제 1 장 데이터베이스 기본 개념

제 1 장 데이터베이스 기본 개념 1. 개요 2. 데이터베이스 정의 3. 데이터 처리 시스템 4. 파일 관리 시스템 vs. 데이터베이스 관리 시스템 5. 데이터베이스 시스템 역사

컴퓨터 정보 데이터 1.1 데이터와 정보 • 데이터(data) : • - 현실 세계로부터 관찰이나 측정 등의 수단을 통하여 수집한 사실(facts)이나 값(values) • 정보(information) : • - 데이터를 가공한 결과를 의미함. • - 특정 상황에 대한 의사 결정을 내릴 수 있는 유용한 해석이나 데이터 상호간의 관계를 의미함. 데이터(Data) vs. 정보(Information)

차량 구입 시기가 5년이 경과한 차주를 찾자! 자동차 회사 고객 데이터베이스 1차 정보 고객번호 이름 모델 년식 주소 고객번호 이름 모델 년식 주소 000000001 000000002 000000003 000000004 000000005 000000006 000000007 000000008 000000009 000000010 000000011 000000012 . . . 김길자 이종삼 김장미 최창호 이춘화 전청화 길기태 장준화 김미희 이재창 백삼호 주용식 . . . 소나타I 아반테 EF소나타 에쿠스 소나타II 다이너스티 엑셀 엑센트 소나타II 그랜져XG 아토스 티뷰론 . . . 1990 1995 1999 2000 1998 1997 1992 1997 1994 1998 1997 1996 . . . 서울 제주 인천 강능 제주 서울 서울 수원 인천 대구 대전 광주 . . . 000000001 000000002 000000007 000000009 . . . 김길자 이종삼 길기태 김미희 . . . 소나타I 아반테 엑셀 소나타II . . . 1990 1995 1992 1994 . . . 서울 제주 서울 인천 . . . 서울에 거주하는 차주에 대한 정보를 찾자! 2차 정보 고객번호 이름 모델 년식 주소 000000001 000000007 . . . 김길자 길기태 . . . 소나타I 엑셀 . . . 1990 1992 . . . 서울 서울 . . . 데이터를 가공하여 정보를 추출하는 과정

1.2 메타데이터 • 메타데이터(Metadata) : • 데이터에 대한 데이터를 의미함 • 데이터의 구조(structure)나 제약사항(constraints) 등과 같은 속성(properties)이나 특성(characteristics) 을 기술하는 것 자동차 회사 고객 데이터베이스의 메타 데이터 이름 유형 길이 제약사항 의미 고객번호 integer 9 1고객번호 고객을 유일하게 식별할 수 있는 속성 값 이름 character 5 고객의 이름 모델 varchar 10 고객이 소유하고 있는 자동차 모델 년식 integer 4 현재년도년식 고객이 소유하고 있는 생산년도 주소 varchar 30 고객의 주소

1.3 데이터와 지식 • 데이터 vs 지식 기준 데이터 지식 갱신 빈도 동적 정적 저장되는 양 대량 소량 구조적인 복잡성 단순한 구조 복잡한 구조 일반화 수준 상세화 일반화

Education Experience Data Knowledge Information Decision-making Actions 데이터(Data) vs. 지식(Knowledge) Function of Knowledge and Data in Enterprises Data Knowledge 1. Detail 2. Voluminous 3. Lower levels of the enterprise for verification 4. Change rapidly 1. Not to change as frequently 2. Complex 3. Generalizations (refer to entity types rather than to entity instances)

2. 데이터베이스의 정의와 특성 - 2.1 데이터베이스의 정의 • 데이터베이스란? (DB: DataBase) • 특정 조직 내에서 다수의 사용자들이 공유(share)할 수 있도록 통합(integrate) 시키고 컴퓨터 저장 장치에 저장(store)시킨 운영(operation) 데이터의 집합이다.

