데이터베이스
조직에서 사용하는 운영 데이터들이 구조적으로 통합되어 하나의 주제와 관련있는 데이터의 모음
데이터 베이스의 2가지 종류
- 운영 데이터베이스
- 온라인 트랜잭션 처리 : 일상적으로 데이터를 수집, 수정, 관리할 필요가 있는 상황에서 사용
- 동적인 데이터 → 소매점, 병원 등 유동적인 상태에 있는 단체에서 사용
- 분석 데이터 베이스
- 온라인 분석 처리 : 역사적이고 시간에 의존적인 데이터를 저장하고 추적할 필요가 있는 상황에서 사용
- 정적인 데이터 → 데이터의 특정 시점의 상황 반영하여 화학 연구실, 마케팅 분석 회사같은 동향을 파악하는 단체에서 사용
관계형 데이터 베이스 모델
- 내장된 다중 수준 무결성 : 필드, 레코드, 관계, 업무상에 있어 무결성을 보장
- 논리적 및 물리적 데이터의 애플리케이션으로부터의 독립성 : 데이터베이스를 수정하더라도 데이터베이스 위에 구축된 앱에 영향을 미치지 않음
값 관련 용어
- 데이터
- 값 자체를 의미
- ex)김민서 021014 170.0 62
- 정보
- 데이터는 저장하는 것이고 정보는 추출하는 것
- 작업을 하거나 찾아볼 때 의미 있고 유용하도록 처리한 데이터
- 끊임없이 변화되고, 처리되고, 표현되므로 동적
- 데이터는 의미있는 정보로 바꾸도록 해야 함
- ex)이름 : 김민서
- 널(NULL)
- 누락된 값 혹은 미지의 값
구조 관련 용어
- 테이블 = 릴레이션
- 관계형 데이터베이스의 데이터가 저장되는 곳
- 릴레이션은 튜플(레코드), 속성(필드)로 구성
- 테이블 내에서의 레코드와 필드의 순서는 중요하지 않음 -> 관계형 DB가 유용한 이유
- 각각의 테이블은 각각의 레코드를 유일하게 식별하는 기본키(Primary Key)라는 필드를 포함
- 필드 = 속성 = 열
- 열에 해당하는 가장 작은 단위의 데이터
- 하나의 값만 가지고, 이름은 값의 종류를 명시해야 함
- 복합필드, 다중 값 필드, 계산된 필드(연결된 값, 수학연산식)은 포함하면 안됨
- 레코드 = 튜플 = 행
- 행에 해당하는 연관된 필드의 집합, 고유한 인스턴스
- 기본키에 의해 각각의 레코드는 데이터베이스에서 식별됨 -> 고객 ID를 통해 각각의 고객을 식별
- 테이블간의 관계를 이해하는데 핵심적인 요인
- 뷰
- 하나 이상의 테이블의 필드들로 구성된 '가상적 테이블'
- 여러 테이블로부터 온 여러 데이터에 대해 작업
- 사용자가 테이블내의 특정 필드를 보거나 조작하는 것을 막음 -> 보안 측면에서 유리
- 데이터 무결성 구현
