Part XI. 응용 SW 기초 기술 활용 Chapter 02 데이터베이스 기초 활용

Part XI. 응용 SW 기초 기술 활용

Chapter 02 데이터베이스 기초 활용

  01 데이터베이스(DataBase)
    1 정보처리 시스템
      (1) 데이터(Data)
      (2) 정보(Information)
      (3) 정보시스템
    2 데이터베이스의 개념
      (1) 데이터베이스 정의
      (2) 데이터베이스의 특징
      (3) 데이터베이스의 논리적 구성
      (4) 데이터베이스 구조
    3 데이터베이스 관리 시스템(DBMS: DataBase Management System)
      (1) 파일 시스템의 문제점
      (2) DBMS의 정의
      (3) DBMS의 필수 기능
      (4) DBMS의 장단점
      (5) DBMS의 구성 요소
    4 데이터베이스 시스템(DBS)의 구성
      (1) 3단계 데이터베이스(스키마)
      (2) 데이터 언어의 구분
      (3) 데이터베이스 관리자(DBA, DataBase Administrator)
      (4) 데이터 사전(Data Dictionary)
      (5) 관계 데이터베이스에서 데이터 사전의 특징
      (6) 데이터 사전의 저장 내용
      (7) 데이터 디렉터리(Data Directory)
  * 데이터베이스는 어느 한 조직에서 다수의 응용 시스템들이 공용으로 사용하기 위해 통합, 저장된 운영 데이터의 집합이다.
  * DBMS는 물리적으로 저장된 데이터를 관리하고 접근하도록 지원하는 소프트웨어를 말한다.
  * 개념 스키마는 논리적 관점에서 본 구조로 전체적인 데이터 구조이며 범기관적 입장에서 데이터베이스 전체를 정의한다.
  * 제어어는 데이터를 보호하기 위해 데이터의 보안, 무결성, 회복, 병행 수행 등에 사용되는 언어이다.
  * 데이터 사전(Data Dictionary)은 시스템 자신이 필요로 하는 스키마 및 여러 가지 객체에 관한 정보를 포함하고 있는 시스템 데이터베이스이다.

  02 데이터 모델링
    1 데이터 모델(Data Model)의 개념
    2 논리적 데이터 모델의 종류
      (1) 관계 데이터 모델
      (2) 네트워크 데이터 모델
      (3) 계층 데이터 모델
    3 개체와 관계
      (1) 개체(Entity)
      (2) 관계(Relationship)
    4 개체-관계 모델(E-R Model: Entity Relationship Model)
    5 속성 유형
      (1) 단순 속성(Simple Attribute)과 복합 속성(Composite Attribute)
      (2) 단일값(Single-valued) 속성과 다중값(Multi-valued) 속성
      (3) 저장(Stored) 속성과 유도(Derived) 속성
      (4) 널(Null) 애트리뷰트 속성

  03 관계 데이터 모델
    1 관계 데이터 모델의 구조 및 제약
      (1) 관계 데이터 구조
      (2) 릴레이션 특성
      (3) 키의 종류
      (4) 데이터 무결성 제약 조건
    2 관계 데이터 연산
      (1) 관계대수
      (2) 관계해석
  * 데이터 모델(Data Model)은 현실 세계의 데이터 구조를 컴퓨터 세계의 데이터 구조로 기술하는 논리적 구조이다.
  * 관계 데이터 모델은 표 데이터 모델이라고도 하며, 구조가 단순하며 사용이 편리하고, n:m 표현이 가능하다.
  * 관계(Relationship)는 개체 집합의 구성 원소인 인스턴스 사이의 대응성(Correspondence), 즉 사상(Mapping)을 의미한다.
  * 개체 무결성은 기본 릴레이션의 기본키를 구성하는 어떤 속성도 널(Null)일 수 없고, 반복 입력을 허용하지 않는다는 규정이다.
  * 관계대수는 릴레이션 조작을 위한 연산의 집합으로, 연산자를 이용하여 표현되는 절차적 언어이다.

  04 데이터베이스 설계와 데이터 웨어하우스
    1 데이터베이스 설계
      (1) 데이터베이스 설계 개요
      (2) 요구 조건 분석
      (3) 개념적 설계(Conceptual Design)
      (4) 논리적 설계(Logical Design)
      (5) 물리적 설계(Physical Design)
    2 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)
      (1) 데이터 웨어하우스의 개요
      (2) 데이터 웨어하우스의 특징
      (3) 구축 단계
    3 OLAP(On Line Analytical Processing)
      (1) OLAP의 개요
      (2) OLAP의 특징
    4 데이터 마이닝
      (1) 데이터 마이닝의 개요
      (2) 종류
      (3) 연관 규칙(Association Rule)
  * 데이터베이스 설계는 사용자의 요구 조건에서부터 데이터베이스 구조를 도출해내는 과정이다.
  * 개념적 설계(Conceptual Design)는 사용자들의 요구사항을 이해하기 쉬운 형식으로 간단히 기술하는 단계이다. 현실 세계를 정보 모델링을 통해 개념적으로 표현한다.
  * 물리적 설계(Physical Design)는 논리적 설계 단계에서 논리적 데이터베이스 구조로 표현된 데이터를 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정이다.
  * 데이터 웨어하우스는 의사결정 지원을 위한 주제 지향의 통합적이고 영속적이면서 시간에 따라 변하는 값이 유지되는 데이터의 집합이다.
  * OLAP(On Line Analytical Processing)은 대규모의 다차원 데이터를 동적으로 온라인에서 분석하고, 통합하고, 보고서를 만드는 과정이다.

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