정보처리기사 필기 준비_데이터베이스

정처기 필기_데이터베이스

출처: 시나공 summary 정보처리기사 필기

- 데이터베이스의 정의

특징: 통합된 데이터(Integrated) & 저장된(Stored) 데이터 & 운영(Operational) 데이터 & 공용(Shared) 데이터

- 정규화의 목적

: 어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가능하게 만든다.

: 중복을 배제하여 삽입, 삭제, 갱신 이상의 발생을 방지하는 것이다.

: 데이터 삽입시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄인다.

: 효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있다.

트리에서 차수(Degree)

가장 차수가 많은 노드의 차수(한 노드에 자식노드로 뻗어져있는 줄의 개수)이다.

시그마

=SELECT

: 조건을 만족하는 릴레이션의 수평적 부분집합을 구성한다.

자료 구조의 분류

• 선형 구조: 스택,큐,데크,연결리스
• 비선형 구조: 트리, 그래프

Anomaly 이상

= 데이터베이스 내에서 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작 시 예기치 못한 곤란한 현상을 뜻한다.

Deque 데크

= 양 방향에서 입/출력이 가능한 선형 자료구조로 2개의 포인터를 이용하여 리스트의 양쪽 끝 모두에서 삽입/삭제가 가능하다.

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- 로킹(Locking)

정의: 하나의 트랜잭션이 데이터를 액세스 하는 동안 다른 트랜잭션이 그 데이터 항목을 액세스할 수 없도록 하는 방법

특징: 로킹의 대상이 되는 객체의 크기를 로킹 단위라고 한다

​ : 데이터베이스, 파일, 레코드 등은 로킹 단위가 될 수 있다

​ : 로킹의 단위가 커지면 데이터베이스의 공유도, 즉 병행성은 감소한다

​ : 로킹 단위가 크면 로크 수가 적어 관리하기 쉽지만 병행성 수준이 높아진다

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데이터 모델에 표시할 사항

1. 구조(Structure)

논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현함

2. 연산(Operation)

데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 방법을 표시하는 것으로서 데이터베이스를 '조작'하는 기본 도구임

3. 제약조건(Constraint)

데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약조건을 표시함.

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관계대수	관계해석
원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술 절차적 피연산자가 릴레이션이고, 결과도 릴레이션 릴레이션 조작을 위한 연산의 집합 연산의 순서를 명시 순수 관계 연산자와 일반 집합 연산자	원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의 비절차적 계산 수식을 사용 튜플/ 도메인 관계해석 Predicate Calculus 질의어로 표현한다.

관계대수와 관계해석은 관계 데이터베이스를 처리하는 기능과 능력 면에서 동등하다.

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- 정규화(Normalization)

= 더 작은 테이블로 분해해 가면서 종속성을 제거하는 것

= 속성 간의 종속성을 피하기 위한 것

테이블을 결합하여 종속성을 증가시키는 것(x) 개체 간의 종속성을 피하기 위한 것 (x) 연산 시간을 감소한다 (x)

= 정규화는 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행한다.

- 정규화 목적

데이터 구조의 안정성을 최대화

데이터의 중복이나 이상(anomaly)을 방지하기 위한것. 오히려 연산시간이 늘어날 수 있다.

연산 시간을 감소한다 (x)

어떠한 릴레이션이라도 데이터베이스 내에서 표현 가능하게 만든다

효과적인 검색 알고리즘을 생성할 수 있다.

중복을 배제하여 삽입/삭제/갱신 이상의 발생을 방지한다.

데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성을 줄인다.

- 정규화 과정

이행적 종속 관계

a->b 이고 b-> c일 때, a->c를 만족하는 관계이다.

비정규 릴레이션 ->(도메인이 원자값) 1NF ->(부분적 함수 종속 제거) 2NF ->(이행적 종속 제거) 3NF -> (결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거) BCNF ->(다치 종속) 4NF ->(조인 종속성 이용) 5NF

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- 개체-관계(Entity-Relationship) 모델

: 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것으로, 1976년 Peter Chen 에 의해 제안되었다.

: 개체 타입(Entity Type)과 이들 간의 관계 타입(Relationship Type)을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현한다.

: 데이터를 개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)으로 묘사한다.

: e-r 다이어그램으로 표현한다

사각형: 개체 타입

마름모: 관계 타입

타원: 속성

선, 링크: 개체 타입과 속성 연결

: 특정 DBMS를 고려한 것이 아니기 때문에 관계 표현에 제한이 없다.

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- 순차 파일(Sequential File)

대화식 처리보다 일괄처리에 적합한 구조이다

매체 변환이 쉬어 어떠한 매체에도 사용 가능

연속적인 레코드의 저장에 의해 레코드 사이에 빈 공간이 존재하지 않으므로 기억장치의 효율적인 이용이 가능하다.

