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관계형 데이터베이스는 서로 관련된 데이터 지점에 대한 접근을 저장 및 제공하는 데이터베이스 유형입니다. 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블에 직관적으로 간단하게 나타내는 관계형 모델을 기반으로 합니다. 관계형 데이터베이스에서 테이블의 각 행은 키라는 고유 ID가 포함된 레코드입니다.
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00:00 관계형 데이터베이스 강의 시작
00:28 관계형 DB의 핵심 고유값
02:02 고유값을 추가하면 무엇이 좋나요?
02:43 서로 다른 두개의 데이터 연결하기
03:52 관계형 DB를 도표화 하는 방법
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관계형 데이터베이스 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
관계형 데이터베이스(關係形 Database, Relational Database, 문화어: 관계자료기지, 관계형자료기지, RDB)는 키(key)와 값(value)들의 간단한 관계를 테이블화 시킨 …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 4/27/2021
View: 5877
관계형 데이터베이스 – 코딩의 시작, TCP School
관계형 데이터베이스(relational database)란? … 관계형 데이터베이스는 현재 가장 많이 사용되고 있는 데이터베이스의 한 종류입니다. 관계형 데이터베이스란 테이블( …
Source: www.tcpschool.com
Date Published: 8/2/2021
View: 1396
관계형 데이터베이스 란 무엇인가요? (5분 정리) – 오빠두엑셀
행과 열로 이루어진 각각의 테이블을 고유값(Primary Key)을 참조하여 서로 종속되는 관계(=연결하는것)를 표현하는 데이터 베이스 구조를 관계형 …
Source: www.oppadu.com
Date Published: 3/23/2022
View: 6872
[데이터베이스] 관계형 데이터베이스(RDB)란 ? – 인생의 로그캣
관계형 데이터베이스는 1970년대에 IBM에서 일하던 에드거 F. 커드가 제안한 데이터베이스 모델이다. 관계형 데이터 베이스는 데이터를 테이블 형태로 …
Source: noahlogs.tistory.com
Date Published: 5/6/2022
View: 606
관계형 데이터베이스란 무엇입니까? – AWS
관계형 데이터베이스는 데이터 항목 간에 사전 정의된 관계가 있을 때 그러한 데이터 항목들의 모음을 가리킵니다. 이들 항목은 열과 행으로 이루어진 테이블 집합으로 …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 10/10/2021
View: 4844
관계형 데이터베이스 설계 (관계 종류 1:1 / 1:M / N:M ) – 하나몬
사전에 정의된 테이블을 Relation 이라고도 부르기 때문에, 테이블을 사용하는 데이터베이스를 관계형 데이터베이스(Relational database)라고 한다.
Source: hanamon.kr
Date Published: 9/3/2021
View: 3258
[DB] 관계형 데이터베이스란 – velog
관계형 데이터베이스는현재 가장 많이 사용되는 데이터베이스의 한 종류이다. 관계형 데이터베이스는 테이블로 이루어져 있으며 이 테이블은 키와 밸류의 …
Source: velog.io
Date Published: 4/21/2021
View: 7400
관계형 데이터베이스란?
관계형 데이터베이스는 빠른 액세스를 위해 정의된 관계로 데이터 포인트를 저장하고 구성하는 데이터베이스 유형입니다. 관계형 데이터베이스에서 데이터는 각 엔터티에 …
Source: azure.microsoft.com
Date Published: 3/29/2022
View: 7651
[DB] 데이터베이스의 종류와 관계형 _ RDBMS (오라클 외)
따라서 관계형 DBMS (RDBMS)인 Oracle. DB2, SQL Server 등이 DBMS로서 계속 현 상태를 유지하리라는 전망입니다. 그럼,, 관계형 데이터베이스는 어떤 …
Source: blog.naver.com
Date Published: 9/9/2022
View: 3809
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- Author: 오빠두엑셀 l 엑셀 강의 대표채널
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- Date Published: 2021. 3. 10.
