1. 데이터 모델
- 개념: 현실 세계의 정보를 인간과 컴퓨터가 이해할 수 있도록 추상화해 표현한 모델
- 요소: 논리적 데이터 구조, 연산, 제약조건
- 절차: 개념적 -> 논리적 -> 물리적 데이터 모델
2. 논리 데이터 모델
- 개념: 개념 모델로부터 업무 데이터 및 규칙을 구체적으로 표현한 모델
- 종류
1) 관계 데이터 모델: 2차원 테이블 형태. 1:1, 1:N, N:M
2) 계층 데이터 모델: 트리 형태. 상하관계만 존재. 1:N
3) 네트워크 데이터 모델: 그래프 형태. N:M
- 속성
1) 개체: 사각형. 관리할 대상
2) 속성: 타원. 개체의 성질
3) 관계: 마름모(or 까마귀발). 개체 간 관계
* E-R(개체-관계) 모델
: 현실 세계에 존재하는 데이터와 그들의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 표현하기 위한 모델
- 관계 데이터 모델
- 2차원 테이블 형태.
- 구성 요소: 릴레이션, 튜플, 속성, 카디널리티, 차수, 스키마, 인스턴스
- 관계 대수
: 관계형 DB에서 원하는 정보와 정보 유도법을 서술하는 절차적 정형 언어
1) 일반 집합 연산자
: 합집합, 교집합, 차집합, 카티션 프로덕트
2) 순수 관계 연산자
: 셀렉트(σ), 프로젝트(π), 조인(⋈), 디비전(÷).
* R÷S는 릴레이션 S의 모든 튜플과 관련 있는 R의 튜플 반환
- 관계 해석
: 튜플 & 도메인 관계 해석을 하는 비절차적 언어. 원하는 정보가 무엇인지 선언만.
- 정규화
: 관계 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거해 이상현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해하는 과정
- 이상 현상(Anomaly)
: 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적인 현상. 삽입, 삭제, 갱신 이상
- 정규화 단계 (도부이결다조)
1) 1NF: 도메인이 원자값
2) 2NF: 부분함수 종속 제거 (완전 함수적 종속)
3) 3NF: 이행함수 종속 제거
4) BCNF: 결정자가 후보키가 아닌 함수 종속 제거
5) 4NF: 다치종속 제거
6) 5NF: 조인종속 제거
- 반 정규화
: 성능 향상과 단순화를 위해 중복, 병합, 분할하는 데이터 모델링 기법
- 테이블 병합, 테이블 분할, 중복 테이블 추가, 컬럼 중복화, 중복관계 추가
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