2024 정보처리기사 - 데이터베이스 설계(2)

무결성의 종류

데이터베이스 무결성

 

•   무결성(Integrity)은 데이터베이스에 저장된 데이터 값 과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제 값이 일치하는 정확성을 의미한다.
•   개체 무결성 : 기본 테이블의 기본키를 구성하는 어떤 속 성도 Null 값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정
•   참조 무결성 : 외래키 값은 Null이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함, 즉 릴레이션은 참조할 수 없 는 외래키 값을 가질 수 없다는 규정
•   도메인 무결성 : 주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정
•   사용자 정의 무결성 : 속성 값들이 사용자가 정의한 제약 조건에 만족해야 한다는 규정

 

 

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관계대수

데이터베이스 관계대수

 

• 관계대수는 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언 어이다.
• 릴레이션을 처리하기 위해 연산자와 연산규칙을 제공 하는 언어로 피연산자가 릴레이션이고, 결과도 릴레이 션이다.
• 질의에 대한 해를 구하기 위해 수행해야 할 연산의 순 서를 명시한다.
• 관계대수에는 관계 데이터베이스에 적용하기 위해 특 별히 개발한 순수 관계 연산자와 수학적 집합 이론에서 사용하는 일반 집합 연산자가 있다.

 

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순수 관계 연산자

데이터베이스 순수관계 연산자

 

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일반 집합 연산자

 

합집합 (UNION) : 카디널리티는 두 릴레이션 카디널리티의 합보다 크지 않음 [⋃]

교집합 (INTERSECTION) : 카디널리티는 두 릴레이션 중 카디널리티 가 적은 릴레이션의 카디널리티보다 크지 않음 [⋂]

차집합(DIFFERENCE) : 카디널리티는 릴레이션 R의 카디널리티 보 다 크지 않음 [-]

교차곱(CARTESIAN PRODUCT) : 디그리는 두 릴레이션의 디그리를 더한 것 과 같고, 카디널리티는 두 릴레이션의 카디 널리티를 곱한 것과 같음 [X]

 

 

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관계해석

• 관계해석(Relational Calculus)은 코드(E. F. Codd)가 수학의 Predicate Caleulus(술어 해석)에 기반을 두고 관계 데이터베이스를 위해 제안했다.
• 관계해석은 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성을 지닌다.
• 기본적으로 관계해석과 관계대수는 관계 데이터베이스 를 처리하는 기능과 능력면에서 동등하다.

 

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정규화

• 정규화(Normalization)는 함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어 가는 과정이다.
• 하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정이라 할 수 있다.
• 정규화는 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행 한다.
• 정규화된 데이터 모델은 일관성, 정확성, 단순성, 비중 복성, 안정성 등을 보장한다.

 

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정규화의 목적

• 데이터 구조의 안정성 및 무결성을 유지한다.
• 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가 능하게 만든다.
• 효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있다.
• 데이터 중복을 배제하여 이상(Anomaly)의 발생 방지 및 자료 저장 공간의 최소화가 가능하다.
• 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄인다.

 

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이상

• 이상(Anomaly)은 정규화를 거치지 않으면 데이터베이 스 내에 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조 작 시 발생하는 예기치 못한 곤란한 현상을 의미한다.
• 삽입 이상(Insertion Anomaly) : 릴레이션에 데이터를 삽입 할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 함께 삽 입되는 현상
  삭제 이상(Deletion Anomaly) : 릴레이션에서 한 튜플을 삭 제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 연쇄 가 일어나는 현상
• 갱신 이상(Update Anomaly) : 릴레이션에서 튜플에 있는 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보 에 모순이 생기는 현상

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