데이터베이스 개론 정리 - 1 (기본 개념 & Oracle SQL Developer tools 설치)

1일차

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1. 설치

1.1 Oracle download (Windosw 7 64bit 11gR2 ver.)

www.oracle.com ->
Menu -> Downloads -> Database -> Oracle
Database -> 11gR2 ver File1,2 downloads. -> 두개의 압축폴더 하나의 폴더로 압축해제 -> 설치

1.2 Developer Tools download

download/developer download/Developer Tools–> SQL Developer –> 400MB Download

1.3 SQL Developer initioalize

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2. 데이터와 관련된 기본 정의

• 데이터 : 의미 없는 기록
• 정보 : 의미 있는 데이터
• 지식 : 가치 있는 정보
• 지혜 : 패턴화된 지식

데이터는 아무런 의미가 없는 기록을 말한다.

이러한 데이터가 모여 무언가 의미를 갖게 되면 그것이 바로 정보이다.

만약 정보를 바탕으로 한 가지 유용한 사실을 발견하게 된다면, 이는 지식이 된다.

최종적으로 이러한 지식을 바탕으로 모든 데이터를 분석하여, 지식을 패턴에 적용시키게 되면 지혜가 된다.

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3. k-ict

https://kbig.kr/ -> 인프라 -> 분석실습 관리

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4. Data Modeling

4.1 개념적, 논리적 모델링

- 현실 세계의 개념을 기반으로 개념적 모델링을 하는것. 
    -> ER 다이어그램

- 개념적 모델이 성립된 후 논리적(관계 데이터 모델) 모델링을 함.

- 의사소통과 협업을 위해 이러한 속성들을 표현해 주는것. (문서화 작업의 일부)

4.2 데이터베이스 생명주기

요구사항 수집 및 분석 -> 설계 -> 구현 -> 운영 -> 감시 및 개선 -> 요구사항 수집 및 분석

- 요구사항 수집 및 분석 : 현실 세계의 대상 및 사용자의 요구 등을 정리하고 분석함.

- 개념적 모델링 : 핵심 엔티티 도출, ERD 작성

- 논리적 모델링 : 각 개념을 구체화함. 상세속성을 정의하고 정규화함. ERD-RDB 모델링.

- 물리적 모델링 : 생성 계획에 따라 DB개체를 정의하고 테이블과 인덱스를 설계함.

4.3 세부사항

[4.3.1 요구사항 수집 및 분석 단계]

1. 실제 문서를 수집하고 분석
2. 담당자와의 인터뷰나 설문조사로 요구사항 수렴
3. 비슷한 업무의 기존 DB를 분석함
4. 각 업무와 연관된 모든 부분을 살펴봄

[4.3.2 개념적 모델링]

개체(entity)를 추출하고 각 개체들간의 관계를 정의하여 ER다이어그램을 만드는 과정.

[4.3.3 논리적 모델링]

1. 논리적 모델링이란

만들어진 ER 다이어그램을 바탕으로 사용하려는 DMBS에 맞게 매핑함.

실제 데이터베이스로 구현하기 위한 모델을 만드는 과정

2. 논리적 모델링의 과정

개념적 모델링에서 추출하지 않았던 모든 상세 속성들을 추출

정규화 수행 : 밑에서 설명

데이터 표준화 수행 : 데이터의 단위를 일치시킴. (여자, 여성, 여 같은 단위를 일치시켜야함.)

3. 물리적 모델링시 트랜잭션, 저장 공간 측면에서 설계를 고려해야 함.

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5. 데이터 이상 현상

잘못 설계된 테이블로 삽입, 삭제, 수정 같은 데이터 조작을 할때 일어나는 현상

(테이블에 투플을 삽입할 때 NULL값이 입력되거나, 연쇄삭제 현상이 일어나거나, 

데이터의 일관성이 훼손되는 현상)을 데이터 이상 현상이라고 한다. 

데이터 이상 현상은 추후 정리

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6. 정규화

이상 현상을 해결하기 위한 방법.

주로 테이블을 세분화하고 나누는 과정.

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7. Transaction

트랜잭션은 DBMS에서 데이터를 다루는 논리적인 작업의 단위이다.

보통 단일 SQL문을 사용하여 데이터를 다루지만, 여러개의 쿼리를 순차적으로 수행하기도 한다. 
이러한 쿼리 묶음의 단위를 트랜잭션이라고 한다.

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8. ER model

개체 타입 : 약한 개체 타입과 강한 개체 타입이 있음. 

강한 개체 타입은 독자적인 존재가 가능하고, 약한 개체 타입은 상위 개체 타입을 반드시 가지는 타입이다.

강한 개체는 직사각형, 약한 개체는 직사각형 두개를 겹친 모양으로 나타냄.

속성 : 속성은 개체가 가진 성질을 말하는데 속성의 유형으로 여러 가지가 있음. 

속성, 키속성, 약한 개체의 식별자(약한 개체는 키 대신에 식별자를 가짐), 다중값 속성, 유도 속성, 복합 속성 등

만약 속성이 개체를 유일하게 식별할 수 있는 키일 경우, 속성 이름에 밑줄을 긋는 모양이 된다.

약한 개체 타입의 개별 개체를 고유하게 식별하는 속성을 식별자(discriminator) 혹은 부분키(partial key)라고 함.

관계 타입에서의 관계 대응 수 : 일대 일, 일대 다, 다대 다 등

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9. ER model의 관계 데이터 모델로의 사상

ER모델을 관계 데이터 모델로 사상시키는 과정.

- 9.1 개체 타입의 사상

강한 개체 타입, 약한 개체 타입으로 나뉘는데 약한 개체 타입의 경우 

자신의 키와 함께 강한 개체의 타입의 키를 외래키로 사상하여 자신의 기본키를 구성하게 된다.

- 9.2 관계 타입의 사상

이후 내용은 추후 정리

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10. ER 다이어그램 예시

① 교수(Professor)는 아이디(ssn), 이름(name), 나이(age), 직위(rank), 연구 분야(speciality)를 가진다.

② 학과(Department)에는 학과번호(dno), 학과이름(dname), 학과사무실(office)이 있다.

③ 대학원생(Graduate)은 아이디(ssn), 이름(name), 나이(age), 학위과정(deg_prog, 석사/박사)을 가진다.

④ 과제(Project)는 과제번호(pid), 지원기관(sponsor), 개시일(start_date), 종료일(end_date), 예산액(budget)이 있다.

⑤ 학과마다 그 학과를 운영(run)하는 교수(학과장이라고 한다)가 한 명씩 있다.

⑥ 한 교수가 여러 학과에서 근무(work-dept)할 수 있는데, 이때 각 학과별로 참여백분율(pct_time)이 기록된다.

⑦ 대학원생에게는 학위 과정을 밟을 전공학과(major)가 하나씩 있다.

⑧ 대학원생에게는 어떤 과목을 들으면 좋을지 조언(advisor)해주는 선임 대학원생(학생조언자라고 한다)이 있다.

⑨ 과제는 한 교수(연구책임자라고 한다)에 의해 관리(manage)된다.

⑩ 과제는 한 사람 이상의 교수(공동연구책임자라고 한다)에 의해 수행(work-in)된다.

⑪ 한 과제는 한 명 이상의 대학원생(연구조교라고 한다)에 의해 수행(work-prog)된다.