관계형 데이터 구조의 이해

• 관계형 데이터 구조
  • 데이터베이스를 릴레이션들의 집합으로 표현
  • 데이터와 데이터 간의 관계가 릴레이션(테이블)의 집합으로 표현
  • 선언적(비절차적) 언어인 SQL을 사용
  • 미리 정의된 물리적 연결 없이 동적 연결을 이용하여, 논리적 연결을 위해 연결자(기본키-외래키)를 이용
  • 관계형 DBMS에서 데이터는 일반 사용자에게 테이블 형태로 생각하게 함

테이블 개념	관계형 데이터 모델 개념
테이블	릴레이션(Relation)
테이블명	릴레인션명
열(Column), 필드(Field)	속성 : 도메인 내의 원자값만 유효
행(Row), 레코드(Record)	튜플(Tuple)

• 관계형 데이터 구조의 사례
  • 릴레이션 스키마 : 논리적 구조를 기술
  • 릴레이션 인스턴스 : 특정 시점에서의 튜플들의 집합
    

• 관계형 데이터 모델의 구성 요소

구성요소	기본 개념
릴레이션(relation)	데이터 지정의 기본 형태인 2차원 구조의 테이블 행과 열로 이루어진 테이블 릴레이션 스키마와 릴레이션 인스턴스로 구성
속성(Attribute)	테이블 속의 데이터에 대한 고유한 특성을 나타내는 테이블의 열 차수 : 한 릴레이션에 있는 속성의 수
튜플(Tuple)	테이블이 한 행을 구성하는 속성들의 집합 카디널리티 : 한 릴레이션에 있는 튜플의 수
도메인(Domain)	한 릴레이션에서 특정 속성이 가질 수 있는 모든 가능한 값들의 집합 값들이 더 이상 나누어질 수 없도록 원자(Atomic)이어야 함
키(Key)	튜플을 유일하게 식별시켜 주는 하나 또는 그 이상의 속성들의 모임
무결성 제약 조건	데이터 무결성을 보장하기 위해 데이터에 적용되는 일련의 규칙 무결성은 데이터에 대한 의미적 오류를 방지 예) 나이가 음수인 경우

   

• 릴레이션(Relation)
  • 릴레이션의 정의
    • 도메인 D1,D2, …, Dn이 존재할 때 릴레이션 R은 D1, D2, …, Dn의 카테시안 프로덕트(Cartesian Product)의 임의의 부분 집합
    • 즉, R ⊆ D1 * D2 * … * Dn
    • 튜플들의 집합으로 구성된 2차원 테이블
    • 릴레이션 스키마와 릴레이션 인스턴스로 구성
  • 릴레이션의 특성
    • 속성값은 모두 원자값이어야 하며, 분해가 불가능
    • 특정 속성값들은 같은 도메인에 속해야 함
    • 각 속성은 한 릴레이션내에서 유일한(상이한) 이름을 가져야 함
    • 각 튜플은 유일해야 함(즉, 중복된 튜플이 존재하지 않음)
    • 속성 및 튜플의 나열 순서는 무의미
         
• 도메인(Domain)
  • 하나의 속성이 취할 수 있는 같은 타입의 모든 값들의 집합
  • 단순 도메인
    원자값(Atomic Value)만으로 구성
    예) 도메인 PRICE = {정수}
  • 복합 도메인
    원자값들의 복합 값으로 구성
    예) 도메인 DATE - {<YEAR, MONTH, DAY>}
  • 특별한 값, Null은 모든 도메인의 원소
  • 순수 관계형 데이터 모델에서는 복합 도메인을 지원하지 않음
     
• 키(Key)
  한 릴레이션 내에 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 속성 또는 속성들의 집합
  • 키의 특성