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관계형 데이터베이스란?
관계형 데이터베이스 예시
소규모 기업에서 제품 주문 처리에 사용하는 두 개의 테이블을 예로 들어보겠습니다. 첫 번째 테이블은 고객 정보 테이블로, 각 레코드에는 고객의 이름, 주소, 배송 및 청구서 정보, 전화번호, 기타 연락처 정보가 담겨있습니다. 정보의 각 비트(각 속성)는 자체 열에 있으며, 데이터베이스는 각 행에 고유 ID(키)를 할당합니다. 두 번째 테이블은 고객 주문 테이블로, 각 레코드에는 주문 고객의 ID와 주문된 제품, 수량, 선택한 사이즈 및 색상 등이 포함되지만 고객의 이름이나 연락처 정보는 포함되지 않습니다.
이러한 두 테이블의 공통점은 ID 열(키)입니다. 그러나 이러한 공통 열 때문에 관계형 데이터베이스는 두 테이블 간에 관계를 생성할 수 있습니다. 회사의 주문 처리 애플리케이션이 데이터베이스에 주문을 제출하면 데이터베이스는 고객 주문 테이블로 이동하여 제품 주문에 대한 올바른 정보를 가져온 다음, 해당 테이블의 고객 ID를 사용하여 고객 정보 테이블에서 고객의 청구 및 배송 정보를 조회할 수 있습니다. 따라서 웨어하우스는 올바른 제품을 가져올 수 있고, 고객은 적시에 주문 상품을 배송 받을 수 있으며, 회사는 대금을 받을 수 있습니다.
위키백과, 우리 모두의 백과사전
관계형 데이터베이스(關係形 Database, Relational Database, 문화어: 관계자료기지, 관계형자료기지, RDB)는 키(key)와 값(value)들의 간단한 관계를 테이블화 시킨 매우 간단한 원칙의 전산정보 데이터베이스이다. 1970년 에드거 F. 커드가 제안한 데이터 관계형 모델에 기초하는 디지털 데이터베이스이다.[1]
관계형 모델 [ 편집 ]
이 부분의 본문은 이 부분의 본문은 관계형 모델 입니다.
이 모델은 데이터를 컬럼(column)과 로우(row)를 이루는 하나 이상의 테이블(또는 관계)로 정리하며, 고유 키(Primary key)가 각 로우를 식별한다. 로우는 레코드나 튜플로 부른다.[2] 일반적으로 각 테이블/관계는 하나의 엔티티 타입(고객이나 제품과 같은)을 대표한다. 로우는 그 엔티티 종류의 인스턴스(예: “Lee” 등)를 대표하며 컬럼은 그 인스턴스의 속성이 되는 값들(예: 주소나 가격)을 대표한다.
키 (Key) [ 편집 ]
테이블의 각 로우에는 저만의 고유 키(key)가 있다. 한 테이블 안의 로우는 다른 테이블들의 로우로 연결이 가능한데, 이는 연결된 로우의 고유 키를 위한 컬럼을 추가함으로써 이루어진다. (이러한 컬럼들은 외래 키로 부른다)
관계 (Relationships) [ 편집 ]
관계는 테이블 간에 둘 다 존재한다. 이 관계들은 일대일, 일대다, 다대다, 이렇게 세 가지 형태로 이루어진다. 대부분의 관계형 데이터베이스들은 각 로우의 각 컬럼이 하나의 값만을 보유할 수 있도록 설계되어 있다. (값은 원자적이다)
트랜잭션 (Transaction) [ 편집 ]
데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 효율적이고 정확하게 운용되기 위해서는 ACID 트랜잭션을 갖추고 있어야 한다.[3][4][5]
저장 프로시저 [ 편집 ]
RDBMS 내의 대부분의 프로그래밍은 저장 프로시저(SP)를 이용하여 이루어진다. 가끔 프로시저들은 시스템 안팎으로 전송되는 정보의 양을 줄이는데 큰 기여를 한다. 보안을 위해 시스템 디자인은 저장 프로시저에만 접근 권한을 주고 테이블에 직접 주지 않을 수도 있다.
