01. Introduction(1) - DB란?

 

1. 1 DBMS

- DBMS(Database Management System)

  : 서로 관계있는 데이터들의 모임과 그 데이터에 접근하기 위한 프로그램의 집합.

- Data Base

  : 데이터들의 모임.

 

<특성>

1) DBMS 는 각 기업에 대한 정보를 포함.

2) 데이터베이스 응용 => 금융, 대학, 인적 자원등 매우 다양

3) DB는 매우 클 수 있다.

4) DB는 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미친다.

- ex) ATM: 사용자가 직접 DB에 관여.

 

1. 2 Drawbacks of using file systems to store data

1) Data redundancy and inconsistency

2) Difficulty in accessing data

3) Integrity problems

4) Atomicity of updates 

 - 부분 업데이트가 수행되면 DB에 문제가 발생하게 된다. 

   ex) 은행에서 돈이 빠져나갔는데 계좌금액은 바뀌지 않음.

5) Concurrent access by multiple users

6) Security problems

=> DB는 이 모든 것에 대한 해결책을 가지고 있다.

 

1. 3 데이터 관점

1. 3. 1 Levels of Abstraction

1) Physical level: 데이터가 실제로 어떻게 저장되어 있는지 기술.

2) Logical level: 어떤 데이터가 저장되어 있는지 데이터및 데이터 간에 관계를 설명.

3) View level: Logical레벨은 여전히 복잡, 사용자들이 시스템을 간단하게 사용하도록 도와주는 레벨. + 보안까지.

- data independence: 논리 단계의 사용자는 복잡한 물리적 구조에 대해 전혀 알 필요가 없다.

 

Levels of Abstraction

 

1. 3. 2 Instances and Schemas

1) Schema: 데이터베이스의 논리적인 구조. ex) 변수선언과 유사.

 - Physical schema: 물리적 수준에서의 DB 설계기술.

 - Logical schema: 논리적 수준에서의 DB 설계기술. 

   : 가장 큰 영향을 준다. 대부분 DB는 이걸로 작성됨.

 - Sub schema: View 단계 Schema를 여러개 가지는 것.

2) Instance: 데이터베이스의 실제 내용 ex) 변수에 저장된 값.

- Physical Data independence: Physical schema가 변경되어도 응용프로그램(or Logical schema)을 고칠 필요가 없다.

 

1. 3. 3 Data Model

- Data Model

: 데이터, 데이터사이의 관계, 데이터의 의미등을 기술하기 위한 개념적 표현들의 집합.

- Data Model 대표적인 4종류

1) Relational model

: 데이터와 데이터 사이의 관계를 나타내기 위한 테이블(= 릴레이션)의 모임.

2) Entity-Relationship data model (mainly for database design)

3) Object-based data models (Object-oriented and Object-relational)

4) Semistructured data model  (XML)

Relational model 예시