정보처리기사 실기 대비_파트2_2

08 Jul 2023

정보처리기사 실기 대비

2. 데이터 입출력 구현

Section39 E-R(개체-관계) 모델

1. E-R(Entity-Relationship, 개체-관계) 모델
   1. 개체 간 관계를 기본 요소로 이용하여 현실 세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법
   2. 1976년 피터 첸에 의해 제안되고 기본적인 구성 요소 정립
   3. 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것
   4. 개체 타입과 이들 간의 관계 타입을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현
   5. 데이터를 객체, 관계, 속성으로 묘사
   6. 다이어그램으로 표현, 1:1, 1:N, 1:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있음
2. E-R 다이어그램
   1. 사각형 : 개체 타입
   2. 마름모 : 관계 타입
   3. 타원 : 속성
   4. 이중 타원 : 다중값 속성(복합 속성)
   5. 밑줄 타원 : 기본키 속성
   6. 복수 타원 : 복합 속성
   7. 관계 : 1:1, 1:N, N:M 등의 개체 간 관계에 대한 대응수를 선 위에 기술함
   8. 선, 링크 : 개체 타입과 속성을 연결

Section40 관계형 데이터베이스의 구조 / 관계형 데이터 모델

1. 관계형 데이터베이스
   1. 2차원적인 표를 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 데이터베이스
   2. 1970년 코드에 의해 처음 제안
   3. 개체와 관계를 모두 릴레이션이라는 표로 표현하기 때문에 개체를 개체 릴레이션과 관계 릴레이션이 존재
   4. 장점 : 간결, 보기 편리, 다른 데이터베이스로의 변환이 용이
   5. 단점 : 성능이 다소 떨어짐
2. 관계형 데이터베이스의 릴레이션 구조
   1. 데이터들을 표의 형태로 표현한 것
   2. 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성됨
3. 튜플
   1. 릴레이션을 구성하는 각각의 행
   2. 속성의 모임으로 구성
   3. 레코드와 같은 의미
   4. 튜플의 수를 카디널리티, 또는 기수, 대응수라고 함
4. 속성
   1. 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
   2. 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당됨
   3. 속성은 개체의 특성을 기술
   4. 속성의 수를 디그리 또는 차수라고 함
5. 도메인
   1. 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자값들의 집합
   2. 도메인은 실제 애트리뷰트 값이 나타날 때 그 값의 합법 여부를 시스템이 검사하는데에도 이용됨
6. 릴레이션의 특징
   1. 한 릴레이션에는 똑같은 튜플이 포함될 수 없음. 릴레이션에 포함된 튜플들을 모두 상이함
   2. 한 릴레이션에 포함된 튜플 사이에는 순서가 없음
   3. 튜플들의 삽입, 삭제 등의 작업으로 인해 릴레이션은 시간에 따라 변함
   4. 릴레이션 스키마를 구성하는 속성들 간의 순서는 중요하지 않음
   5. 속성의 유일한 식별을 위해 속성의 명칭은 유일해야 하지만, 속성을 구성하는 값은 동일한 값이 있을 수 있음
   6. 리레이션을 구성하는 튜플을 유일하게 식별하기 위해 속성들의 부분집합을 키로 설정함
   7. 속성의 값은 논리적으로 더 이상 쪼갤 수 없는 원자값만을 저장함
7. 관계형 데이터 모델
   1. 2차원적인 표를 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 DB구조를 말함
   2. 가장 널리 사용되는 데이터 모델
   3. 파일 구조처럼 구성한 테이블들을 하나의 DB로 묶어서 테이블 내에 있는 속성들 간의 관계를 설정하거나 테이블 간의 관계를 설정하여 이용함
   4. 기본키와 이를 참조하는 외래키로 데이터 간의 관계를 표현
   5. 계층 모델과 망 모델의 복잡한 구조를 단순화시킨 모델
   6. 관계형 모델의 대표적 언어는 SQL
   7. 1:1, 1:N, N:M 관계를 자유롭게 표현할 수 있음

Section41 관계형 데이터베이스의 제약 조건 - 키

1. 키
   1. 데이터베이스에서 조건이 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 기준이 되는 조건
2. 후보키
   1. 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용되는 속성들의 부분집합
   2. 기본키로 사용할 수 있는 속성들
   3. 유일성과 최소성을 모두 만족시켜야 함
      1. 유일성 : 하나의 키 값으로 하나의 튜플만을 유일하게 식별할 수 있어야 함
      2. 최소성 : 키를 구성하는 속성 하나를 제거하면 유일하게 식별할 수 없도록 꼭 필요한 최소의 속성으로 구성되어야 함
3. 기본키
   1. 후보키 중에서 특별히 선정된 주키
   2. 중복된 값을 가질 수 없음
   3. 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성
   4. NULL을 가질 수 없음
4. 대체키
   1. 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키를 의미
   2. 보조키라고도 함
5. 슈퍼키
   1. 한 릴레이션 내에서 속성들의 집합으로 구성된 키
   2. 릴레이션을 구성하는 모든 튜플 중 슈퍼키로 구성된 속성의 집합과 동일한 값은 나타나지 않음
   3. 슈퍼키는 릴레이션을 구성하는 모든 튜플에 대해 유일성은 만족하지만, 최소성은 만족하지 못함
6. 외래키
   1. 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합을 의미
   2. 한 릴레이션에 속한 속성 A와 참조 릴레이션의 기본키인 B가 동일한 도메인상에서 정의되었을 때의 속성 A를 외래키라고 함
   3. 외래키로 지정되면 참조 릴레이션의 기본키에 없는 값은 입력할 수 없음

