ChronoVoyager의 탐험 일지

1. 관계형 데이터베이스의 데이터 격납 형식

• 테이블(Table): 데이터를 행(Row)과 열(Column)로 저장하는 기본 단위
• 레코드(Record): 테이블의 한 행, 하나의 데이터 항목을 의미
• 필드(Field): 테이블의 한 열, 속성을 나타냄
• 키(Key): 데이터를 고유하게 식별하기 위한 값 (기본키, 외래키 등)
• 인덱스(Index): 검색 성능을 향상시키기 위해 사용되는 데이터 구조

2. 관계형 데이터베이스의 특징

• 데이터 무결성(Integrity): 데이터의 정확성과 일관성을 유지
• 데이터 독립성(Independence): 논리적 구조와 물리적 구조가 독립적으로 관리됨
• 데이터 중복 최소화(Minimal Redundancy): 동일한 데이터를 여러 곳에 저장하지 않음
• 데이터 일관성(Consistency): 트랜잭션 수행 후에도 데이터가 일관성을 유지
• 데이터 보안(Security): 접근 권한을 통해 데이터 보호

3. E-R 모델의 주요 컴포넌트

• 엔터티(Entity): 데이터를 저장하는 기본 단위 (예: 학생, 수강 과목)
• 속성(Attribute): 엔터티가 가지는 특성 (예: 학생의 이름, 학번)
• 관계(Relationship): 두 개 이상의 엔터티 간의 연관 (예: 학생과 강의의 수강 관계)

4. SQL의 분류

• DML(Data Manipulation Language, 데이터 조작 언어): 데이터를 조회, 삽입, 수정, 삭제
  • SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• DDL(Data Definition Language, 데이터 정의 언어): 데이터 구조를 정의
  • CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE
• DCL(Data Control Language, 데이터 제어 언어): 데이터 접근 권한 제어
  • GRANT, REVOKE
• TCL(Transaction Control Language, 트랜잭션 제어 언어): 트랜잭션 관리
  • COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

5. 관계형 모델의 구성요소

• 릴레이션(Relation): 테이블 형태로 데이터 저장
• 튜플(Tuple): 테이블의 한 행 (레코드)
• 애트리뷰트(Attribute): 테이블의 한 열 (필드)
• 도메인(Domain): 애트리뷰트가 가질 수 있는 값의 범위
• 키(Key): 데이터를 식별하는 속성 (기본키, 후보키, 외래키 등)

6. 오라클 인스턴스와 오라클 서버

• 오라클 서버(Oracle Server): 데이터베이스를 관리하는 시스템
• 오라클 인스턴스(Oracle Instance): 데이터베이스를 운영하는 메모리와 프로세스 집합
  • SGA(System Global Area): 데이터 캐싱 및 SQL 실행을 위한 공유 메모리
  • 백그라운드 프로세스: 데이터베이스를 운영하는 데 필요한 프로세스 집합

7. SQL의 정의

• SQL(Structured Query Language, 구조화된 질의 언어)
  • 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하기 위한 언어
  • 데이터를 저장, 수정, 삭제, 검색하는 기능 제공
  • ANSI 표준을 따르지만 DBMS별 차이가 존재

1. SQL 개요

1) SQL의 역사

• 유래: SEQUEL(Structured English Query Language) → SQL로 발전
• 연혁:
  • 1974: IBM System R 관계형 DBMS 연구 중 개발
  • 1986: ANSI에서 표준으로 채택(SQL-86)
  • 1992~1999: 주요 개정 버전 등장 (SQL-92, SQL3 등)
• DBMS 호환성: Oracle, MySQL, MS SQL 등 다양한 DBMS에서 사용. 다소 차이 존재

2) SQL의 특징

• 자연어에 가까운 비절차적 언어
• 관계 대수와 해석보다 높은 표현력
• 표준화를 통해 DBMS 간 전환 용이
• 대화식 SQL과 내포된 SQL 지원
• 레코드 단위 처리