용어 [ 편집 ]
관계형 데이터베이스 용어.
관계형 데이터베이스는 1970년 6월 IBM 산호세 연구소의 에드거 커드가 처음 정의하였다.[1] RDBMS의 자격이 되는 커드의 관점은 커드의 12 규칙에 요약되어 있다. 관계형 데이터베이스는 우세한 종류의 데이터베이스로 되어가고 있다. 관계형 모형 외에도 계층적 데이터베이스 모형과 네트워크 모형 등이 있다.
아래의 표는 가장 중요한 관계형 데이터베이스 용어의 일부 및 그와 일치하는 SQL 용어를 요약한 것이다:
SQL 용어 관계형 데이터베이스 용어 설명 로우 튜플 또는 레코드 하나의 항목을 대표하는 데이터 컬럼 속성(어트리뷰트, attribute) 또는 필드 튜플의 이름 요소 (예: “주소”, “태어난 날짜”) 테이블 관계 또는 기초 관계변수(base relvar) 같은 속성을 공유하는 튜플의 모임. (컬럼이나 로우의 모임.) 뷰 또는 결과 집합 파생 관계변수(derived relvar) 튜플들의 모임. (질의어에 응답하는 RDBMS의 데이터 보고서)
관계 또는 테이블 [ 편집 ]
관계란 같은 속성을 지닌 튜플의 모임으로 정의된다. 튜플은 일반적으로 오브젝트와 그 오브젝트의 정보를 대표한다. 오브젝트는 일반적으로 물리적인 오브젝트나 개념을 가리킨다. 관계를 일반적으로 여러 열이나 컬럼으로 조직된 테이블로 기술하기도 한다. 속성에 의해 참조된 모든 데이터는 동일한 도메인에 있으며 동일한 제약을 따른다.
제약 [ 편집 ]
제약(constraint)들을 이용하면 속성의 범위에 추가적으로 제한을 둘 수 있다. 이를테면 제약은 주어진 값의 속성을 1부터 10 사이의 정수로 제한할 수 있다. 각 속성이 관련 도메인을 소유하고 있으며, 여기에 도메인 제약이 존재한다. 관계형 모형의 두 가지 주된 원칙은 개체 무결성과 참조 무결성이다.
정규화 [ 편집 ]
이 부분의 본문은 이 부분의 본문은 데이터베이스 정규화 입니다.
정규화는 관계형 모델의 필수적인 부분으로 커드가 처음 제안한 것이다. 단순하지 않은 도메인(비원자성 값)과 데이터 중복을 제거하기 위해 설계된 프로시저들의 모임을 아우르며, 데이터 조작의 변칙과 데이터 무결성의 손실을 예방한다.
관계형 데이터베이스 관리 시스템 [ 편집 ]
이 부분의 본문은 이 부분의 본문은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 입니다.
관계형 데이터베이스 관리 시스템(關係形 Database 關理 System, Relational Database Management System, RDBMS)은 RDB를 관리하기 위한 소프트웨어 또는 그것이 설치된 시스템을 말한다.
미국 기업 제품 [ 편집 ]
대한민국 기업 제품 [ 편집 ]
같이 보기 [ 편집 ]
코딩교육 티씨피스쿨
관계형 데이터베이스
관계형 데이터베이스(relational database)란?
관계형 데이터베이스는 현재 가장 많이 사용되고 있는 데이터베이스의 한 종류입니다.
관계형 데이터베이스란 테이블(table)로 이루어져 있으며, 이 테이블은 키(key)와 값(value)의 관계를 나타냅니다.
이처럼 데이터의 종속성을 관계(relationship)로 표현하는 것이 관계형 데이터베이스의 특징입니다.
관계형 데이터베이스의 테이블(table)은 다음 그림처럼 구성됩니다.