2.2 데이터베이스 특성 • 실시간 접근 (real-time accessibility) • 계속적인 변화 (continuous evolution) • 동시 공유 (concurrent sharing) • 내용에 의한 참조 (content reference)

Batch processing system On-line processing system 실시간성 Data Processing System Centralized processing system On-line processing system 저장장치 접근성 데이터 집중 Distributed processing system Off-line processing system 3. 데이터 처리 시스템 –3.1 일괄 처리 시스템 vs 온라인 처리 시스템 • 일괄 처리 시스템 (batch processing system) - 일정 기간동안 데이터를 모아서 일시에 작업을 처리하는 시스템 • 온라인 처리 시스템 (on-line processing system) • - 작업 처리 요구가 발생하면 즉시 시스템에서 처리함. 데이터 처리 시스템의 분류

3.2 오프라인 처리 시스템 vs. 온라인 처리 시스템 • 오프라인 처리 시스템(off-line processing system) • 특정 작업을 처리하는 도중에 저장 데이터에 접근할 수 없는 시스템 • 온라인 처리 시스템(on-line processing system) • 작업 처리 중 저장 테이터를 접근하여 사용할 수 있는 시스템 3.3. 중앙집중 처리 시스템 vs 분산 처리 시스템 • 중앙집중 처리 시스템(centralized processing system) • 중앙 컴퓨터에 데이터를 집중시켜 처리하는 시스템 • 분산 처리 시스템(distributed processing system) • 지역적으로 떨어져 있는 컴퓨터에 데이터를 분산시켜 처리하는 시스템

4. 파일 관리 시스템 vs 데이터베이스 관리 시스템 –4.1 파일 관리 시스템 • 파일 관리 시스템(file management system) • - 파일을 생성검색, 조작할 수 있는소프트웨어 시스템을 말함 • 파일 관리 시스템의 특성으로 인한 문제점 • - 데이터의 중복(data redundancy)이 심각하게 발생 • - 데이터의 불일치(data inconsistency)가 발생 • - 응용 프로그램이 파일의 형식에 종속 • - 프로그래밍 언어마다 파일의 형식이 다름

학생 파일 학번 이름 학과 학년 전화번호 우편번호 주소 지도교수 생년월일 학생 파일 처리 응용 프로그램 중복 등록 파일 강좌번호 학번 이름 학과 전화번호 우편번호 주소 점수 성적 등록 파일 처리 응용 프로그램 파일 관리 시스템 이용 환경

4.2 데이터베이스 관리 시스템 • 데이터베이스 관리 시스템(DBMS : Database Management System) • - 파일 관리 시스템의 단점을 개선하여 데이터를 통합적으로 관리하는 소프트웨어 시스템을 말함. • 데이터베이스 관리 시스템 장점 • - 데이터의 중복이 줄어듬 • - 데이터의 불일치(data inconsistency)를 피할 수 있음 • - 응용 프로그램과 데이터의 독립성이 유지됨 • - 응용 프로그램과 데이터 형식의 표준화를 기함 • - 데이터의 접근의 보안과 무결성 유지가 용이함 • 데이터베이스 관리 시스템 단점 • - 시스템을 이용하는 비용이 발생함 • - 파일관리 시스템을 이용하는 것보다 상대적으로 속도가 느림

D B M S 학생 파일 학번 이름 지도교수 생년월일 학생 파일 처리 응용 프로그램 학과 학년 전화번호 우편번호 주소 공유 등록 파일 처리 응용 프로그램 등록 파일 강좌번호 학번 점수 성적 데이터베이스 관리 시스템 이용 환경

대형  소형 시스템 데이터베이스 모델 기본  부가 기능 크기 데이터베이스 발전 이슈 모델 기능 부하 분산 클라이언트-서버 응용 중앙집중  분산 응용 5. 데이터베이스 시스템 역사 - 데이터베이스 시스템 발전 이슈 -

5. 데이터베이스 시스템 역사 - 트랜잭션의 특징 - • 원자성(Atomicity) : 트랜잭션의 처리는 완전히 끝마치지 않을 경우에는 전혀 이루어지지 않은 것과 같아야 한다. 이러한 특성을 갂ll or Nothing"이라 한다. • 일관성(Consistency) : 트랜잭션들간의 영향이 한 방향으로만 전달되어야 한다. • 고립성(Isolation) : 트랜잭션의 부분적인 상태를 다른 트랜잭션에 제공해서는 안된다. • 지속성(Durability) : 성공적인 트랜잭션의 수행 후에는 반드시 데이터베이스 (디스크)에 반영하여야 한다.