레코드가 논리적인 처리 순서에 따라 연속된 물리적 저장 공간에 차례대로 기록되어 있다.

파일에 새로운 레코드를 삽입/삭제/수정하는 경우 파일 전체를 복사해야 하므로 시간이 많이 소요된다.

특정 레코드를 검색하려면 순차적으로 모든 레코드를 비교하면서 검색해야 하므로 검색 효율이 낮다. (즉각적인 응답을 요구하는 대화형 처리에는 적합하지 않다.)

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- 색인 순차 파일(Indexed Sequential File)

: 파일을 조작할 때 색인 또는 오버프로를 위한 공간이 필요하고, 파일을 사용하던 중에 오버플로 레코드가 많아지면 재편성해야 하는 파일 구조이다.

: 색인을 이용한 순차적인 접근 방법을 제공하며 ISAM(Indexed Sequential Access Method)이라고도 한다.

색인 순차 파일의 구성

기본구역(prime area): 실제 레코드들을 기록하는 부분으로 각 레코드는 키 값 순으로 저장

색인구역(index area): 기본구역에 있는 레코드을의 위치를 찾아가는 색인이 기록되는 부분으로, 트랙 색인/실린더 색인/마스터 색인 구역으로 구분할 수 있음

오버플로 구역(overflow area): 기본 구역에 빈 공간이 없어서 새로운 레코드의 삽입이 불가능할 때를 대비하여 예비적으로 확보해 둔 부분

-실린더 오버플로 구역: 각 실리더마다 만들어지는 오버플로 구역으로, 해당 실린더의 기본 구역에서 오버플로된 데이터를 기록함

-독립 오버플로 구역: 실린더 오버플로 구역에 더 이상 오버플로된 데이터를 기록할 수 없을 때 사용할 수 있는 예비 공간으로, 실린더 오버플로 구역과는 별도로 만들어짐

색인순차 파일 장점:

순차 처리와 랜덤 처리가 모두 가능

효율적인 검색 가능, 레코드의 삽입/삭제/갱신이 용이

색인순차 파일 단점:

색인구역과 고버플로우 구역을 구성하기 위한 추가 기억 공간이 필요

파일이 정렬되어 있어야 하므로 추가,삭제가 많으면 효율이 떨어진다

색인을 이용한 액세스를 하기 때문에 액세스 시간이 랜덤 편성 파일보다 느리다.

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- 스키마

1. 정의

: 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한다.

: 데이터베이스를 구성하는 데이터 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 및 데이터 조작 시 데이터 값들이 갖는 제약조건 등에 관해 전반적으로 정의한다.

: 스키마는 사용자의 관점에 따라 외부/개념/내부 스키마로 나뉜다.

: 데이터 사정에 저장되며, 다른 이름으로 메타 데이터라고도 한다.

- 외부 스키마

: 사용자나 응용 프로그래머가 각 '개인의 입장'에서 필요로하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한다.

: 전체 데이터베이스의 한 논리적인 부분으로 볼 수 있으므로 서브 스키마라고도 한다.

: 하나의 데이터베이스 시스템에는 여러 개의 외부 스키마가 존재할 수 있으며, 하나의 외부 스키마를 여러 개의 응용 프로그램/사용자가 공용할 수 있다.

: 같은 데이터베이스에 대해서도 서로 다른 관점을 정의할 수 있도록 허용한다.

: 일반 사용자는 질의어(sql)를 사용하여 db를 사용한다.

- 개념 스키마

: 데이터베이스의 전체적인 '논리적 구조'로서, 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 데이터베이스로 '하나만 존재'한다.

: 개체 간의 관계와 제약조건을 나타내고 데이터베이스의 접근 권한, 보안 및 무결성 규칙에 관한 명세를 정의한다.

: 단순히 스키마라고 하면 개념 스키마를 의미한다.

: 기관이나 조직체의 관점에서 데이터베이스를 정의한 것이다.

: 데이터베이스 관리자에 의해서 구성된다.

- 내부 스키마

: '물리적 저장장치의 입장'에서 본 데이터베이스 구조로, 물리적인 저장장치와 밀접한 계층이다.

: 실제로 데이터베이스에 저장될 레코드의 물리적인 구조를 정의하고, 저장 데이터 항목의 표현 방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등을 나타낸다.

: 시스템 프로그래머/설계자가 보는 관점의 스키마이다.

: 데이터베이스의 물리적 구조를 정의한다.

: 데이터의 실제 저장 방법을 기술한다.