테이블은 이름을 가지고 있으며, 행(row)과 열(column) 그리고 거기에 대응하는 값을 가집니다.
관계형 데이터베이스는 위와 같이 구성된 테이블이 다른 테이블들과 관계를 맺고 모여있는 집합체로 이해할 수 있습니다.
관계형 데이터베이스의 특징
관계형 데이터베이스의 특징은 다음과 같습니다.
1. 데이터의 분류, 정렬, 탐색 속도가 빠릅니다.
2. 오랫동안 사용된 만큼 신뢰성이 높고, 어떤 상황에서도 데이터의 무결성을 보장해 줍니다.
3. 기존에 작성된 스키마를 수정하기가 어렵습니다.
4. 데이터베이스의 부하를 분석하는 것이 어렵습니다.
관계형 데이터베이스 용어
관계형 데이터베이스에 관련된 대표적인 용어는 다음과 같습니다.
1. 열(column)
각각의 열은 유일한 이름을 가지고 있으며, 자신만의 타입을 가지고 있습니다.
이러한 열은 필드(field) 또는 속성(attribute)이라고도 불립니다.
2. 행(row)
행은 관계된 데이터의 묶음을 의미합니다.
한 테이블의 모든 행은 같은 수의 열을 가지고 있습니다.
이러한 행은 튜플(tuple) 또는 레코드(record)라고도 불립니다.
3. 값(value)
테이블은 각각의 행과 열에 대응하는 값을 가지고 있습니다.
이러한 값은 열의 타입에 맞는 값이어야 합니다.
4. 키(key)
테이블에서 행의 식별자로 이용되는 열을 키(key) 또는 기본 키(primary key)라고 합니다.
즉, 테이블에 저장된 레코드를 고유하게 식별하는 후보 키(candidate key) 중에서 데이터베이스 설계자가 지정한 속성을 의미합니다.
5. 관계(relationship)
테이블 간의 관계는 관계를 맺는 테이블의 수에 따라 다음과 같이 나눌 수 있습니다.
1. 일대일(one-to-one) 관계
2. 일대다(one-to-many) 관계
3. 다대다(many-to-many) 관계
관계형 데이터베이스에서는 이러한 관계를 나타내기 위해 외래 키(foreign key)라는 것을 사용합니다.
외래 키는 한 테이블의 키 중에서 다른 테이블의 행(row)을 식별할 수 있는 키를 의미합니다.
테이블 간의 관계를 그림으로 표현하면 다음과 같습니다.
6. 스키마(schema)
스키마는 테이블을 디자인하기 위한 청사진이라고 할 수 있습니다.
이러한 스키마는 테이블의 각 열에 대한 항목과 타입뿐만 아니라 기본 키와 외래 키도 나타내야 합니다.
스키마는 개체-관계 다이어그램(entity-relationship diagram)이나 문자열로 표현할 수 있습니다.
문법 Reservation(ID, Name, Date, RoomNum)
위의 문자열을 개체-관계 다이어그램으로 나타내면 다음과 같습니다.
연습문제
관계형 데이터베이스 란 무엇인가요? (5분 정리)
[기초레벨업] 관계형 데이터베이스 기초 – 예제파일예제파일
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관계형 데이터베이스란 무엇인가요?
관계형 데이터베이스(RDBMS = Relational DataBase Management System)는 현재 가장 많이 사용되고 있는 데이터베이스의 한 종류입니다.
행과 열로 이루어진 각각의 테이블을 고유값(Primary Key)을 참조하여 서로 종속되는 관계(=연결하는것)를 표현하는 데이터 베이스 구조를 관계형 데이터베이스라고 합니다.
엑셀과 관계형 데이터베이스의 구조를 대조하면 아래 표와 같습니다.
