구프의 메모장

데이터베이스 시스템 ( 기말 범위 ) Index 구조 Tree형 Index 구조는 범위 검색 및 조건 검색(Equality Search) 에 효율적인 구조이다. 정적 구조 : ISAM 동적 구조 : B+ Tree Tree형 Index 구조 - 단말 노드 : Data entry - 비-단말 노드 : Index entry // Data Entry에 대한 포인터이다. - 범위 검색이 실행 될 때, 기준점 n보다 큰 모든 데이터를 검색하고자 하면 file의 크기에 따라 계산이 매우 비싸진다. 이에 따라, 각 파일의 page의 포인터를 저장하는 레코드를 만들어 index file을 생성한다. 만약, index file도 커..

File 구조 - 파일에 Record들을 나열하는 방법 Heap file : 정렬 없이, Record들을 모아놓기만 한 것으로, 모든 Record 검사에 유용하다. Sorted file : 어떤 한 field에 따라 정렬된 것으로, 순서나 범위를 검사할 때 유용하다. Hash file : hash 함수를 이용해 레코드를 저장한 것으로, Equality Selection에 유용하다. Index - File구조보다 연산 속도를 높이기 위해 도입된 방법 - Data Entry들이 Search key 값을 찾기 쉽도록 배열됨 1. k* : Search key = k 2. : rid는 "Search key값 k의 데이터 레코드 ID" 3. : rid-list는 "Search Key값 k의 데이터 레코드들의 ID ..

관계형 데이터 모델 ( Relational Data Model ) - 1970년, Codd에 의해 제안됨 - 관계형 DB 시스템은 70년대 중반부터 사용됨 - 현재 사용중인 주된 DB System -> (Microsoft Access, SQL Server, Orcal, IBM DB2... ) 관계형 DB - 관계는 스키마(논리적 구조)와 Instance(Tuple 집합)으로 구성됨. - Relation의 차수(Degree) : Field의 수 ( Column ) - Instance의 원소 수(Cardinality) : Tuple의 수 ( Row ) 제약조건 ( Constraints ) 1. 도메인 제약조건 ( Domain Constraints ) - 각 필드의 값을 정해진 Domain의 값으로 제한함. ..

DB에서는 실 세계의 시스템을 컴퓨터 세계의 시스템으로 변환해야한다. DB설계 단계 1. 요구 분석 ( Requirement Analysis ) 2. 개념적 DB 설계 3. 논리적 DB 설계 4. 스키마 정제 5. 물리적 DB 설계 6. 응용 및 보안 설계 E-R Model ( Entity-Relation Model ) - 개념적 설계 단계에서 필요하며, 해당 조직체에서 개체와 관계성이 무엇인가와 무엇을 저장할까를 정함. - 무결성 제약조건, 사업 규칙 등을 정합 개체(Entity) - 실세계에서 서로 구분되는 객체 ( 학생, 학과, 학교 등.. ) - 속성들의 집합으로 표시 ( 학생 -> [학번, 이름, 학과, 나이...] ) 개체 집합(Entity Set) - 유사한 개체(Instance)들의 집합,..

Data : 어떤 사건이나 일에 대한 가공되지 않은 사실 Information : 의사결정을 위한 가치를 갖는 가공된 데이터 Data의 종류 - Integrated data ( 통합 데이터 ) - Stored data ( 저장 데이터 ) - Operation data ( 운영 데이터 ) - Shared data ( 공용 데이터 ) Database란? - 서로 연관된 Data들의 집합체로, 실제 세계의 조직체(System)을 모델링한다. - 개체와 관계로 이루어지며, 데이터베이스의 크기와 복잡도는 가변적이다. Database의 속성 - Persistent ( 지속적 ) - Inter-related ( 관계적 ) - Shared ( 공유적 ) 데이터 모델 - 데이터의 의미 및 제약조건들을 기술하기 위한 개념..