Chapter 3. 논리 데이터베이스 설계

[1] 관계 데이터베이스 모델

#. 관계 데이터 모델

- 실세계 데이터를 행과 열로 구성된테이블 형태로 구성된 데이터 모델.

- 수학자 E.F.Codd 박사가 제안한 모델.

 

#. 관계 데이터 모델의 구성요소

구성요소	설명
릴레이션 (Relation)	행과 열로 구성된 테이블
튜플 (Tuple)	릴레이션의 행에 해당하는 요소
속성 (Attribute)	릴레이션의 열에 해당하는 요소
카디널리티 (Cardinality)	튜플(Tuple)의 수
차수 (Degree)	어트리뷰트(Attribute)의 수
스키마 (Schema)	데이터베이스의 구조, 제약조건 등의 정보를 담고 있는 기본적인 구조
인스턴스 (Instance)	정의된 스키마에 따라 생성된 테이블에 실제 저장된 데이터의 집합

#. 일반 집합 연산자 (합교차카)

연산자	기호	표현	설명
합집합 (Union)	∪	R∪S	합병 가능한 두 릴레이션 R과 S의 집합
교집합 (Intersection)	∩	R∩S	릴레이션 R과 S에 속하는 모든 튜플로 결과 릴레이션 구성
차집합 (Difference)	ㅡ	RㅡS	R에 존재하고 S에 미 존재하는 튜플로 결과 릴레이션 구성
카티션 프로덕트 (CARTESIAN Product)	×	R×S	R과 S에 속한 모든 튜플을 연결해 만들어진 새로운 튜플로 릴레이션 구성

 

#. 순수 관계 연산자 (셀프조디)

연산자	기호	표현	설명
셀렉트 (Select)	σ	σ조건(R)	릴레이션 R에서 조건을 만족하는 튜플로 반환
프로젝트 (Project)	π	π속성리스트(R)	릴레이션 R에서 주어진 속성들의 값으로만 구성된 튜플 반환
조인 (Join)	⋈	R ⋈ S	공통 속성을 이용해 R과 S의 튜플들을 연결해 만들어진 튜플 반환
디비전 (Division)	÷	R÷S	릴레이션 S의 모든 튜플과 관련있는 R의 튜플 반환

 

#. 관계 해석 논리기호

구분	구성요소	기호	설명
연산자	OR 연산	∨	원자식 간 "또는"이라는 관계로 연결
	AND 연산	∧	원자식 간 "그리고"라는 관계로 연결
	NOT 연산	ㄱ	원자식에 대해 부정
정량자	전칭 정량자	∀	모든 가능한 튜플("for all"로 읽음, All의 'A' 뒤집은 형태)
	존재 정량자	∃	어떤 튜플 하나라도 존재("there exists"로 읽음. exist의 'E' 뒤집은 형태)

 

#. 관계 대수와 관계 해석 비교 ★

구분	관계 대수	관계 해석
특징	절차적 언어(순서 명시)	비 절차적 언어, 프레디킷 해석 기반
목적	어떻게 유도하는가? (HOW)	무엇을 얻을 것인가?(What)
종류	순수관계 연산자, 일반집합 연산자	튜플 관계 해석, 도메인 관계 해석

 

#. 시스템 카탈로그 특징

- 시스템 카탈로그들은 자료사전이라고도 부른다.

- 시스템 카탈로그에 저장된 정보를 메타 데이터라고 부른다.

- 시스템 카탈로그는 테이블로 구성되어 있어 내용 검색이 가능하다.

- INSERT, DELETE, UPDATE 문으로 시스템 카탈로그를 갱신하는 것은 허용되지 않는다.

- 사용자가 SQL 문을 실행시켜 기본 테이블, 뷰, 인덱스 등에 변화를 주면 시스템이 자동으로 갱신된다.

 

[2] 데이터 모델링 및 설계

 

#. 데이터 모델 절차 ★

단계	모델	설명
요구 조건 분석	-	˙ 도출된 요구사항 간 상충을 해결하고 범위를 파악하여 외부 환경과의 상호 작용을 분석을 통해 데이터에 대한 요구 분석
개념적 설계	개념적 데이터 모델	˙ 사용자의 요구에 대한 트랜잭션을 모델링 하는 단계 ˙ 개념적 데이터 모델은 현실 세계에 대한 인식을 추상적, 개념적으로 표현하여 개념적 구조를 도출하는 데이터 모델 ˙ 트랜잭션 모델링, View 통합방법 및 Attribute 합성 고려 ˙ 개념적 데이터 모델은 DB 종류와 관계가 없음 ˙ 주요 산출물은 개체관계 다이어그램이 있음
논리적 설계	논리적 데이터 모델	˙ 트랜잭션의 인터페이스를 설계하는 단계 ˙ DBMS에 맞는 논리적 스키마를 설계하는 단계 ˙ 논리적 데이터 모델은 업무의 모습을 모델링 표기법으로 형상화하여 사람이 이해하기 쉽게 표현한 데이터 모델 ˙ 논리적 설계 단계에서 정규화를 수행 ˙ 논리적 데이터베이스 구조로 매핑 (Mapping) ˙ 관계형 데이터베이스에서는 테이블을 설계하는 단계
물리적 설계	물리적 데이터 모델	˙ 물리적 설계는 논리 데이터 모델을 특정 DBMS의 특성 및 성능을 고려하여 물리적인 스키마를 만드는 단계 ˙ 물리적 데이터 모델은 논리 데이터 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터베이스 저장 구조로 변환하는 모델 ˙ 응답시간, 저장 공간의 효율화, 트랜잭션 처리를 고려하여 설계 ˙ 성능 측면에서 반 정규화를 수행 ˙ 레코드 집중의 분석 및 설계 ˙ 저장 레코드 양식 설계 ˙ 접근 경로 (Access Path) 설계

 

#. 데이터베이스 정규화 목적

- 중복 데이터의 최소화

- 수정, 삭제 시 이상 현상을 최소화하여 데이터 구조의 안정성을 최대화

- 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현을 가능하게 만듦

- 데이터 삽입 시 릴레이션의 재구성에 대한 필요성 줄임

- 효과적인 검색 알고리즘 생성

 

#. 이상 현상(Anomaly)

- 이상 현상은 릴레이션 조작 시 데이터들이 불필요하게 중복되어 예기치 않게 발생하는 곤란한 현상

 

#. 이상 현상의 종류

1) 삽입 이상 (Insert Anomaly)

- 릴레이션에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 함께 삽입되는 현상

 

2) 삭제 이상 (Deletion Anomaly)

- 릴레이션에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 연쇄가 일어나나는 현상

 

3) 갱신 이상 (Update Anomaly)

- 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보의 모순이 생기는 현상

 

#. 함수 종속

- 함수 종속은 어떤 릴레이션 R에서 X와 Y를 각각 R의 어트리뷰트 집합의 부분 집합이라고 할 경우 어트리뷰트 X의 값 각각에 대해 시간과 관계없이 항상 어트리뷰트 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있는 관계이다.

- 함수 종속의 표기는 X → Y로 한다.

 

#. 데이터베이스 정규화 단계 ★ (원부이 결다조)

단계	조건
1정규형(1NF)	원자값으로 구성
2정규형(2NF)	부분 함수 종속 제거(완전 함수적 종속 관계)
3정규형(3NF)	이행 함수 종속 제거
보이스-코드 정규형(BCNF)	결정자가 후보 키가 아닌 함수 종속 제거
4정규형(4NF)	다치(다중 값) 종속성 제거
5정규형(5NF)	조인 종속성 제거