Section42 관계형 데이터베이스의 제약 조건 - 무결성

1. 무결성
   1. 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는 정확성을 의미
   2. 무결성 제약 조건은 데이터베이스에 들어 있는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 부정확한 자료가 데이터베이스 내에 저장되는 것을 방지 하기 위한 제약 조건을 말함
2. 무결성의 종류
   1. 개체 무결성 : 기본키의 어떤 속성도 Null 값이나 중복값을 가질 수 없음
   2. 참조 무결성 : 외래키 값은 Null이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함
   3. 도메인 무결성 : 주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정
   4. 사용자 정의 무결성 : 속성 값들이 사용자가 정의한 제약 조건에 만족되어야 한다는 규정
   5. NULL 무결성 : 릴레이션의 특정 속성 값이 NULL이 될 수 없도록 하는 규정
   6. 고유 무결성 : 릴레이션의 특정 속성에 대해 각 튜플이 갖는 속성값들이 서로 달라야 한다는 규정
   7. 키 무결성 : 하나의 릴레이션에는 적어도 하나의 키가 존재해야 한다는 규정
   8. 관계 무결성 : 릴레이션에 어느 한 튜플의 삽입 가능 여부 또는 한 릴레이션과 다른 릴레이션의 튜플들 사이의 관계에 대한 적절성 여부를 지정한 규정
3. 데이터 무결성 강화
   1. 데이터 품질에 직접적인 영향을 미치므로 데이터 특성에 맞는 적절한 무결성을 정의하고 강화해야 함
   2. 데이터 무결성은 애플리케이션, 데이터베이스 트리거, 제약 조건을 이용하여 강화할 수 있음
      1. 애플리케이션 : 데이터 생성, 수정, 삭제 시 무결성 조건을 검증하는 코드를 프로그램 내에 추가
      2. 데이터베이스 트리거 : 트리거 이벤트에 무결성 조건을 실행하는 절차형 SQL을 추가함
      3. 데이터베이스에 제약 조건을 설정하여 무결성을 유지함

Section43 관계대수 및 관계해석

1. 관계대수
   1. 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어
   2. 릴레이션을 처리하기 위해 연산자와 연산규칙 제공, 피연산자와 연산 결과가 모두 릴레이션
   3. 질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 할 연산의 순서를 명시
   4. 관계 데이터베이스에 적용하기 위해 특별히 개발한 순수 관계 연산자와 수학적 집합 이론에서 사용하는 일반 집합 연산자가 있음
2. 순수 관계 연산자
   1. Select
      1. 릴레이션에 존재하는 튜플 중에서 선택 조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
      2. 릴레이션의 행에 해당하는 튜플을 구하는 것이므로 수평 연산이라고도 함
   2. Project
      1. 주어진 릴레이션에서 속성 리스트에 제시된 속성 값만을 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
      2. 연산 결과에 중복이 발생하면 중복이 제거됨
      3. 릴레이션의 열에 해당하는 속성을 추출하는 것이므로 수직 연산자라고도 함
   3. Join
      1. 공통 속성을 중심으로 두 개의 릴레이션을 하나로 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산
      2. Join의 결과는 Cartesian Product(교차곱)을 수행한 다음 Select를 수행한 것과 같음
   4. Division
      1. x ⊃ y인 두 개의 릴레이션 R(X)와 S(Y)가 있을 때, R의 속성이 S의 속성값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산
3. 일반 집합 연산자
   1. 수학적 집합 이론에서 사용하는 연산자
   2. 합집합, 교집합, 차집합을 처리하기 위해서는 합병 조건을 만족해야 함
   3. 합병 가능한 두 릴레이션 R과 S가 있을 때 각 연산의 특징을 요약하면 다음과 같음
      1. 합집합 : 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 합집합을 구하되, 결과로 생성된 릴레이션에서 중복되는 튜플은 제거되는 연산
      2. 교집합 : 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 교집합을 구하는 연산
      3. 차집합 : 두 릴레이션에 존재하는 튜플의 차집합을 구하는 연산
      4. 교차곱 : 두 릴레이션에 있는 튜플들의 순서쌍을 구하는 연산
4. 관계해석
   1. 관계 데이터의 연산을 표현하는 방법
   2. 코드가 수학의 Predicate Calculus에 기반을 두고 관계 데이터베이스를 위해 제안
   3. 관계 해석은 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성을 지닌다.
   4. 원하는 정보를 정의할 때는 계산 수식을 사용한다.

Section44 이상 / 함수적 종속

1. 이상(Anomaly)
   1. 테이블에서 일부 속성들의 종속으로 인해 데이터의 중복이 발생하고, 이 중복으로 인해 테이블 조작 시 문제가 발생하는 현상
   2. 삽입 이상
      1. 테이블에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들로 인해 삽입할 수 없게 되는 현상
   3. 삭제 이상
      1. 테이블에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는, 즉 연쇄 삭제가 발생하는 현상
   4. 갱신 이상
      1. 테이블에서 튜플에 있는 속성 값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 불일치성이 생기는 현상
2. 함수정 종속(Functional Dependency)
   1. 어떤 테이블 R에서 X와 Y를 각각 R의 속성 집합의 부분 집합이라 하자. 속성 X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 속성 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수적 종속 또는 X가 Y를 함수적으로 결정한다고 하고, X -> Y로 표기
   2. 함수적 종속은 데이터의 의미를 표현. 현실 세계를 표현하는 제약 조건이 되는 동시에 데이터베이스에서 항상 유지되어야 할 조건
   3. X -> Y의 관계를 갖는 속성 X와 Y에서 X를 결정자라 하고, Y를 종속자라 한다. 예를 들어 학번 -> 이름에서는 학번이 결정자이고, 이름이 종속자이다.