3) SQL의 수행

• SQL문 입력 → 관계 DBMS가 번역 후 처리 수행
• 데이터베이스 접근 인터페이스:
  • 대화식 SQL: 최종 사용자 대상
  • 내포된 SQL: 응용 프로그램에 삽입

4) SQL 구성 요소

1. 데이터 정의어(DDL): 테이블/뷰/인덱스 생성 및 제거
2. 데이터 조작어(DML): 데이터 검색, 삽입, 삭제, 갱신
3. 데이터 제어어(DCL): 권한 부여, 트랜잭션 관리

2. 데이터 정의어(DDL)

1) 데이터 정의어의 종류

• CREATE: 테이블, 뷰, 도메인 생성
• DROP: 테이블, 뷰, 도메인 제거
• ALTER: 테이블 구조 변경

2) 스키마 생성 및 제거

• 스키마 생성:
   

  CREATE SCHEMA MY_DB AUTHORIZATION KIM;
• 스키마 제거:
   

  DROP SCHEMA MY_DB RESTRICT; DROP SCHEMA MY_DB CASCADE;

3) 테이블 생성

• 기본 형식:
   
  CREATE TABLE 테이블_이름 ( 열_이름 데이터_형식 [NOT NULL | UNIQUE | DEFAULT | CHECK],
  PRIMARY KEY (열_이름),
  FOREIGN KEY (열_이름) REFERENCES 테이블_이름(열_이름)
  );
• 데이터 타입 (SQL-92):
  • INTEGER, SMALLINT, REAL, FLOAT, CHAR, VARCHAR, DATE, BLOB 등

  • 

• 도메인 생성:
   
  CREATE DOMAIN DEPTNAME CHAR(10) DEFAULT '개발' CONSTRAINT VALID_DEPT CHECK (VALUE IN ('영업', '총무', '기획', '개발'));
• 도메인 제거:
   
  DROP DOMAIN DEPTNAME;

4) 테이블 제거(DROP)

• 형식:
   

  DROP TABLE 테이블_이름 [RESTRICT | CASCADE];

5) 테이블 변경(ALTER)

• 열 추가:
   

  ALTER TABLE 테이블_이름 ADD 열_이름 데이터_형식;

  

• 열 삭제:
   

  ALTER TABLE 테이블_이름 DROP COLUMN 열_이름;

  

3. 무결성 제약조건

1) 주요 제약조건

• NOT NULL: 속성값이 반드시 존재해야 함.
• UNIQUE: 속성값이 유일하도록 보장.
• DEFAULT: 기본값 지정.
• CHECK: 속성값의 유효 범위 지정.
• PRIMARY KEY: 기본키 정의로 개체 무결성 보장.
• FOREIGN KEY: 참조 무결성 제약조건 정의.

2) 기본 예시

4. 테이블 생성 사례

• 학생, 과목, 수강 릴레이션:
  • 학생 테이블:
     

    CREATE TABLE STUDENT (
        SNO INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
        SNAME CHAR(10)
    );
  • 과목 테이블:
     

    CREATE TABLE COURSE (
        CNO CHAR(5) NOT NULL PRIMARY KEY,
        CNAME CHAR(20)
    );
  • 수강 테이블:
     

    CREATE TABLE ENROLL (
        SNO INTEGER,
        CNO CHAR(5),
        GRADE CHAR(2),
        PRIMARY KEY (SNO, CNO),
        FOREIGN KEY (SNO) REFERENCES STUDENT(SNO),
        FOREIGN KEY (CNO) REFERENCES COURSE(CNO)
    );

1. 관계대수의 확장

1.1 관계 연산자들의 기능

• 주요 연산: 실렉션, 프로젝션, 합집합, 교집합, 차집합, 카티션 곱, 디비전 등.

• 

1.2 관계대수의 한계

• 제한사항:
  • 산술 연산 불가.
  • 집단 함수(집계 함수) 미지원.
  • 데이터 수정 불가.
  • 중복된 튜플 처리 불완전.
  • 결과 정렬 불가.

