0. 개요

DB : 응용 시스템들이 공유해서 사용하는 운영 데이터들을 구조적으로 통합시켜놓은 모임

  • DB 언어
    • DDL(Data Definition Language)
      • DB 구축 목적
      • e.g> CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE
    • DML(Data Manipulation Language)
      • 데이터를 실질적으로 처리
      • e.g> SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
    • DCL(Data Control Language)
      • 데이터의 보안, 무결성 등을 정의
      • e.g> GRANT, REVOKE, COMMIT, ROLLBACK
  • DB 스키마 : 데이터베이스에서 자료의 구조, 자료의 표현 방법, 자료 간의 관계를 형식 언어로 정의한 구조
    • 외부 스키마
      • 사용자 뷰
      • 여러 개 존재 가능
    • 개념 스키마
      • 전체적인 뷰
    • 내부 스키마
      • 전체 DB의 물리적인 저장 형태

  • 뷰 : 사용자에게 제한적인 자료만을 보여주기 위한 가상 테이블

  • 이상(Anomaly)과 정규화
    • 이상(Anomaly)
      • 삽입 이상 : 새 데이터를 삽입하기 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제
      • 삭제 이상 : 튜플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제
      • 갱신 이상 : 중복 튜플 중 일부만 변경하여 데이터가 불일치하게 되는 모순의 문제
    • 정규화
      • 정의 : 관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스
      • 목적 : 이상(Anomaly)을 예방하고 효과적 연산을 제공한다.
      • 제 1정규형
  • 무결성
    • 정의 : 데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는 정확성을 의미한다
    • 종류
      • 개체 무결성
        • 기본 키(primary key)를 고유 값으로 반드시 가져야 하고 NULL이 아니어야 한다.
      • 참조 무결성
        • 외래 키(foreign key)는 NULL이거나 참조 대상이 갖는 범위 내에서만 가능
      • 도메인 무결성
        • 속성 값이 미리 정의된 도메인 범위에 속해야 한다.
        • e.g> int형에 char형 데이터가 들어갈 수 없고, 성별에는 '남'과 '여'만 가능
  • DELETE, TRUNCATE, DROP의 차이
    • DELETE
      • 데이터만 삭제되며 테이블 용량은 줄어들지 않는다.
      • TABLE이나 CLUSTER에 행이 많으면 많은 SYSTEM 자원이 소모된다.
      • Commit 이전에는 Rollback이 가능하다.
      • Rollback 정보를 기록하므로 Truncate에 비해서 느리다.
      • 전체 또는 일부 삭제 가능
      • 삭제 행수를 반환
      • 데이터를 모두 Delete 해도 사용했던 Storage는 Release 처리되지 않는다.
    • TRUNCATE
      • 테이블을 최초 생성된 초기상태로 만든다.
      • 용량이 줄어들고, 인덱스 등도 모두 삭제
      • Rollback 불가능
      • 무조건 전체 삭제만 가능
      • 삭제 행수를 반환하지 않는다.
      • 테이블이 사용했던 Storage 중 최초 테이블 생성시 할당된 Storage만 남기고 Release 처리
    • DROP
      • 테이블의 정의(존재)를 제거
      • Rollback 불가능
      • 테이블이 사용했던 Storage는 모두 Release 처리