엑셀 관계형 데이터베이스 통합문서 Schema (스키마) 시트 Table (테이블) 행 (1,2,3…) Row (행), Record (레코드) 열 (A,B,C…) Column (열), Field (필드)
관계형 데이터 베이스의 핵심! ‘고유값’
관계형 데이터베이스의 핵심은 ‘고유값’ (= Primary Key) 입니다. 모든 데이터에는 각 레코드를 대표할 수 있는 고유값을 갖고 있어야 하는데요.
예를들어, 제품관리에 사용되는 바코드번호, 직원 관리에 사용되는 사번, 우리나라 인구 관리에 사용되는 주민등록번호 모두 고유값의 한 종류입니다.
만약 각 데이터를 대표하는 고유값이 없다면, 데이터를 참조하는데 문제가 발생합니다. 따라서, 관계형 데이터베이스를 구축하려면 각 레코드를 대표할 수 있는 고유값을 반드시 추가해야 합니다.
고유값을 추가하면 무엇이 좋나요?
관계형 데이터베이스를 구축할 때, 고유값은 선택이 아닌 필수입니다. 실무에서 가장 많이 사용되는 VLOOKUP 함수를 예제로 살펴보면 아주 쉽게 이해할 수 있는데요.
아래 예제를 보면 인사팀에 근무하는 ‘이진아’ 사원의 직급을 조회할 경우, IT팀에 근무중인 ‘이진아’ 라는 동명이인이 있어 옳지 않은 값이 조회됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 사번으로 직급을 조회하면 원하는 값을 올바르게 조회할 수 있습니다.
VLOOKUP 함수는 범위에 중복값이 있을 경우, 범위 맨 위에 있는 값을 반환합니다. 따라서 사용자가 의도적으로 중복값을 입력한 것이 아니라면, VLOOKUP 함수로 올바른 결과를 반환할 수 없다보니 VLOOKUP 여러개 불러오기 공식, VLOOKUP 마지막 값 불러오기 공식, VLOOKUP 두번째 값 불러오기 공식 등을 사용하게 됩니다.
서로 다른 두개의 데이터 연결하기
각 테이블에 고유값을 추가했으면, 고유값을 참조하여 서로 다른 두 테이블을 연결합니다. 연결 방식은 크게 3가지로 구분됩니다.
일대일 관계(1:1) ■ 대한민국 국민 ↔ 주민등록번호
‘대한민국 국민은 하나의 주민등록번호를 갖습니다. 주민등록번호 또한 한 국민에게만 종속됩니다. 일대다 관계(1:M) ■ 제품목록 ↔ 판매기록
‘ 제품목록에는 하나의 제품만 있지만, 판매기록에는 동일한 제품이 여러개 판매될 수 있습니다. 다대다 관계(N:M) ■ 제품목록 ↔ 고객목록
‘ 한 제품이 여러 고객에게 판매될 수 있으며, 한 고객이 여러 개의제품을 구매할 수도 있습니다.
실무에서는 99%의 경우 일대다 관계로 데이터 관계가 형성되며, 대표적으로 아래와 같은 상황에 적용됩니다.
■ 실무에서 일대다 관계를 갖는 경우 직원정보 ↔ 출퇴근기록
‘ 직원정보는 고유값입니다.
‘ 출퇴근 기록 데이터에는 한 직원의 출퇴근 기록이 여러번 기록됩니다.
제품정보 ↔ 입/출고 현황
‘ 제품정보는 고유값입니다.
‘ 입/출고 현황 데이터에는 각 제품의 입고/출고 현황이 여러번 기록됩니다.
거래처정보 ↔ 매입 현황
‘ 거래처정보는 고유값입니다.
‘ 매입 현황 데이터에는 각 거래처별로 발생한 매입 현황이 여러번 기록됩니다.
관계형 DB를 도표화 하는 방법
관계형 데이터베이스를 구축하는데에는 여러 프로그램이 사용됩니다. 대표적으로 MySQL, MSSQL, 오라클 등이 사용되지만, 보통의 실무자가 SQL 언어를 사용하고 직접 서버를 구축하여 관계형 데이터베이스를 만드는 것은 쉽지 않은 일입니다.