1.3 관계대수의 확장

• 새로운 연산:
  1. 세미조인: 연결 관계 일부만 반환.
  2. 외부조인: NULL 포함 관계 처리.
  3. 외부 합집합: 차수 확장으로 이질 릴레이션 결합.
  4. 집단 함수:
     • SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN.
     • 예: AVG(SALARY)는 급여 평균 계산.
  5. 그룹화:
     • 속성(애트리뷰트)값으로 그룹 나누고 집단 함수 적용.
     • 예: DNO 별로 평균 급여 계산.

2. 관계 해석

2.1 개념

• 프레디킷 논리 기반의 선언적 언어.
• 비절차적 질의:
  • 데이터를 어떻게 조회할지보다 무엇을 조회할지 명시.
• 투플 관계 해석: 투플을 기준으로 데이터 조회
• 도메인 관계 해석: 속성을 기준으로 데이터 조회

2.2 기본 기호

• ∃ (There exists): 존재.
• ∀ (For all): 전칭.
• ∈: 원소 포함.
• ∪: 합집합.

2.3 투플 관계 해석

• 구성 요소:
  • 투플 변수: 특정 릴레이션의 투플만 가짐.
  • 원자(atom):  R(t), t.Aθ u.B, t.A θ c
  • 정형식(WFF): 원자+불리언 연산자+정량자 조합.
• 표현 예:
  • 특정 급여 조건:
    셀렉트 연산 { t | EMPLOYEE(t) and t.SALARY > 50000 }
  • 특정 속성 조회:
    프로젝트 연산 { t.FNAME, t.LNAME | EMPLOYEE(t) }

2.4 도메인 관계 해석

• 구성 요소:
  • 도메인 변수: 속성값(도메인)의 특정 원소만 가짐.
  • 원자(atom): R(x1, x2, ..., xn), x θ y, x θ c.
  • 정형식(WFF): 원자+불리언 연산자+정량자 조합.
• 표현 예:
  • 급여 90점 이상 학생: { x학번, x이름 | (학생(x학번, x이름, x학년, x학과) ∧ (∃x기말성적) (x기말성적 ≥ 90)) }

주요 사례

1. 특정 사원의 이름 조회:
   { e.EMPNAME | EMPLOYEE(e) ∧ e.EMPNO = '2106' }
2. 특정 과목(C413) 등록한 학생의 이름과 학과:
   { s.이름, s.학과 | 학생(s) ∧ (∃e)(등록(e) ∧ s.학번 = e.학번 ∧ e.과목번호 = 'C413') }
3. 기말 성적 90점 이상 학생:
   { x학번, x이름 | (학생(x학번, x이름, x학년, x학과) ∧ (∃x기말성적) (x기말성적 ≥ 90)) }

핵심 요약

• 관계대수는 데이터 조회 연산의 기초지만 한계가 있음.
• 확장된 연산(집단 함수, 외부조인 등)과 관계 해석(투플/도메인 해석)을 통해 복잡한 질의 처리 가능.
• 선언적 언어는 사용자가 "무엇"을 원하는지 표현하도록 하여, 내부 수행 방법은 데이터베이스가 담당.

1. 조인 연산자

1.1. 조인의 정의

조인은 두 릴레이션에서 조건에 따라 관련된 튜플을 결합하는 연산으로, 데이터베이스에서 가장 중요한 연산 중 하나.

1.2. 조인의 유형

1. 세타 조인 (Theta Join)
   • 조건식에 {=, <>, <, >, <=, >=} 등의 연산자를 사용.
   • 예: R ⋈ (R.Attribute θ S.Attribute) S
2. 동등 조인 (Equi-join)
   • 세타 조인의 한 형태로, 조건식이 =일 때 사용.
   • 결과: 조건을 만족하는 튜플들의 조합.

   • 

3. 자연 조인 (Natural Join)
   • 동등 조인 후, 중복 속성을 제거.
   • 주로 릴레이션 간 관련 데이터를 연결하는 데 사용.
   • 예: R ⋈N S
     • 중복된 속성은 하나만 유지.