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- 트랜잭션의 특징

1. Atomicity(원자성)

: 트랜젝션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되든지 아니면 전혀 반영되지 않아야 함

: 트랜잭션의 모든 명령은 반드시 완벽히 수행되어야 하며, 모두가 완벽히 수행되지 않고 어느 하나라도 에러가 발생하면 트랜잭션 전부가 취소되어야 함

2. Consistency(일관성)

: 트랜잭션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변환함

: 시스템이 가지고 있는 고정 요소는 트랜잭션 수행 전과 트랜잭션 수행 완료 후의 상태가 같아야 함

3. Isolation(독립성, 격리성)

: 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음

: 수행중인 트랜잭션은 완전히 완료될 때까지 다른 트랜잭션에서 수행 결과를 참조할 수 없음

4. Durability(영속성, 지속성)

: 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영되어야 함

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- 데이터베스의 특징

1. 실시간 접근성(Real Time Accessibility)

: 수시적이고 비형식적인 질의(조회)에 대하여 실시간 처리에 의한 응답이 가능함

2. 계속적인 변화(Continuous Evolution)

: 새로운 데이터의 삽입, 삭제, 갱신으로 항상 최신의 데이터를 유지함

3. 동시 공유(Continuous Sharing)

: 여러 사용자가 동시에 자기가 원하는 데이터를 이용할 수 있음

4. '내용'에 의한 참조(Content Reference)

: 데이터베이스에 있는 데이터를 참조할 때 데이터 (주소나 위치에 의해서가 아니라) 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 데이터를 찾음

+데이터베이스는 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임이다.

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- 데이터베이스 언어(Database Language)

1. DDL(Data Definition Language) 데이터 정의 언어

정의: DB구조, 데이터 형식, 접근 방식 등 DB를 구축하거나 수정할 목적으로 사용하는 언어이다.

​ : 번역한 결과가 데이터 사전(Data-Dictionary)이라는 특별한 파일에 여러 개의 테이블로 저장된다

기능: 외부 스키마 명세 정의

​ : 데이터베이스의 논리적 데이터 구조와 물리적 데이터 구조의 정의 및 수정

​ : 논리적 데이터 구조와 물리적 데이터 구조 간의 사상 정의

​ : 스키마에 사용되는 제약조건에 대한 명세 정의

​ : 데이터의 물리적 순서 규정

종류: CREATE, ALTER, DROP

2. DML(Data Manipulation Language) 데이터 조작 언어 = 서브 언어

정의: 사용자로 하여금 데이터를 처리할 수 있게 하는 도구로서 사용자(응용 프로그램)와 DBMS 간의 인터페이스를 제공한다

​ : 응용 프로그램을 통하여 사용자가 DB의 데이터를 실질적으로 조작할 수 있도록 하기 위해 C, COBOL 등의 호스트 언어에 DB 기능을 추가시켜 만든 언어이다

​ : 대표적인 DML에는 질의어가 있으며, 질의어는 터미널에서 주로 이용하는 비절차적 데이터 언어이다

종류: SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE

3. DCL(Data Control Language) 데이터 제어 언어

정의: 무결성, 보안 및 권한 제어, 회복 등을 하기 위한 언어이다.

​ : 데이터를 보호하고 데이터를 관리하는 목적으로 사용된다.

​ : 데이터베이스를 공용하기 위한 데이터 제어를 정의하고 기술한다.

기능: 불법적인 사용자로부터 데이터를 보호하기 위한 데이터 보안

​ : 데이터의 정확성을 위한 무결성 유지

​ : 시스템 장애에 대비한 데이터 회복과 병행수행 제어

​ : 데이터베이스를 공용하기 위한 데이터 제어를 정의하고 기술한다.

종류: COMMIT, ROLLBACK, GRANT, REVOKE

- ROLLBACK 연산

= 트랜잭션의 실행이 실패하였음을 알리는 연산자. 트랜잭션이 수행한 결과를 원래의 상태로 원상 복귀시키는 연산

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- 데이터베이스 설계

고려사항: 무결성/일관성/회복성/보안성/효율성/확장성 유지 (종속성은 고려하지 X)

1. 개념적 설계(정보 모델링, 개념화)

: 정보의 구조를 얻기 위하여 현실 세계의 무한성과 계속성을 이해하고, 다른 사람과 통신하기 위하여 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정이다.

: 스키마 모델링과 트랜잭션 '모델링'을 병행하여 수행한다.

: DBMS에 '독립적인' 개념 스키마를 설계한다.

: 개념 스키마는 개념적 설계 단계에서 설계한다. (외부 스키마는 데이터베이스를 작성한 후 운영중에 작성한다.)

2. 논리적 설계(데이터 모델링)

: 현실 세계에서 발생하는 자료를 컴퓨터가 처리할 수 있는 물리적 저장장치에 저장할 수 있도록 변환하기 위해 특정 DBMS가 지원하는 논리적 자료 구조로 변환시키는 과정이다.

