[D+28] 데이터베이스 Database

 

 

Algorithm

-  데이터 베이스 Database -

 

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데이터 베이스 Database

• 데이터 Data

데이터는 원자성을 가지는 정보단위로 이때의 정보단위는 비즈니스 프로세스에 따라 주관적인 성격을 가지고 있다.

 

예를 들면, 주민등록번호를 데이터로 받아올때 누군가는 주민등록번호 전체를 요구할 수도 있고, 누군가는 앞부분이나 뒷부분만 필요할 수 있다.

이말인 즉, 무엇이 맞고 틀리고가 아니라 비즈니스 프로세스에 따라서 요구하는 정보단위로 데이터를 받아오면 그 자체가 데이터를 의미한다는 말이다.

 

• 데이터베이스 Database

데이터베이스는 데이터가 증가해 차곡차곡 쌓인것을 의미한다.

 

데이터가 증가하면 데이터의 요구사항이 증가하게 된다.

즉, 우리는 이러한 데이터베이스를 통해서 미래를 예측할수 있으며, 현황을 분석할 수도 있다.

 

특징)

- 실시간 접근

- 지속적변화

- 동시공용

- 내용에 의한 참조

- 데이터 연계성

 

• DBMS (Data Base Management System)

우리는 데이터의 양이 증가하게 되면 미래를 예측하고 현황을 분석할 수 있는 장점도 있지만 보다 정확한 분석을 위해서는 데이터가 잘 보존되어 있어야 한다.

또한 데이터의 양이 무수히 많아지게 되면 기존의 분석 방식에서 새로운 분석방식도입의 필요성을 느끼게 되는데 이때 매번 새로운 분석방식을 도입하는 것이 아닌 데이터베이스와 관련된 언어를 새로 만들게 되었는데 우리는 이를 DBMS라고 한다.

 

DBMS가 데이터를 보는 관점은 데이터를 어떻게 잘 저장할 것인가, 데이터를 어떻게 잘 분석할 것인가 이다.

 

내가 사용할 DBMS는 Mysql Community인데 하나의 DBMS로 여러 개의 DB를 관리할 수 있다.

(DBMS마다 이는 다르게 작용될 수 있다.)

 

• Table

테이블은 데이터베이스 안에서 행과 열로 구성되어 있는 정보의 모음으로 행에 관한 정보를 로우(row)나 튜플로 부르며 열정보는 컬럼이나 어트리뷰트 그리고 필드로 부른다.

 

• 스키마 schema

- schema : 데이터베이스에서 자료의 구조, 표현 방법, 자료 간의 관계를 형식 언어로 정의한 구조

- Meta Data : 데이터를 표현하는 데이터로, 다른 데이터를 설명하는 데이터를 의미

 

• 데이터 타입

문자 데이터타입에서 char는 고정되어 있는 사이즈로 설정한 값보다 작은 값을 입력해도 설정한 값으로 내보내며, 사이즈를 고려하지 않기때문에 접근속도가 빠르다.

반면 varchar는 설정값보다 적게 입력할 경우 값을 파악하기 때문에 사이즈를 고려하느라 접근속도가 느리다.

 

데이터타입이 다양한 이유

- 데이터타입의 종류가 다양한 이유는 인간이 사용하는 모든 데이터를 표현해야하기 때문이다.

- 데이터타입을 선정하는데 비교적 민감한데 이유는 데이터 양이 많아질수록 데이터타입을 잘못설정하면 낭비가 발생될 우려가 있기 때문이다.

 

• 제약조건

- 테이블 및 데이터의 무결성을 보장하기 위해 개체 인스턴스에 대한 논리적으로 명세한 조건

- 데이터의 구조적 제약과 실제값에 대한 제약

 

- 제약조건의 종류)

• 도메인 무결성 : 실제값(필드집합)에 대한 제약 → Datatype, NN
• 개체 무결성 : 기본키를 설정, 그것에 대해 NULL허용 안함 → PK, NN
• 참조 무결성 : 참조할 수 없는 외래키를 가질 수 없다. → NN

NN : NOT NULL의 의미로 비어있다는 의미의 NULL이 존재하면 안된다.
PK : Primary Key로 기본키를 의미하며, 테이블에 대한 기준이 되는 키이다.
UQ : Unique의 의미로 고유한 값을 가지고 있는 고유키라고 한다.
AI : Auto Increment로 자동으로 값이 증가하면서 입력된다.