   • 

4. 외부 조인 (Outer Join)
   조인 실패 시에도 튜플을 포함하며, NULL 값을 추가.
   • 왼쪽 외부 조인: 왼쪽 릴레이션의 모든 튜플 포함.
   • 오른쪽 외부 조인: 오른쪽 릴레이션의 모든 튜플 포함.
   • 완전 외부 조인: 양쪽 릴레이션의 모든 튜플 포함.

   • 

     
     
     

   • 

5. 세미 조인 (Semijoin)
   • 조인 결과에서 필요하지 않은 속성을 미리 제거하여 효율성 증가.
   • 예: R ⨝ S
     • S에서 필요한 속성만 선택 후 R과 조인.

   • 

     
     
     
6. 정리

   • 

     
     
     

   • 

2. 디비전 연산자 (Division Operator, ÷)

2.1. 정의

릴레이션 R과 S에서 S에 포함된 모든 튜플과 관련된 R의 튜플만 반환.

2.2. 사용 예시

• R의 속성: (A, B)
• S의 속성: (B)
• R ÷ S의 결과는 R에서 속성 A를 반환하며, S의 모든 튜플과 매칭된 경우만 포함.

  • 

2.3. 응용

• 학생과 과목 데이터에서, 특정 과목을 수강한 학생 목록을 구할 때 사용.
• 예:
  • 릴레이션 학번(Sno)과 과목번호(Cno)
  • R ÷ S 연산으로 모든 과목(Cno)을 이수한 학생(Sno)을 구함.

  • 

사례 연구

1. 세타 조인 예시

릴레이션 EMPLOYEE와 DEPARTMENT를 DNO = DEPTNO 조건으로 조인:

2. 외부 조인 예시

도서 릴레이션과 출판사 릴레이션의 왼쪽 외부 조인:

정리

• 조인 연산자는 데이터베이스에서 릴레이션 간의 관계를 표현하고 연결하는 데 필수적.
• 디비전 연산자는 특정 조건을 만족하는 릴레이션을 구할 때 유용.
• 실무에서는 주로 자연 조인과 외부 조인이 많이 활용됨.

1. 관계데이터연산의 이해

• 정의: 원하는 데이터를 얻기 위해 릴레이션에 연산 수행.
• 종류:
  • 관계대수: 절차적 언어(How, What)로, SQL의 이론적 기초.
  • 관계해석: 비절차적 언어(What)로, 원하는 데이터만 명시.

2. 관계대수의 개념

• 릴레이션을 처리하는 연산 집합으로, 새로운 릴레이션 생성.
• 연산의 성질:
  • 단일/두 릴레이션을 입력으로 받아 결과 릴레이션 반환.
  • 폐쇄성: 결과 릴레이션은 다른 연산의 입력으로 사용 가능.

• 

3. 관계대수 – 일반 집합 연산자

• 연산 종류:
  1. 합집합 (∪): 두 릴레이션의 모든 투플 반환.
  2. 교집합 (∩): 두 릴레이션 모두에 속한 투플 반환.
  3. 차집합 (-): 첫 번째 릴레이션에만 속한 투플 반환.
  4. 카티션 곱 (×): 두 릴레이션의 모든 조합 반환.

     1. 

• 특성:
  • 합집합, 교집합, 차집합은 합병 가능성이 필요.
  • 합병 가능성: 두 릴레이션의 차수와 대응 속성 도메인이 같아야 함.

4. 관계대수 – 순수 관계 연산자

• 릴레이션 특성과 구조를 활용해 연산 수행.
• 연산 종류:
  1. 셀렉션 (SELECTION, σ): 조건에 맞는 투플 선택.
  2. 프로젝션 (PROJECTION, π): 선택된 속성(열)만 추출.
  3. 조인 (JOIN): 두 릴레이션의 조건에 따라 결합.
  4. 디비전 (DIVISION, ÷): 특정 조건에 맞는 릴레이션 반환.

