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DBMS/데이터베이스9

[데이터베이스] 빅데이터(Big Data) 빅데이터(Big Data): 기존의 관리 방법이나 분석 체계로는 처리하기 어려운 방대한 양의 정형, 반정형, 비정형 데이터의 집합 [TTA 정보통신용어사전] 빅데이터 유형 3가지- 정형 데이터(Structed Data): 형식과 구조가 있는 데이터  - 반정형 데이터(Semi-Structed Data): 형식과 구조가 변경될 수 있는 데이터 데이터의 구조 정보를 데이터와 함께 제공하는 파일 형식의 데이터e.g. HTML, XML, JSON(Javascript Object Notation), RDF(Resource Description, Framework)질의 처리가 어려워 데이터 분석에 사용 시 정형 데이터로 변환하여 사용한다- JSON 데이터는 CSV(Comma Separated Value) 또는 테이.. 2024. 7. 3.
[데이터베이스] ep5) 뷰(view) ㅇ뷰(view): 하나 이상의 테이블을 합하여 만든 가상의 테이블 (SELECT문을 통해 얻은 검색 결과를 모아 나타내는 것)여러 테이블을 이용하여 하나의 뷰 테이블을 생성한다(이미 생성된 뷰를 기반으로 또 뷰를 생성 가능하다) - 뷰 생성CREATE VIEW 뷰_이름[(속성_리스트)]AS SELECT문 -- 기본 테이블(참조 테이블)에 대한 SELECT문 작성[WITH CHECK OPTION]; [WITH CHECK OPTION]: 생성한 뷰에 삽입이나 수정 연산을 할 때 SELECT문에서 제시한 뷰의 정의 조건을 위반하면 수행되지 않도록 하는 제약조건 지정  뷰 생성 예제    - 뷰 삭제DROP VIEW 뷰_이름; - 특정 뷰가 삭제하려 하는 뷰를 참조하고 있는 제약 조건을 가진 경우, 뷰 삭제가 .. 2024. 7. 1.
[데이터베이스] ep4-3) SQL: DCL ㅁDCL(Data Control Language): 데이터 제어어     ① GRANT문: DB 사용자의 사용 권한 부여2가지 타입이 있다1. 객체 권한 부여 by 객체소유자GRANT 권한 ON 객체 TO 사용자 [WITH GRANT OPTION];객체 소유자가 다른 사용자에게 객체에 대한 사용 권한을 부여한다(여러 권한을 한 번에 부여할 수도 있으나 GRANT문으로 부여된 권한은 기본적으로 다른 사용자에게 재부여가 불가능하다) (옵션)PUBLIC 키워드: 모든 사용자에게 똑같은 권한을 부여하는 키워드 ("사용자" 대신 작성)WITH GRANT OPTION: 사용자가 자신이 부여받은 권한을 다른 사용자에게도 부여할 수 있도록 허락하는 옵션  예제 1 예제 2   2. 시스템 권한 부여 by DBA(데이터.. 2024. 6. 30.
[데이터베이스] ep4-2) SQL: DML ㅁDML(Data Manipulation Language): 데이터 조작어  ① SELECT / FROM문: 테이블 내 데이터를 검색SELECT [ALL | DISTINCT] 속성_리스트FROM 테이블_리스트; -- 테이블 이름만약 테이블에서 검색하고 싶은 속성 및 테이블이 다수일 경우 콤마로 구분하여 나열 ALL: 결과 테이블에 데이터의 중복을 허용DISTINCT: 결과 테이블에 데이터의 중복을 허용하지 않음  SELECT / FROM문 예제  DISTINCT 예제  ㅇWHERE 조건: SELECT문에 조건을 추가SELECT [ALL | DISTINCT] 속성_리스트FROM 테이블_리스트[WHERE 조건]; 비교 연산자와 논리 연산자를 이용한 검색 조건 제시 (비교 연산자를 이용하여 숫자, 문자, 날짜.. 2024. 6. 29.
