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[3과목 데이터베이스 구축] 논리 데이터베이스 설계 - 088. ⭐ 정규화(Normalization)

함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용해 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어 가는 과정하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BCNF형, 제4정규형, 제5정규형차수가 높아질수록 만족시켜야 할 제약 조건이 늘어남논리적 설계 단계에서 수행논리적 처리 및 품질에 큰 영향일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 등을 보장정규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축 가능, 데이터의 정확성 높아짐물리적 접근이 복잡하고 너무 많은 조인으로 인해 조회 성능 저하1. 정규화의 목적데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지효과적인 검색 알고리즘 생성데이터 중복 배제하여 이상(Anomaly)의 발생 방지자료 저장 공..

[3과목 데이터베이스 구축] 논리 데이터베이스 설계 - 087. ⭐ 관계대수 및 관계해석

1. 관계대수의 개요관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어릴레이션을 처리하기 위해 연산자와 연산규칙을 제공하는 언어피연산자가 릴레이션, 결과도 릴레이션질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 할 연산의 순서 명시순수 관계 연산자 : Select, Project, Join, Division일반 집합 연산자 : UNION(합집합), INTERSECTION(교집합), DIFFERENCE(차집합), CARTESIAN PRODUCT(교차곱)2. Select (수평 연산 = δ)릴레이션에 존재하는 튜플 중에 선택 조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산표기 형식 : δ(R)δAvg≥90(성적) : (성적) 릴레이션에서 평균이 90..

[3과목 데이터베이스 구축] 논리 데이터베이스 설계 - 086. ⭐ 관계형 데이터베이스의 제약조건 - 무결성

데이터베이스에 저장된 데이터 값과 현실세계의 실제 값이 일치하는 정확성1. 개체 무결정 (Entity Integrity, 실체 무결성)기본 테이블의 기본키를 구성하는 어떤 속성도 NULL 값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정2. 도메인 무결성 (Domain Integrity, 영역 무결성)주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정3. 참조 무결성 (Referential Integrity)외래키 값은 NULL이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다는 규정외래키와 참조하려는 테이블의 기본키는 도메인과 속성 개수가 같아야 함4. 사용자 정의 무결성 (User-Defined Integrity)속성 값들이 사용자가 정의한 제약 조건에 만..

[3과목 데이터베이스 구축] 논리 데이터베이스 설계 - 085. ⭐ 관계형 데이터베이스의 제약조건 - 키 (Key)

데이터베이스에 저장되는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 키(Key)를 이용해 데이터에 제한을 주는 것1. 키 (Key)의 개념 및 종류데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 튜플들을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 속성후보키, 기본키, 대체키, 슈퍼키, 외래키2. 후보키 (Candidate Key)튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합, 즉 기본키로 사용할 수 있는 속성들중복된 튜플은 없으므로 모든 릴레이션에는 반드시 하나 이상의 후보키가 존재모든 튜플에 대해서 유일성과 최소성을 만족시켜야 함유일성(Unique) : 하나의 키 값으로 하나의 튜플만을 유일하게 식별최소성(Minimally) : 모든 레코드들을 유일하게 식별하는데 꼭 필요한 속성으로만 구성3. ..