특성	기본 개념
유일성 (Uniqueness)	키의 값이 릴레이션 내에서 유일하다는 특성 키의 값으로 릴레이션 내에 있는 튜플들을 식별 릴레이션 내에서는 중복되는 튜플이 존재하지 않는 것
최소성 (Minimality)	속성의 집합인 키가 릴레이션의 모든 튜플을 유일하게 식별하기 위해 꼭 필요한 최소한의 속성들로 구성된다는 특성 속성들의 집합에서 특정 속성 하나를 제거하면 유일하게 식별할 수 없는 경우에 해당

• 키의 종류

키	기본 개념
슈퍼키 (Super Key)	키의 특성 중 유일성만을 만족하는 모든 키 예) <학번, 이름, 학과>
후보키 (Candidate Key)	키의 특성인 유일성과 최소성을 만족하는 모든키 예) <학번>,<이름, 학과>
기본키 (Primary Key)	여러 후보키 중에서 하나를 선정하여 사용하는 키 보통 키라 함은 기본키를 지칭 예) 후보키인 <학번>, <이름,학과> 중에서 하나를 선정하는 것
대체키 (Alternate Key)	여러 개의 후보키 중에서 기본키로 선정되고 남은 나머지 키 기본키를 대체할 수 있는 키 예) 기본키를 <학번>으로 선정했다면, <이름,학과>를 지칭
외래키 (Foreign Key)	다른 또는 자신 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성의 집합 참조되는 릴레이션의 기본키와 동일한 키 속성을 가짐

   

• 무결성(Integrity)
  데이터베이스에 저장된 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는가에 대한 정확성을 의미
  • 무결성 제약 조건(Constraint)
    데이터베이스에 저장된 데이터의 정확성을 보장하기 위해 정확하지 않은 데이터가 데이터베이스 내에 저장되는 것을 방지하기 위한 제약 조건
  • 무결성의 종류

무결성	기본 개념
개체(Entity) 무결성	릴레이션의 기본키 속성은 절대 Null 값을 가질 수 없음 기본키는 유일성을 보장해 주는 최소한의 집합이여야 함
키(Key) 무결성	한 릴레이션에 같은 키 값을 가진 튜플들이 허용 안됨 개체 무결성에 포함되는 내용
고유(Unique) 무결성	릴레이션의 특정 속성에 대해서 각 튜플이 갖는 속성값들이 서로 달라야 함
참조(Referential) 무결성	릴레이션의 외래키 속성은 참조할 수 없는 값을 가질 수 없음 외래키 값은 참조되는 릴레이션에서의 기본키 값이거나 Null이어야 함
도메인(Domain) 무결성	특정 속성의 값이 그 속성이 정의된 도메인에 속한 값이어야 함 각 속성의 값은 도메인에 속하는 원자값이어야 함
널(Null) 무결성	릴레이션의 특정 속성 값이 Null이 될 수 없도록 하는 규정
의미(Semantic) 무결성	데이터베이스 내에 저장된 모든 데이터는 업무 규칙(Business Rule)을 준수해야 함 CHECK, DEFAULT, 데이터베이스 트리거 사용

• 무결성 제약
  • 무결성 제약의 의미
    데이터의 무결성을 보장하기 위해 데이터에 적용하는 일련의 규칙
    • 준수 : 데이터베이스는 정확한 상태를 유지
    • 위배 : 데이터베이스는 부정확한 상태에 놓임
  • 구조적 제약 조건
    • 키로부터 유래되는 관계형 데이터 모델의 제약 조건
    • 개체 무결성 제약, 참조 무결성 제약 등
  • 의미적 제약 조건
    • 사용자의 요구 사항과 같이 광범위하고 일반적인 제약 조건(예: 사원의 급여는 상사의 급여를 초과할 수 없음)
    • 도메인 무결성 제약 조건
• 무결성 제약의 유지 책임
  • DBMS가 자동적으로 수행하거나, 응용 프로그래머가 응용 프로그램 코드에 반영
  • DBMS에 의해 직접 지원되는 선언적 제약 조건은 스키마 정의 시 DCL로 직접 명세함
  • DCL의 능력 밖에 있는 일반적인 무결성 제약은 별도의 명세 방법이 필요
       

