엔지니어가 되고 싶은 공돌이

9. 1 Basic Query Structure - A typical SQL query has the form: select A1, A2, ..., An from r1, r2, ..., rm where P - Ai represents an attribute - Ri represents a relation - P is a predicate. -> 1개 또는 2개 이상의 릴레이션을 입력으로 넣어 1개의 릴레이션이 출력으로 나온다. 9. 2 Select Clause - Example: find the names of all instructors: select name from instructor - where 절이 없다는 것은 항상 true 임을 의미 한다. - SQL은 결과에서 중복을 허가한다. - dist..

- SQL은 IBM 에서 개발 했으며, ANSI, ISO에서 지정된 표준언어이다. 7. 1 SQL Domain type - char(n): 길이 n의 고정길이 문자열 - varchar(n): 초대 길이 n의 가변길이 문자열 - int: 정수 - smallint: 작은 정수 - numeric(p,d): p개의 수, d개의 소수점 뒤의 수. - real, double precision: 기계종속적인 정확도를 가지는 부동소수점 수. 기계종속의 두배의 정확도를 가지는 부동소수점 수. - float(n): 적어도 n개의 숫자의 정확도를 가지는 보동소수점 수. 7. 2 Create Table - An SQL relation is defined using the create table command: create t..

6. 1 query Language definition - query Language: 사용자가 DB로부터 정보를 요청할 때 사용하는 언어. - Procedural: Relational algebra => Relational algebra: 1, 2개의 릴레이션을 입력받아 결과로 새로운 릴레이션을 출력하는 연산들의 집합. - non-procedural: Tuple relational calculus, Domain relational calculus 6. 2 Relational algebra table - Selection: 선택조건을 만족하는 튜플을 출력. - Projection: 릴레이션에서 선택된 속성을 출력, 중복된 튜플은 제거. - Natural Join: 같은이름을 가지고있는 속성에서 두 릴레이..

5. 1 Example Relation - Relational Model : 오늘날 상용 데이터 처리에 가장 많이 사용하는 데이터 모델. -> 단순하기 때문에. - instructor = (ID, name, dept_name, salary) or instructor(ID, name, dept_name, salary) - : 테이블 이름 - columns: attributes(속성), 4개의 속성 - rows: tuples(값들의 리스트), 12개의 튜플 - 튜플은 정렬된 거랑 안된거랑 같은 릴레이션으로 본다. 5. 2 Attribute type - domain: 각 속성에 허가되는 값 집합. - 모든 속성의 domain은 원자적(atominc)이어야 한다. => 데이터를 더 이상 쪼갤 수 없다. - nu..

4. 1 Database Users and Administrators 1) native users 2) application programmers 3) sophisticated users 4) database administrators(분석가, CIO) 4. 2 Database Architecture 1) Centralized 2) Client-server 3) Parallel (multi-processor) 4) Distributed 4. 3 History 1980s: SQL이 표준이 됨. 2000s 초: XML, 자동 DB 처러 2000s 말: Giant data storage systems

3. 1 Database Design - Logical Design: DB schema 결정. - Physical Design: DB의 물리적 레이아웃 결정. - Data Normalization: 데이터의 중복을 최소화하기 위해 데이터의 구조를 결정하는 작업. => 안하면 생기게 되는 문제점 1) 정보 중복, 2) 정보 표현 불가능 - entity-Relationship model은 diagram으로 아래 같이 표현. - Object-Relational Data Model 1) 구조형과 집단형을 포함하는 풍부한 형 시스템을 지원. 2) 상속, 캡슐화 등. - DB의 기능적인 관점, 크게 2개 1) 저장장치 관리자: 트랙직션, 버퍼, 파일 관리 2) 질의 처리기: DDL인터프리터, DML컴파일러 3. 2..

2. 1 Data Manipulation Language (DML) : 데이터에 접근하거나 조작할 수 있도록 하는 언어(검색, 삽입, 삭제, 수정). - query language 라고도 한다. - 두 가지 형태 1) Procedural: 사용자는 필요한 데이터와 데이터 얻는 방법을 지정. 2) Declarative(nonprocedural) : 사용자는 필요한 데이터만 지정. - SQL: 가장 널리 사용되는 query language. 2. 2 Data Definition Language (DDL) : 데이터베이스 schema 를 정의하기 위한 언어. Example: create table instructor ( ID char(5), name varchar(20), dept_name varchar(20..

1. 1 DBMS - DBMS(Database Management System) : 서로 관계있는 데이터들의 모임과 그 데이터에 접근하기 위한 프로그램의 집합. - Data Base : 데이터들의 모임. 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) A..