복습노트 복습노트

Basic Concepts index는 데이터 검색을 빠르게 하기 위함입니다. Search Key : file안에 있는 record를 찾기 위한 attribute 집합입니다. index file : 아래와 같은 record들을 구성합니다. 일반적으로 index file은 일반적인 file보다 작습니다. index는 크게 Ordered index : search key들은 차례대로 정렬 Hash index : search key들이 "bucket" 이라는 곳에 hash function에 의해 분배 Ordered Index Clustering index(primary index) primary key의 성격과 같습니다. search key가 그대로 순서대로 file을 가리킵니다. clustering inde..

File Organization 데이터 베이스는 file형태로 저장됩니다. 각 file은 record의 일련입니다. record는 field의 일련입니다. simple approach record 사이즈가 고정된다고 가정합니다. (ex 53 byte) 각 file은 하나의 특별한 type을 가지는 record를 가집니다. 서로 다른 relation에는 서로 다른 file이 사용됩니다. 이러한 case는 간단한 구조입니다. 우리는 나중에 variable한 record 형태를 배우게 될 것입니다. 우리는 disk block(ex 512 byte)보다 작은 record를 가정해봅니다. 각 문자는 1 byte를 차지합니다. 그리고 numeric(8, 2)는 8 byte를 차지합니다. 우리는 각 attribute..

Features of Good Relational Design instructor 와 department를 in_dep 라는 table로 합쳤다고 가정하면 같은 dept_name 정보가 반복해서 들어가고 중복이 발생합니다. 또는 새로운 학과가 만들어질 경우 교수가 아직 없다면 null 값으로 넣어 추가해야하는 문제도 발생합니다. 따라서 무조건 table을 합친다고 좋은것이 아닙니다. Decomposition (table 쪼개기) 위에서 본 문제를 해결하려면 in_dep relation을 두개로 쪼개야 합니다. (instructor과 department) 하지만 모든 decomposition이 좋은것은 아닙니다. employee(ID, name, street, city, salary)를 employee1(..

Joined Relations join 연산은 두개의 relation을 join해서 새로운 relation을 return하는 것입니다. join 연산은 Cartesian product와 동일합니다. join 연산은 전형적으로 from clause에 사용됩니다. join 의 유형은 총 3가지가 있습니다. 1. Natural join 2. Inner join 3. Outer join Natural Join in SQL natural join은 모든 공통된 attribute를 기준으로 합치고 중복되는 tuple 중 오직 1개만 유지합니다. ex) 교수의 이름과 교수들이 가르치는 course_id를 정렬해라 select name, course_id from students, takes, where student..

SQL Parts sql은 크게 DML과 DDL로 나뉩니다. DML : 데이터베이스에서 정보를 물을 수 있고, tuple을 삽입, 삭제 및 수정할 수 있는 기능이 있습니다. integrity : DDL에는 무결정 제약 조건을 지정하는 명령이 포함되어 있습니다. View definition : DDL에는 view를 정의하는 명령어가 포함되어 있습니다. Transaction control : transaction의 시작과 종료를 지정하는 명령어가 포함되어 있습니다. Embeded SQL and dynamic SQL : 일반적인 프로그래밍 언어에 sql문을 삽입하는 방법을 정의합니다. Authorization : relation 및 view에 대한 access 권한을 지정하는 명령이 포함되어 있습니다. Dat..

Design Phase Initial phase : 데이터 베이스 사용자가 필요로 하는 데이터를 파악합니다. Second phase : 데이터 모델을 선택합니다. 선택된 데이터 모델의 개념을 적용합니다. 이러한 requirenent들을 conceptual schema로 변환합니다. (ex : E-R 모델) 개발이 완료된 conceptual schema는 기업의 functional requirement을 나타냅니다. (데이터에 대해 수행되는 작업 또는 transaction의 종류를 설명합니다. Final Phase : 추상적인 data model에서 데이터베이스 구현으로 이동합니다. Logical Design : 데이터베이스의 schema 결정, 데이터베이스 설계에서는 relation schema의 경우 ..

Structure of Relation Databases 위의 데이터베이스는 instructor 테이블입니다. Relation Schema and Instance A1, A2, A3,.....An 들은 attributes(속성)들입니다. R = (A1, A2, A3,.....An) 은 relation schema입니다. ex) instructor = (ID, name, dept_name, salary) Schema R위에 정의된 relation instance r을 r(R)로 표현합니다. relation r 의 요소 t는 tuple이라고 하며 table내의 행으로 표현합니다. Attributes 각 attribute에 대해 허용되는 값의 집합을 attribute의 domain이라고 합니다. 속성 값은 쪼..

Purpose of Database System 1) Data redundancy and inconsistency (데이터 중복 및 불일치) 예를 들어 학생이 복수전공(ex 음악, 수학)을 가지고 있는 경우, 해당 학생의 주소 와 전화번호는 음악학과 학생들의 학생 기록으로 구성된 파일과 수학과 학생들의 기록으로 구성된 파일에 나타날 수 있습니다. 이러한 redundancy(이중화)로 인해 저장공간 및 access 비용이 높아집니다. 이는 데이터 inconsistency(불일치)로 이어집니다. 예를 들어 변경된 학생 주소는 음악 부서 기록에는 반영되지만 시스템의 다른 곳에는 반영되지 않을 수 있습니다. 2) Difficulty in accessing data 데이터 베이스가 없으면 자신이 원하고 필요한 데..