5.1 대형시스템에서 소형 시스템으로 • 1960년대 (초창기) • - DBMS는 메인 프레임 컴퓨터에 탑재되는 제품들을 중심으로 발전 • 1980년대 • - 개인용 컴퓨터에 탑재 가능한 DBMS 개발됨 • 1980년대 이후 • - GUI 환경을 채택한 제품들이 출시됨

크기에 따른 데이터베이스 분류 • 개인용 데이터베이스 • 워크그룹 데이터베이스 • 부서 데이터베이스 • 전사적 데이터베이스

5.2 데이터베이스 시스템의 제공 기능 추가 • 초창기 • - 사용자가 필요로 하는 대부분을 직접 프로그래밍하여 사용함 • 그 이후 • - DBMS 개발 업체의 증가로 인하여 사용자의 편의의 기능이 추가되어 제공됨 • - DBMS 판매 업체들이 부가적인 도구 형태로 지원함 • - DBMS에서 WWW과 연동이 가능한 다양한 기능을 제공하는 데 주력함

기능이 확장된 InformixTM구조 OLTP 전용 DBMS IDS.2000 Database Server I-Connect Enterprise Replication Extensibility DataBlade Developer Kit (DbDk) Informix Dynamic Server.2000 “Java-in-the-Server” J/Foundation Active X and COM in the server Active/X & COM Informix Internet Foundation.2000 Web-Enable the Database Web DataBlade Full text search & retrieval Text DataBlade Excel spreadsheet add-in Informix Office Connect Internet 지원 DBMS 부가 기능

5.3 분산 데이터베이스 응용의 등장 • 초창기 • - 중앙집중 처리 시스템의 형태 • 그 이후 • - 분산 데이터베이스 처리 응용이 개발됨 • - 분산 데이터베이스는 논리적으로 통합된 형태의 서비스를 지원함

분산 데이터베이스 vs. 분산 처리 • 분산 데이터베이스 시스템 • 분산 처리 시스템

분산 데이터베이스 시스템의 주요 구성요소 • 분산 데이터베이스 DBMS 분산 DBMS가 물리적으로 분산되어 있는 데이터베이스를 논리적으로 하나의 시스템과 같이 동작하도록 지원 • 지역 DBMS 분산 데이터베이스 시스템을 구성하는 각 사이트(컴퓨터 시스템)의 데이터베이스를 관리 • 데이터 통신 시스템 분산 데이터베이스 시스템을 구성하는 각 사이트들이 상호간에 통신을 할 수 있도록 각종 정보(예, 사이트 통신 주소, 통신 회선 속도 등)를 관리 • 전역 시스템 카탈로그 분산 데이터베이스 시스템에 분산 저장된 데이터에 관한 정보 관리

분산 데이터베이스 적용 시 장단점 • 장점 • 성능 향상 • 신뢰성 향상 • 지역 시스템 단위의 용이한 확장성 • 현실세계 조직 체계와 유사성 • 단점 • 복잡성 증가 • 구축 비용 증가 • 보안성 확보의 어려움

5.4 클라이언트 –서버 응용의 등장 • 클라이언트-서버 • - 클라이언트(Client): 단일 사용자 컴퓨터로서 표현,계산,연결,데이터베이스 서비스 등을 자체적으로 • 수행함 • - 서버(Server) : 다중 사용자 컴퓨터로 공유 메모리를 포함하여 계산,연결,데이터베이스 서비스 등을 • 제공함 • 클라이언트-서버 컴퓨팅 모델의 기대효과 • - 응용 프로그램의 부하(load)를 분산시킴 • - 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음 • - 소프트웨어의 유지보수 비용 절감 및 이식성 증가 • 클라이언트-서버 컴퓨팅 모델의 출현 배경 • - 컴퓨터 관련 기술의 급격한 발전 • - 컴퓨터 통신 기술 이용의 보편화 • - 호스트 컴퓨터에서 과부하 발생의 단점 극복

파일 서버 구조 vs. 데이터베이스 서버 구조 • 파일 서버 구조 • 데이터베이스 서버 구조 • 파일 서버 구조의 단점 • 네트워크 트래픽이 증가한다. • 클라이언트 컴퓨터는 fat client이어야 한다. • 파일 서버가 관리하는 데이터베이스의 무결성 유지가 어렵다.

5.5 데이터베이스 모델의 발전 • 초창기 데이터베이스 모델 • - 계층 데이터 모델(hierarchical data model) • - 네트워크 데이터 모델(network data model) • 1980년대에서 최근 • - 관계 데이터 모델(relational data model) • 현재 • - 객체 지향 데이터모델(object-oriented data model) • - 객체-관계 데이터모델(object-relational data model)

제 1 장 데이터베이스 기본 개념

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