따라서 대부분의 실무자에게는 엑셀의 파워피벗 이나 엑세스를 활용하여 관계형 데이터베이스를 구축하는 것이 가장 현실적인 방법이며, 정말 많은 양의 데이터를 다루지 않는다면 엑셀의 파워쿼리/파워피벗 조합으로 대부분의 관계형 데이터를 구축할 수 있습니다.
엑셀 2016 이전 까지는 엑셀보다 엑세스가 유리한 점이 많아 실무에서 많이 사용되었으나, 2021년 현재 기준으로는 엑셀의 파워쿼리/파워피벗 기능이 크게 향상되어 엑셀만으로 대부분의 관계형 데이터베이스를 구축하고 운용할 수 있습니다.
이번 강의에서는 파워피벗을 활용하여 간단하게 관계형 데이터베이스를 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 파워피벗을 활용하여 관계형 데이터베이스를 구축하고 데이터모델 피벗테이블을 활용하여 시각화 보고서를 작성하는 방법은 아래 라이브 강의 전체영상을 참고하세요.
엑셀 파워피벗으로 관계형 데이터베이스 만들기
[데이터베이스] 관계형 데이터베이스(RDB)란 ?
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개인 혹은 기업의 필요에 따라 데이터베이스 모델을 선택하여 사용하는데 아직까지는 관계형 데이터베이스가 주류를 이룬다. 데이터베이스에서 간단하게 설명을 했지만 자주 사용하는 것인 만큼 자세히 알아둘 필요가 있다.
2019/06/07 – [IT 정보 로그캣/데이터베이스] – [데이터 베이스] 데이터베이스란 ?
관계형 데이터베이스( Relational DataBase )란
관계형 데이터베이스는 1970년대에 IBM에서 일하던 에드거 F. 커드가 제안한 데이터베이스 모델이다.
관계형 데이터 베이스는 데이터를 테이블 형태로 저장한다.
쉽게 생각하면 엑셀 표에 데이터를 저장하는 것과 동일하다고 보면된다.
실제로 각 데이터 항목들은 행(row)에 저장되고, 항목의 속성은 열(column)이라고 표현한다. 열은 항목의 속성인 만큼 입력되는 데이터의 유형이 정해진다.
용어 정리
* 열(column) : 필드(field) 라고도 부르며, 항목의 속성(명칭)을 나타낸다. 필드 마다 각각 정수, 텍스트 같은 데이터 유형을 정할 수 있다.
* 행(row) : 레코드(record) 라고도 부르며, 각 데이터 항목을 저장한다.
* 스키마(schema) : 필드는 데이터 유형뿐만 아니라 제약사항도 지정할 수 있는데 이러한 제약사항을 스키마라고 부른다. 예를들어 필드는 중복 값을 해당 행에 저장할 수 없다거나, 반드시 값을 가져야 한다(not null)는 조건 등을 걸 수 있다.
관계형 데이터베이스에서의 관계
관계형 데이터베이스는 왜 관계라는 이름이 붙여졌을까?
결론부터 말하자면 각 테이블의 행과 행이 연결되는 관계를 맺을 수 있기 때문이다.
테이블 간의 관계는 일 대 일(1:1), 일 대 다(1:N), 다 대 다(N:N) 의 관계가 있다.
우리는 하나의 테이블에 필요한 모든 필드를 넣고 모든 데이터 항목을 저장할 수 있다. 하지만 이렇게하면 데이터들이 중복해서 저장되는 상황이 발생할 수 있어 다음 그림 테이블과 같이 비효율적이다.
< 하나의 테이블에 모든 데이터를 넣는 경우 >
그림과 같이 고객의 상품 주문을 저장하는 테이블이 있다고 가정하면 특정 고객이 여러 상품을 구매하는 경우 고객 이름과 고객 지역 데이터가 계속 해서 중복된다. 얼핏보기에는 별 문제 없어보이지만 만약에 고객의 지역이 변경된다고 생각해보자.
