연습장

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 데이터베이스가 미리 정해 놓은 조건을 만족하거나 어떤 동작이 수행되면 자동적으로 수행되는 동작을 의미한다. 데이터베이스에서 데이터에 대한 유효성조건과 무결성 조건을 기술하는데 유용하다. ○ TRIGGER ▶ 데이터베이스의 항목을 변경시키는 일의 발생을 의미한다. ○ 이벤트 ▶ 선택된 컬럼의 가장 큰 값을 가져온다. ○ MAX() ▶ 선분이 유지되는 동안 해당정보가 유효한 이력 관리 방법이다. * 이력 관리의 형태 * · 시점 이력 : 데이터의 변경이 발생한 시각만을 관리하는 시점 이력이다. · ( ? ) 이력 : 데이터 변경의 시작 시점부터 그 상태의 종료 시점까지 관리하는 이력이다. ○ 선분 이력 ▶ 이력관리는 하나의 업무 단위가 시간이 흐름에 따라 발생하는 과거와 현재 데이터를..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ A,B,C 3개의 속성을 가진 릴레이션 R에서 어떤 복합 속성(A,C)에 대응하는 B 값의 집합이 A 값에만 종속되고, C 값에는 무관하면 B는 A에 ( ? )을 가졌다고 하고, A→B로 표기한다. ○ 다치종속 (multivalued dependency) ▶ 분해한 릴레이션을 조인하여 저장 정보의 손실없이 원래의 릴레이션을 생성할 수 있는 것이다. ○ 무손실분해 (lossless decomposition) ▶ 동일 조인의 한 유형으로 조인 구문이 조인된 테이블에서 동일한 컬럼명을 가진 2개의 테이블에서 모든 컬럼들을 비교함으로써, 암시적으로 일어나는 구문이다. 결과적으로 나온 조인된 테이블은 동일한 이름을 가진 컬럼의 각 쌍에 대한 단 하나의 컬럼만 포함하고 있다. ○ 자연조인 (..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 여러 사용자들이 정보를 공동으로 이용할 수 있도록 한 데이터이다. ○ Shard Data (공유 데이터) ▶ 데이터의 물리적 주소나 위치에 의하지 않고 논리적인 값이 따라 참조된다. ○ Contents Reference (내용참조) ▶ 컴퓨터가 목록을 식별하여 축적·유통할 수 있도록 코드화한 일련의 메타데이터 표준 형식이다. 그러나 간결성, 효율성, 융통성 측면의 지원이 미흡하고, 인증데이터와 네트워크 환경 등을 반영하지 못하며, 구조가 복잡하다는 단점이 있다. ○ MARC (Machine Readable Cataloging : 기계가독목록) ▶ 서로 다른 메타데이터를 사용하는 시스템들이 각각의 메타데이터를 이해할 수 있는 기능 또는 메타데이터 스키마에 상이한 어휘로 규정된 기술 ..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 데이터 모델링 기법의 하나로서 관리하고자 하는 데이터(Entity Type)의 그룹을 하위( ? ) 집합들로 분해하는 것이다. 데이터 세분화(Specialization)의 기초가 되며, 데이터를 하향식(Top-down)으로 분석함으로써 계층적 표현이 가능하다. ○ SUBJECT AREA ▶ 데이터베이스에 저장되어 있는 모든 데이터 개체들에 대한 정보를 유지·관리한다. 데이터베이스 스키마, 데이터 저장 및 정의 언어(저장 구조 및 액세스 메서드를 정의), 무결성 제약, 권한 등의 내용을 포함한다. ○ DATA DICTIONARY (데이터 사전) ▶ DATA DICTIONARY(데이터 사전)이라고도 하며, 시스템 카탈로그에 저장된다 ○ META DATA ▶ 릴레이션에 있는 모든 튜플들..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ ( ? ) 이란 릴레이션에서 일부 속성들의 종속으로 인해 데이터 중복이 발생하고, 이러한 중복으로 인해 릴레이션 조작 시 문제가 발생하는 현상을 의미힌다. ○ 이상 (Anomaly) ▶ ( ? ) 이란 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제 값이 일치하는 정확성을 의미한다. ○ 무결성 (Integrity) ▶ 키가 최소성으로 하나의 속성으로 구성되지 않고 여러개의 속성으로 구성될 경우를 말한다. ○ 복합키 (Composite Key) ▶ 모든 속성값이 원자값으로만 이루어진 정규화 과정이다. ○ 1NF ▶ 1NF를 만족하고 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족하는 정규화 과정이다. ○ 2NF ▒ 업무프로세스 ▒ ▶ 기업이 고..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ ( ? ) 단계가 진행될수록 중복이 감소하고 갱신이상도 줄어들며, 무결성 제약조건을 시행하기 위해 필요한 코드의 양도 줄어든다. 하지만, 성능상의 관점에서만 보면 높은 ( ? ) 단계를 만족한는 릴레이션 스키마가 최적인 것은 아니다. ○ 정규화 (normalization) ▶ 분해된 릴레이션을 대상으로 질의를 할 때는 같은 정보를 얻기 위해서 보다 많은 릴레이션에 접근해야 하므로 ( ? )의 필요성이 증가한다. ( ? )연산은 관계형 DBMS에서 컴퓨터 시스템의 자원을 많이 사용하고, 수행시간이 오래 걸리는 연산이므로 많은 데이터베이스 응용에서 검색 질의의 비율이 갱신 질의의 비율보다 훨씬 높기 때문에 검색 질의의 응답시간을 줄이는 것이 중요하다. ○ JOIN ▶ ( ? )은(는)..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 우리는 보통 ( ? )를(을) 식별자라고 하며 주키를 주식별자라고 한다. 관계형 데이터베이스에서는 하나의 엔티티에 는 여러 개의 식별자로서( ? )가(이) 있을 수 있는데, 그 중에서 한 개가 주식별자인 주키가 된다. 그런데, 엔티티에서 식별자로서의 ( ? )가(이) 여러 개가 존재하게 될 때, 중복현상이 발생할 수 있다. 특히, 복합키로 이루어진 주키의 일부가 일반 속성에게 종속되는 현상이 일어날 때 문제가 된다. ○ 후보키 ▶ 결정자이면서 후보키가 아닌 것을 제거하는 것을 일컫는다. ○ BCNF ▶ 일부 속성 중에 중복이나 종속으로 인해 야기되는 피해 또는 문제이다. ○ 이상 (ANOMALY) ▒ 업무프로세스 ▒ ▶ 제품의 계획, 설계, 조달, 생산, 폐기 등 전 과정이 정보를..

▒ 데이터베이스 ▒ ▶ 데이터베이스를 관계형으로 구축함에 있어서 물리 데이터 모델의 경우에는 현실적인 ( ? )의 제약이나 물리적 시스템의 성능상 한계 등 여러 요소들을 감안하고, 논리 데이터 모델에서는 통합적인 측면에서 관계형 데이터베이스 이론에 입각한 완벽한 모델을 추구하는 등 상호 목적이 다르다. ( ? )는 데이터베이스를 구성하고 이를 응용하기 위하여 구성된 것으로 사용자나 응용 프로그램이 데이터베이스를 쉽게 이용할 수 있도록 해 준다. ○ DBMS ▶ 데이터베이스의 기본키를 의미한다. 기본키는 후보키 중에서 특별히 선정된 키로 중복된 값을 가질 수 없다. 유일성과 최소성을 가지며 튜플을 식별하기 위해 반드시 필요한 키이다. NULL 값이 있어서도 안된다. ○ PK (Primary Key) ▶ 엔..