정보처리기사 정처기 | 관계형 데이터베이스(Relational Database) - 테이블(Table), 릴레이션(Relation) | 필기&실기 개념

 

✅ 관계형 데이터베이스(Relational Database)

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관계형 데이터베이스는 현재 가장 널리 사용되는 데이터베이스 유형 중 하나입니다. 이러한 데이터베이스는 테이블을 사용하여 데이터를 구성하고, 키와 값을 활용합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터의 종속성을 관계로 표현하는 특징을 가지고 있으며, 서로 관련된 데이터 지점에 대한 접근을 저장하고 제공하는 데 사용됩니다. 

 

✅ 릴레이션(Relation) 또는 테이블(Table) [디열카행]

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릴레이션 또는 테이블은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 구성하는 기본 단위입니다. 테이블은 속성(Attribute)과 튜플(Tuple)의 집합으로 구성됩니다. 테이블은 데이터베이스의 구조를 표현하고 데이터 간의 관계를 정의하는 데 사용됩니다. 테이블은 이름을 가지며, 행(row)과 열(column)로 구성되며, 각 셀에는 해당하는 값이 들어갑니다. 관계형 데이터베이스는 이러한 테이블들이 상호 관련하여 집합체를 형성한다고 볼 수 있습니다.

 

✅ 속성(Attribute) 또는 필드(Field), 열(Column)

속성은 테이블의 열(column)을 나타내며, 각 열은 고유한 이름과 해당 속성이 가질 수 있는 값의 타입을 가지고 있습니다. 각 속성은 릴레이션 내에서 고유한 이름을 가지며, 데이터의 무결성을 보장하고 효율적인 데이터 처리를 위해 원자 값(Atomic value)으로 구성됩니다. 속성은 테이블의 컬럼이나 로우의 집합으로 생각할 수 있습니다.

 

💡 도메인(Domain)

도메인은 속성이 가질 수 있는 모든 값의 집합을 나타냅니다. 관계형 데이터 모델에서는 속성 값으로 더 이상 분해할 수 없는 원자 값(Atomic value)만 사용할 수 있습니다. 따라서 도메인은 특정 속성이 가질 수 있는 모든 원자 값의 집합으로 정의됩니다.

 

💡 차수(Degree) [디열]

릴레이션에서 차수(Degree)는 속성(Attribute)의 수를 나타냅니다. 즉, 릴레이션 내의 열의 개수를 의미합니다. 차수는 데이터베이스 스키마를 구성하는 속성의 수를 파악하는 데 사용됩니다. 속성은 개체가 가지고 있는 고유한 특성을 나타냅니다.

 

✅ 튜플(Tuple) 또는 레코드(record), 행(Row)

튜플은 테이블의 행(row)을 나타내며, 하나의 항목을 대표하는 데이터 묶음입니다. 각 테이블은 여러 행을 포함하며, 각 행은 같은 수의 열을 가지고 있습니다. 튜플은 테이블 내의 데이터를 구성하는 기본 단위로 사용됩니다.

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[컴퓨터 과학/[정보처리기사] 필기&실기 개념] - 정보처리기사 정처기 | 데이터베이스 키(KEY)의 종류 | 필기&실기 개념

정보처리기사 정처기 | 데이터베이스 키(KEY)의 종류 | 필기&실기 개념

 

💡 카디널리티(Cardinality) [카행]

카디널리티(Cardinality)는 릴레이션 내의 튜플(Row)의 수를 나타냅니다. 즉, 릴레이션에 포함된 행의 개수를 의미합니다. 카디널리티는 데이터베이스에서 데이터의 양을 파악하는 데 사용됩니다. 

 

💡 유일성(Uniqueness)

각 튜플은 유일한 값을 가지며, 중복된 데이터가 존재하지 않습니다. 각 속성은 릴레이션 내에서 유일한 이름을 가지고 있습니다. 이는 데이터의 정확성과 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

 

💡 원자성(Atomicity)

각 튜플은 더 이상 분해가 불가능한 단위로 구성되어 있습니다. 모든 속성 값은 원자 값(atomic value)을 가지며, 더 이상 나눌 수 없습니다. 이는 데이터의 무결성을 보장하고 데이터를 효율적으로 처리하는 데 중요한 특성입니다.

 

💡 무순서성(Unorderedness)

릴레이션 내의 튜플은 순서에 의미가 없습니다. 어떤 순서로든 릴레이션을 구성할 수 있으며, 튜플 간의 상대적인 순서는 중요하지 않습니다. 이는 데이터의 유연성을 높이고 데이터 검색과 조작을 더욱 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.