[데이터베이스] ep4-1) SQL: DDL SQL(Structed Query Language): 구조화된 질의 언어3가지 종류가 있다 DDL, DML, DCL ㅁDDL(Data Definition Language): 데이터 정의어  ① CREATE문: 테이블을 구성하는 속성 타입 지정 및 NULL 값 허용 여부 또는 기본 값 지정 등 정의   (속성 정의)- NOT NULL: 속성에 NULL값 허용 xUSER_ID VARCHAR(10) NOT NULL;(CREATE TABLE문으로 생성되는 테이블을 구성하는 속성은 기본적으로 NULL값을 허용) NOT NULL: 특정 열에 반드시 값이 있어야 하는 경우 e.g. 이름과 같은 필수 정보, 외래 키나 중요한 참조 값NULL 허용: 특정 열에 값이 없어도 되는 경우(나중에 입력될 가능성이 있는 경우) .. 2024. 6. 21.
[데이터베이스] ep3) RDB ㅁRDB(Relational DataBase): 관계형 데이터베이스 키(key)와 값(value)을 테이블 형태로 구성한 데이터베이스 (참고) RDB 모델 https://claremont.tistory.com/entry/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-ep1-DB-%EB%AA%A8%EB%8D%B8 [데이터베이스] ep1) DB 모델ㅁ논리적 데이터 모델들1. 계층형 데이터 모델 2. 네트워크형 데이터 모델 3. 관계형 데이터 모델(RDB: Relational DataBase)- 우리는 이 RDB에 대해 앞으로 지겹도록 다룰 것이다 ㅁRDB 데이터 모claremont.tistory.com [릴레이션의 특성] 튜플의 유용성: 하나의 릴레이션에 .. 2024. 6. 21.
[데이터베이스] ep2) DBMS ※ 트랜잭션(transaction): DB시스템에서 복구 및 병행 시 처리되는 작업의 논리적 단위 ㅇ데이터 사전(= 시스템 카탈로그): 스키마, 스키마 간의 맵핑 정보, 다양한 제약조건 등을 저장한다(메타 데이터: 데이터에 대한 데이터)  [DB 시스템 유틸리티]적재, 백업, 파일 재조직, 성능 모니터링, 파일 정렬, 데이터 압축, 사용자 접근 모니터링, 네트워크와의 인터페이스 등  DBMS의 장점: 데이터 중복 통제, 데이터 동시 공유, 데이터 보안 향상, 데이터 무결성 유지, 장애 발생 시 회복 가능DBMS의 단점: 비용, 복잡한 백업&회복, 중앙 집중 관리로 인한 취약점     데이터베이스 사용자는 3가지로 나뉜다1. DBA(DataBase Administrator): 데이터베이스 관리자2. 최종 .. 2024. 6. 20.
[데이터베이스] ep1) DB 모델 ㅁ논리적 데이터 모델들 1. 계층형 데이터 모델 2. 네트워크형 데이터 모델 3. 관계형 데이터 모델(RDB: Relational DataBase) - 우리는 이 RDB에 대해 앞으로 지겹도록 다룰 것이다 ㅁRDB 데이터 모델: 2차원 테이블(릴레이션) 형태로 데이터를 표현 ㅇ스키마(schema): db에 저장되는 데이터 구조와 제약조건을 정의한 것 최상단 첫 행이라 생각하자 ㅇ튜플(tuple): db내의 주어진 목록과 관계있는 속성값의 모음 한 행이라 생각하자 ㅇ속성: 개체 고유의 특성 (db를 구성하는 가장 작은 논리적 단위) 한 열이라 생각하자 ㅇ인스턴스(instance): 튜플들의 집합 행들의 집합이라 생각하자 ㅇ도메인(domain): 하나의 속성값 집합 ㅇ차수(Degree): 속성의 전체 개수 .. 2024. 5. 3.
[데이터베이스] ep0) 파일시스템 vs 데이터베이스 데이터베이스 등장 이전에는 보통 파일시스템을 이용하여 데이터를 관리하였다ㅇ파일시스템(File System): 컴퓨터에서 파일이나 자료를 쉽게 발견 및 접근할 수 있도록 보관 또는 조직하는 체제(운영체제에서 보통 한 챕터로 다룬다, 예전에는 학부 수업으로도 개설되어 있었다) 하지만 이런 파일시스템에는 문제가 두 가지 존재했다1. 데이터 종속성 2. 데이터 중복성  따라서 파일시스템의 단점들을 해결하고자 나온 것이 바로 데이터베이스(db)이다ㅇ데이터베이스(DB): 여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합데이터를 보다 효율적으로 처리하기 위하여 개발된 것으로 같은 데이터가 중복되는 문제를 없앨 수 있으며, 업무가 확대되어도 새로 파일을 준비할 필요가 없다는 장점이 있다ㅇDBM.. 2024. 5. 3.

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