그림은 데이터가 3개 뿐이지만 만약 수십, 수백만 그 이상의 데이터라면 쉬운일이 아니다.
그래서 관계형 데이터베이스 모델에서는 다음 그림과 같이 테이블을 분리하여 행과 행을 연결할 수 있다.
< 테이블을 분리시키고 각 테이블 간 행과 행 사이에 관계를 형성하는 경우 >
그림과 같이 테이블 간의 관계는 기본 키(primary key) 와 외래 키(foreign key) 라는 개념을 사용하여 맺어질 수 있다.
기본 키는 고유한 ID 필드로 그림에서는 고객 번호 필드이다. 이 필드는 각 행이 중복된 값을 가질 수 없다.
외래 키는 기본 키를 참조하는 필드로 그림에서는 주문 테이블의 고객 번호 필드이고 각 테이블의 행을 연결시켜주는 역할을 한다.
이렇게 테이블을 분리하고 관계를 형성해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다.
( 테이블을 분리하고 중복 데이터를 제거하는 과정을 정규화 라고 한다.)
SQL (Structured Query Language) 이란
관계형 데이터베이스에서 주요한 특징 중 하나는 SQL이라는 구조화 질의어를 사용한다는 것이다. SQL은 RDBMS에서 사용하는 프로그래밍 언어라고 보면 된다. SQL을 통해 RDBMS에서 데이터를 검색하고, 추가하고, 업데이트하고, 삭제하는 작업 등 데이터를 관리한다.
SQL의 종류로는 데이터 정의 언어, 데이터 조작 언어, 데이터 제어 언어 가 있는데 결국 RDBMS를 다루려면 모두 알아야하기 때문에 종류가 나뉘어 진다라는 정도만 알면 될 것 같다.
트랜잭션(transaction)이란
트랜잭션은 데이터베이스 관리시스템(DBMS)에서 하나의 작업의 단위이다.
데이터베이스는 여러 사람들이 데이터를 공유하고 사용할 목적으로 사용된다. 그렇기 때문에 다수의 사람들이 동시에 사용하더라도 데이터에 문제가 없어야한다. 트랜잭션은 모든 명령문을 완벽하게 처리하거나, 하나의 명령문이라도 문제가 발생하면 모든 명령문을 수행하지 않고 데이터를 보존하는 기능을 하고 해야한다.
트랜잭션의 예시에 가장 적합한게 은행이라고 볼 수 있다. 예를들어 A계좌에 1000원이 있다고 하자. 이때 서로 다른 2대의 ATM 기기에서 동시에 A계좌의 1000원을 인출하려고 한다. 정말 거의 동시에 인출을 시도했을 때 트랜잭션이 제대로 기능하지 않아 두명 다 각각 1000원씩 인출해 간다면 은행은 아마 파산할 것이다. 그래서 은행은 두 트랜잭션을 모두 수행하지 않거나, 0.000001 초라도 빠른 사람의 요청을 수행하고 나머지 사람에게는 지급부족으로 요청을 거절해야 한다.
이러한 트랜잭션의 기능을 제대로 수행하기 위해서는 네 가지 특성을 만족해야하는데 ACID 특성이라고 부른다.
원자성 (Atomicity) : 원자성이란 트랜잭션이 수행하는 연산들을 모두 정상적으로 처리하거나 모두 처리하지 않아야 한다는 all-or-nothing 방식을 의미한다.
일관성 (Consistency) : 일관성은 트랜잭션이 성공적으로 수행된 이후에도 데이터베이스의 데이터는 일관된 상태를 유지해야 한다는 의미이다.
격리성 (Isolation) : 격리성은 하나의 트랜잭션이 완료될 때까지 다른 트랜잭션이 간섭하지 못하도록 하여 각각의 트랜잭션이 독립적으로 수행되어야 한다는 의미이다.