핵심 요점

• 관계대수는 데이터 검색 및 처리의 이론적 기초.
• 집합 연산자와 순수 관계 연산자로 구성.
• 연산은 SQL과 같은 데이터 언어에서 사용되는 핵심 개념.

1. 릴레이션(Relation)의 개념

1) 수학적 정의

• 릴레이션: 카티션 프로덕트(Cartesian Product)인 D1×D2×…×Dn 의 부분집합
  • R⊆D1×D2×…×Dn
  • n-투플: <d1,d2,…,dn>, di ∈ Di
• 차수(degree): 릴레이션의 속성 개수
• 카디널리티(cardinality): 릴레이션의 투플(행)의 수

2) 개념적 정의

• 릴레이션 스키마: 릴레이션의 구조와 속성 이름 정의
  • 표기법: 릴레이션이름(속성1, 속성2, ..., 속성N)
  • 정적 성질 (내포, Intension)
• 릴레이션 인스턴스: 특정 시점의 릴레이션 데이터를 의미
  • 삽입, 삭제, 갱신에 따라 동적으로 변화 (외연, Extension)

2. 릴레이션의 특성

1. 투플의 유일성:
   • 릴레이션 내에 동일한 투플이 존재할 수 없음.
   • 키(key)를 통해 보장.
2. 투플의 무순서성:
   • 투플들의 순서는 중요하지 않음.
3. 애트리뷰트(속성)의 무순서성:
   • 애트리뷰트 순서가 다르더라도 동일 릴레이션으로 간주.
4. 속성의 원자성:
   • 각 속성 값은 더 이상 분해되지 않는 원자 값이어야 함.
5. 기타:
   • 하나의 릴레이션은 한 가지 레코드 타입만 포함.
   • 속성의 데이터 타입은 동일해야 함.
   • 속성 이름은 릴레이션 내에서 고유해야 함.

3. 릴레이션의 키

1) 키의 정의

• 릴레이션에서 투플을 고유하게 식별할 수 있는 속성(또는 속성 집합).

2) 키의 유형

1. 수퍼키(Super Key):
   • 투플을 고유하게 식별할 수 있는 속성 집합.
   • 유일성을 만족하지만 최소성을 보장하지 않음.
   • 예: (회원번호, 주민등록번호), (회원번호, 등급)
2. 후보키(Candidate Key):
   • 투플을 고유하게 식별하는 최소한의 속성 집합.
   • 유일성과 최소성을 만족.
   • 릴레이션에는 최소 한 개 이상의 후보키 존재.
   • 예: (회원번호), (주민등록번호)
3. 기본키(Primary Key):
   • 후보키 중 릴레이션에서 대표로 선정된 키.
   • NULL 값을 가질 수 없음.
   • 예: 신용카드번호
4. 대체키(Alternate Key):
   • 후보키 중 기본키로 선정되지 않은 키.
   • 예: 주민등록번호 (기본키가 신용카드번호인 경우)
5. 외래키(Foreign Key):
   • 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성.
   • 참조하는 릴레이션의 기본키와 동일한 도메인.
   • 값은 참조되는 기본키 값이거나 NULL.

3) 키들의 포함 관계

• 수퍼키 ⊇ 후보키 ⊇ 기본키

• 

• 

4. 무결성 제약

1) 데이터 무결성

• 데이터의 정확성과 유효성을 보장.
• 데이터베이스 상태가 일관성을 유지하도록 조건 설정.
• DBMS가 자동으로 검사하여 응용 프로그램에서 별도로 확인할 필요가 없음.

2) 개체 무결성 제약조건 (Entity Integrity Constraint)

• 기본키 속성은 NULL 값을 가질 수 없음.
• NULL 값 의미:
  1. 값이 알려지지 않음 (unknown value)
  2. 해당 없음 (inapplicable)

3) 참조 무결성 제약조건 (Referential Integrity Constraint)

• 외래키 값은 반드시 참조되는 릴레이션의 기본키 값이거나 NULL이어야 함.
• 외래키와 기본키 사이 관계:
  • 외래키 값 ∈기본키 값
  • 또는 외래키 값 = NULL

무결성 제약 유지 시 고려사항

1. 삽입:
   • 참조하는 릴레이션에 존재하지 않는 값을 삽입하면 제약조건 위배.
   •  

     

     
     
     

   • 

2. 삭제:
   • 참조되는 투플 삭제 시 다른 릴레이션의 무결성 위배 가능.