• 뷰(View)
  • 뷰의 정의
    • 하나 이상의 특정 테이블들로 부터 조건에 맞는 내용들을 추출하여 생성한 가상 테이블
    • 뷰를 생성하면 뷰 정의가 시스템 내에 저장되었다가, 생성된 뷰 이름을 질의어에서 사용 할 경우 질의어 내의 뷰 이름이 정의된 질의어로 대체되어 시행
      • 뷰는 SELECT문을 이용하여 정의되며, 그 정의는 시스템 카탈로그에 저장
      • 뷰의 내용은 실제로 저장 장치 내에 존재하는 것이 아니고, 뷰에 대한 조작이 요구될 때마다 기본 테이블의 테이터를 이용하여 그 내용을 만들게 됨
           
  • 뷰의 특징
    • 뷰는 가상 테이블이기 때문에 물리적으로 구현되어 있지 않음(실체화 뷰(Materialized View) 제외)
      • 실체화 뷰
        • 뷰 정의의 내용이 계산되어 물리적으로 저장되어 있는 뷰
        • 성능 향상에 중요한 역할을 담당
        • 뷰 정의에서 사용되는 데이터가 변경될 때마다 실체화 뷰가 최신 데이터로 변경 되어야 함.
    • 뷰는 다른 뷰의 정의에 사용될 수 있음
    • 뷰가 정의된 기본 테이블이 제거되면 뷰도 자동으로 제거되고, 뷰 제거 시 그 위에 정의된 다른 뷰도 자동으로 제거됨
    • 뷰에 대한 검색 연산은 기본 테이블과 동일하나 삽입, 갱신, 삭제 연산에는 제약이 따름
    • 한 번 정의된 뷰는 변경할 수 없으며, 삭제한 후 다시 생성해야 함
  • 뷰의 종류
    • 행 부분 집합 뷰
      • 어느 한 테이블에 속한 행들의 일부로 구성한 뷰
      • SELECT를 통해 생성
      • 기본키를 포함하게 되므로 갱신이 가능
    • 열 부분 집합 뷰
      • 어느 한 테이블에 속한 열들의 일부로 구성된 뷰
      • PROJECT를 통해 생성
      • 기본키를 포함하고 있는 경우에만 이론적으로 갱신이 가능
    • 통계적 요약 뷰
      • 기본 테이블에 집단 함수 등을 적용해 통계 요약 정보를 포함한 뷰
      • 그룹 함수를 이용해 생성한 뷰
      • 갱신 불가
    • 조인 뷰
      • 둘 이상의 테이블로부터 조인을 통해 구성된 뷰
      • 갱신 불가
  • 뷰의 활용
    • 데이터의 논리적 독립성 제공 : 테이블의 구조가 변경되더라도 뷰를 통해 논리적 데이터의 독립성 제공
    • 다양한 관점 제공 : 사용자에게 서로 다른 데이터 이름 및 형식으로 데이터 제공
    • 데이터 보안 제공 : 뷰는 어떤 사용자들로부터 특정 데이터를 숨길 수 잇는 메커니즘을 제공
  • 뷰의 장.단점

장점	단점
논리적 데이터 독립성 제공 데이터 접근 제어로 보안 제공 사용자의 데이터 관리를 간단하게 함(필요한 데이터만 뷰로 만들어 처리하면 명령문이 간단해짐) 여러 사용자의 상이한 응용/요구 지원 가능 성능을 향상시키는 효과도 있음	독자적 인덱스를 가질 수 없음 정의를 변경할 수 없음(ALERT 문 사용 불가) 삽입, 삭제, 갱신 연산에 많은 제약이 따름

• 변경할 수 없는 뷰
  • 상수,계산식, 그룹 합수를 사용해 만들어진 뷰
  • DISTINCT, GROUP BY, HAVING을 사용해 만들어진 뷰
  • 둘 이상의 테이블에서 유도된 뷰
  • 변경하지 못하는 뷰를 토대로 하여 생성된 뷰