지속성 (Durability) : 지속성은 트랜잭션이 성공적으로 완료된 이후에 데이터베이스의 데이터들이 영구적으로 보존되어야 한다는 의미이다.
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관계형 데이터베이스란 무엇입니까?
모든 데이터베이스 트랜잭션은 데이터 무결성을 보장하기 위해 ACID 규정을 준수하거나 원자성, 일관성, 격리성 및 내구성을 갖추어야 합니다.
원자성을 갖기 위해서는 트랜잭션이 모두 성공적으로 실행되거나 트랜잭션 일부가 실패할 때 전체 트랜잭션이 무효화되어야 합니다. 일관성을 갖기 위해서는 트랜잭션의 일부로서 데이터베이스에 작성된 데이터가 모든 정의된 규칙 및 제한 사항(제약 조건, 캐스케이드 및 트리거를 포함)을 준수해야 합니다. 격리는 동시성 제어를 실현하는 데 있어 중요한 관건이 되며 각 트랜잭션이 독립적인지 확인합니다. 내구성을 갖기 위해서는 트랜잭션이 성공적으로 완료된 상태에서 데이터베이스에 대한 모든 변경 사항을 영구적으로 보존해야 합니다.
관계형 데이터베이스 설계 (관계 종류 1:1 / 1:M / N:M )
[데이터베이스] SQL 소개⚡️ SQL 소개 ❗️데이터베이스의 필요성 파일에 데이터를 저장하거나, 인메모리 형태로 데이터를 임시 저장하는 방법으로도 데이터를 저장할 수 있는데, 굳이 데이터베이스를 사용할 필요가 있을까? 데이터베이스를 사용하지 않고, 엑셀 시트나 CSV 파일 등에 데이터를 저장해 사용하면 되지 않을까? 👉 1. In-Memory In-Memory 방식은 프로그램이 실행될 때에만 존재하는 데이터를 사용하는 형태를 말한다. JavaScript에서 변수를 만들어 저장한 경우, 프로그램이 […]
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Microsoft Azure
관계형 데이터베이스 모델이란?
관계형 데이터베이스 모델은 일반적으로 고도로 구조화되어 있으며 SQL 프로그래밍 언어를 이해합니다. 많은 데이터베이스는 데이터를 구성하고 주요 데이터 포인트 간의 관계를 식별하여 정보를 쉽게 정렬하고 찾을 수 있도록 설계되었기 때문에 관계형 모델을 사용합니다. 대부분의 관계형 모델은 기존의 열 및 행 기반 테이블 구조를 따르므로 구조화된 데이터를 저장하는 효율적이고 직관적이며 유연한 방법을 제공합니다. 관계형 모델은 또한 데이터베이스의 여러 임의 데이터 구조 문제를 해결합니다.
관계형 데이터베이스 모델은 소규모 데스크톱 시스템에서 대규모 클라우드 기반 시스템에 이르기까지 다양합니다. 이 모델들은 SQL 데이터베이스를 사용하거나 요청 및 업데이트에 대한 SQL 문을 처리할 수 있습니다. 관계형 모델은 논리적 데이터 구조(테이블, 인덱스 및 뷰)로 정의되며 물리적 스토리지 구조(물리적 파일)와 별도로 유지됩니다. 데이터 일관성은 관계형 데이터베이스 모델의 특징입니다. 관계형 데이터베이스 모델은 애플리케이션과 인스턴스라고도 하는 데이터베이스 복사본에서 데이터 무결성을 유지하기 때문입니다. 관계형 모델 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스의 여러 인스턴스가 항상 동일한 데이터를 갖습니다.
클라우드에서 설계된 관계형 데이터베이스는 고가용성을 위해 자동으로 구성됩니다. 즉, 각 구성원이 별도의 가용성 영역에 있는 여러 구성원에게 데이터가 복제되거나 복사됩니다. 이렇게 하면 개별 데이터 센터가 다운되더라도 데이터에 계속 액세스할 수 있습니다.
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