참조 무결성을 유지하기 위한 DBMS 옵션

1. 제한(Restricted)
   • 동작: 참조 무결성을 위배하는 연산을 단순히 거절합니다.
   • 예:
     • 상황: 부서 릴레이션에서 (3, 개발, 9)를 삭제하려고 함.
     • 문제: 부서번호 3을 참조하는 사원 릴레이션의 레코드(박영권, 최종철)가 존재.
     • 결과: 삭제 연산이 거절됨.
2. 연쇄(Cascade)
   • 동작: 참조되는 릴레이션의 레코드 삭제 시, 이를 참조하는 릴레이션의 레코드도 자동으로 삭제합니다.
   • 예:
     • 상황: 부서 릴레이션에서 (3, 개발, 9)를 삭제하려고 함.
     • 문제: 부서번호 3을 참조하는 사원 릴레이션의 레코드(박영권, 최종철)가 존재.
     • 결과: 부서 릴레이션의 (3, 개발, 9)와 함께 사원 릴레이션의 해당 레코드들도 모두 삭제됨.
3. NO ACTION (= Restricted)
   • 동작: 참조 무결성을 위배하는 연산을 거절합니다(제한 옵션과 동일한 동작).
   • 예:
     • 상황: 부서 릴레이션에서 (3, 개발, 9)를 (5, 개발, 9)로 변경하려고 함.
     • 문제: 사원 릴레이션에서 부서번호 3을 참조하는 레코드(박영권, 최종철)는 변경되지 않음.
     • 결과: 변경 연산이 거절됨.

1. 데이터베이스시스템 구조와 유형

1. 데이터베이스시스템 아키텍처
   • 주요 구성 요소: 데이터베이스, DBMS, 질의처리기, 트랜잭션관리기 등.
   • API(Application Program Interface):
     • ODBC: 윈도우 기반 데이터베이스 연결 표준.
     • JDBC: 자바 기반 데이터베이스 연결 표준.

   • 

2. 데이터베이스시스템 유형
   • 중앙집중식: 하나의 컴퓨터 시스템에서 데이터베이스 운영.

     • 

   • 분산형: 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터에서 데이터베이스 운영.

     • 

   • 클라이언트-서버: 클라이언트에서 요청, 서버에서 처리.

     • 

     • 2층 모델: 클라이언트와 데이터베이스 서버 직접 연결.
     • 3층 모델: 클라이언트와 서버 사이에 응용 서버 추가.

2. 데이터모델

1. 개념
   • 데이터를 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현하는 도구.
   • 데이터베이스 설계 과정:
     • 개념적 모델: 개체-관계(E-R) 모델 등.
     • 논리적 모델: 관계형 데이터모델 등.
2. 구성 요소 (D = <S, O, C>)
   • S (구조): 개체타입 및 관계 명세 (정적).
   • O (연산): 데이터 처리 작업 명세 (동적).
   • C (제약조건): 데이터 무결성 및 논리적 제한 명세.
3. 데이터모델의 종류
   • 관계형 데이터모델: 가장 널리 사용됨.
   • 계층형, 네트워크형, 객체지향형, 객체-관계형 데이터모델도 있음.

3. 관계데이터모델

• 1970년 E.F. Codd가 제안.
• 데이터 구조: 간단한 테이블(릴레이션) 기반.
• 주요 특징:
  • 테이블로 논리적 데이터 구성.
  • 선언형 질의어 사용.
  • 데이터 처리에서 링크나 포인터 불필요.
  • 데이터의 "무엇"을 명시하며, "어떻게"는 DBMS에 위임.

