물리적 독립성 : 응용 프로그램과 보조기억장치와 같은 물리적 장치를 독립시킴으로써, 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위해 새로운 디스크를 도입하더라도 응용 프로그램에는 영향을 주지 않고 데이터의 물리적 구조만을 변경

#08_스키마(Schema)의 정의

 - 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세(Speciflca tion)를 기술(Description)함

 - 데이터베이스를 구성하는 데이터 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 및 데이터 조작시 데이터 값들이 갖는 제약조건 등에 관해 전반적으로 정의함

#09_스키마의 3계층

● 외부 스키마(External Schema) = 서브 스키마 = 사용자 뷰(View)

 - 사용자나 응용프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조 정의

 - 전체 데이터베이스의 한 논리적인 부분으로 볼 수 있으므로 서브스키마(subschema)라고도 함

 - 하나의 데이터베이스 시스템에는 여러 개의 외부 스키마가 존재할 수 있으며, 하나의 외부 스키마를 여러 개의 응용 프로그램이나 사용자가 공용할 수 있음

 - 같은 데이터베이스에 대해서도 서로 다른 관점을 정의할 수 있도록 허용함

● 개념 스키마(Conceptual Schema) = 전체적인 뷰(View)

 - 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조로서 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로 하나만 존재함

 - 개념 스키마는 개체간의 관계와 제약조건을 나타내고 데이터베이스의 접근 권한, 보안 및 무결성 규칙에 관한 명셀,ㄹ 정의

 - 단순히 스키마(schema)라고만 하면 개념 스키마를 의미함

 - 기관이나 조직체의 관점에서 데이터베이스를 정의한 것임

● 내부 스키마(internal Schema)

 - 데이터베이스의 물리적 구조

 - 데이터의 실제 저장 방법 기술

 - 물리적인 저장장치와 밀접한 계층

 - 시스템 프로그래머나 시스템 설계자가 보는 관점의 스키마

#10_데이터베이스 언어(Database Language)

● 데이터 정의 언어(DDL ; Data Definition Languge)

 - DB 구조, 데이터 형식, 접근 방식 등 DB를 구축하거나 수정할 목적으로 사용하는 언어

 - 번역한 결과가 데이터사전(Data-dictionary)이라는 특별한 파일에 여러개의 테이블로서 저장됨

 - 데이터 정의 언어의 기능

  ㆍ외부 스키마 명세 정의

  ㆍ데이터베이스 정의 및 수정

  ㆍ스키마에 사용되는 제약조건에 대한 명세 정의

  ㆍ데이터의 물리적 순서 규정

● 데이터 조작 언어(DML ; Data Manipulation Languge) = 서브 언어

 - 사용자로 하여금 데이터를 처리할 수 있게 하는 도구로서 사용자(응용 프로그램)와 DBMS간의 인터페이스 제공

 - 응용 프로그램을 통하여 사용자가 DB의 데이터를 실질적으로 조작할 수 있도록 하기 위해 FORTRAN, COBOL 등의 호스트 언어에 DB 기능을 추가시켜 만든 언어

 - 대표적인 데이터 조작어(DML)에는 질의어가 있으며, 질의어는 터미널에서 주로 이용하는 비절차적(procedural) 데이터 언어임

● 데이터 제어 언어(DCL ; Data Control Language)

 - 무결성, 보안 및 권한 제어, 회복 등을 하기 위한 언어

 - 데이터를 보호하고 데이터를 관리하는 목적으로 사용

 - 데이터 제어 언어의 기능

  ㆍ불법적인 사용자로부터 데이터를 보호하기 위한 데이터 보안(Security)

  ㆍ데이터 정확성을 위한 무결성(Integrity) 유지

  ㆍ시스템 장애에 대비한 데이터 회복과 병행 수행