4. 관계데이터모델의 용어

• 릴레이션(Relation): 2차원 테이블.
• 레코드/투플(Tuple): 릴레이션의 한 행.
• 애트리뷰트(Attribute): 릴레이션의 한 열.
• 도메인(Domain): 애트리뷰트가 가질 수 있는 값들의 집합.
• 차수(Degree): 릴레이션의 애트리뷰트(열) 수.
• 카디널리티(Cardinality): 릴레이션의 투플(행) 수.

• 

요약

1. 데이터베이스시스템 아키텍처 유형
   • 중앙집중식, 분산형, 클라이언트-서버.
2. 데이터모델
   • 구성요소: 구조(S), 연산(O), 제약조건(C).
3. 관계형 데이터모델
   • E.F. Codd 제안, 릴레이션 기반.
4. 기본 용어
   • 릴레이션: 테이블.
   • 투플: 행.
   • 도메인: 열의 값 집합.
   • 차수와 카디널리티: 열과 행의 개수.

1. 데이터베이스 시스템의 구성요소

1. 데이터베이스
   • 정의: 조직 내 여러 응용시스템이 공유하는 통합된 운영 데이터 집합.
   • 구성:

     • 

     • 시스템 카탈로그: 데이터베이스 스키마 정보를 저장.
     • 저장 데이터베이스.
2. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)
   • 기능:
     • 사용자 요구 접수 및 분석.
     • 요구 변환 및 데이터 구조 매핑.
     • 데이터베이스 연산 수행.
   • 구성 요소:
     • DDL 컴파일러, 질의어 처리기, 런타임 처리기 등.
     • 트랜잭션 관리자: 무결성, 병행 제어, 회복 관리.
3. 데이터 언어
   • 구분:
     • DDL(Data Definition Language): 데이터 스키마 정의(예: CREATE TABLE, ALTER TABLE).
     • DML(Data Manipulation Language): 데이터 검색, 수정, 삽입, 삭제(예: SELECT, UPDATE).
     • DCL(Data Control Language): 데이터 보안 및 무결성 관리(예: GRANT, REVOKE).

     • 

4. 사용자 유형
   • 데이터베이스 관리자(DBA): 데이터베이스 스키마 관리, 무결성 및 권한 설정, 백업 및 복구.
   • 응용 프로그래머: 특정 응용프로그램 설계 및 데이터 접근.
   • 최종 사용자: 데이터 조회 및 처리.
   • 데이터베이스 설계자: 데이터 모델 설계 및 정규화 수행.
5. 데이터베이스 컴퓨터
   • 역할: 데이터 처리 및 저장 전용 하드웨어.
   • 구성: 터미널 → 데이터베이스 응용 → DB 컴퓨터 인터페이스 → 저장 데이터베이스.

   • 

2. 3단계 데이터베이스 구조

1. 3단계 표현
   • 외부 단계: 사용자 관점의 데이터 표현(개별 뷰).
   • 개념 단계: 전체 데이터베이스의 논리적 구조.
   • 내부 단계: 물리적 데이터 저장 구조.
2. 스키마(Schema)
   • 외부 스키마: 개별 사용자 입장의 데이터 구조.
   • 개념 스키마: 통합된 데이터 구조.
   • 내부 스키마: 데이터 저장 및 접근 방법 명세.
3. 3단계 간의 매핑
   • 외부/개념 매핑: 논리적 데이터 독립성 제공.
   • 개념/내부 매핑: 물리적 데이터 독립성 제공.
   • 내부/장치 매핑: 장치와 내부 스키마 간 연계.

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4. 데이터 독립성
   • 논리적 데이터 독립성: 개념 스키마 변경이 외부 스키마에 미치지 않음.
   • 물리적 데이터 독립성: 내부 스키마 변경이 개념 및 외부 스키마에 미치지 않음.

요약

• 데이터베이스 시스템은 데이터베이스, DBMS, 데이터 언어, 사용자 및 하드웨어로 구성됨.
• 3단계 데이터베이스 구조는 데이터 독립성을 구현하며 데이터 관리 효율성을 높임.