: 개념적 설계가 개념 스키마를 설계하는 단계라면 논리적 설계에서는 '개념 스키마를 평가 및 정제하고 특정 DBMS에 '종속적인' 논리적 스키마를 설계하는 단계'이다.

: 트랜잭션의 '인터페이스'를 설계한다.

: 관계형 데이터베이스라면 테이블을 설계하는 단계이다.

3. 물리적 설계(데이터 구조화)

: 논리적 설계 단계에서 논리적 구조로 표현된 데이터를 디스크 등의 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정이다.

: 저장 레코드 양식 설계, 레코드 집중의 분석 및 설계 파일의 저장 구조 및 탐색 기법등의 설계를 수행하는 단계이다.

: 고려사항은 반응시간, 공간 활용도, 트랜잭션 처리량이다.

: 트랜잭션을 '작성'한다.

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- 릴레이션의 특징

: 속성은 더 이상 쪼갤 수 없는 원자값만을 저장한다.

: 한 릴레이션에 포함된 튜플들은 모두 상이하다. (=모든 튜플은 서로 다른 값을 갖는다)

: 한 릴레이션에 포함된 튜플 사이에는 순서가 없다, 릴레이션 스키마를 구성하는 속성들 간의 수너도 중요하지 않다.

: 튜플들의 삽입, 삭제 등의 잡업으로 인해 릴레이션은 시간에 따라 변한다.

: 속성의 명칭은 유일해야 하지만, 속성을 구성하는 값은 동일한 값이 있을 수 있다.

: 튜플을 유일하게 식별하기 위해 속성들의 부분집합을 키(Key)로 설정한다.

__Degree( 속성의 수 = 열의 수) __

Cardinality( 튜플의 수 = 행의 수)

출처: https://dev-ahn.tistory.com/66

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- 뷰(View)

: 사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 가상 테이블이다.

: 저장장치 내에 물리적으로 존재하지 않지만, 사용자에게는 있는 것처럼 간주된다.

1. 뷰의 특징

: 가상 테이블이기에 물리적으로 구현되어 있지 않다.

: 필요한 데이터만 뷰로 정의해서 처리할 수 있기 때문에 관리가 용이하고 명령문이 간단해진다.

: '기본 테이블의 기본키를 포함한 속성(열) 집합으로 뷰를 구성해야만' 삽입, 삭제, 갱신 연산이 가능하다.

: 정의된 뷰는 다른 뷰의 정의에 기초가 될 수 있다.

: 하나의 뷰를 삭제하면, 그 뷰를 기초로 정의된 다른 뷰도 자동으로 삭제된다.

: 뷰는 정의를 변경할 수 없기 떄문에 ALTER문을 사용할 수 없습니다. 뷰의 정의를 변경하려면 지우고 다시 만들어야 한다.

2. 뷰의 장점

: 논리적 데이터의 '독립성'을 제공한다.

: 접근 제어를 통한 자동 보안이 제공된다.

: 동일 데이터에 대해 동시에 여러 사용자의 상이한 응용이나 요구를 지원해준다.

3. 뷰의 단점

: 독립적인 인덱스를 가질 수 없다.

: 뷰의 정의를 변경할 수 없다.

: 뷰로 구성된 내용에 대한 삽입, 삭제, 갱신 연산에 제약이 따른다. (제약: 기본 테이블의 기본키를 포함한 속성(열) 집합으로 뷰를 구성해야만)

//뷰 정의문
CREATE VIEW 뷰이름[(속성이름[,속성이름])]
AS SELECT문;

//뷰 삭제문
DROP VIEW 뷰이름 {RESTRICTED | CASCADE};

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- 시스템 카탈로그

: 시스템 그 자체에 관련이 있는 스키마 및 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스이다.

: 데이터베이스에 포함되는 모든 데이터 객체에 대한 정의나 명세에 관한 정보를 유지관리하는 시스템 테이블이다.

: 데이터 정의어(DDL)의 결과로 구성되는 기본 테이블, 뷰, 인덱스, 패키지, 접근 권한 등의 데이터베이스 구조 및 통계 정보를 저장한다. (DDL의 결과는 사용하는 DBMS의 종류에 따라 다르게 생성되기에, 동일한 구조로 필요한 정보를 제공하지 X)

: 카탈로그들이 생성되면 자료 사전(Data Dictionary)에 저장되기 떄문에 좁은 의미로는 카탈로그를 자료 사전이라고도 한다.

: 카탈로그에 저장된 정보를 메타 데이터라고도 한다.

1. 시스템 카탈로그의 특징

: 가상 테이블이 아니라 실제로 존재하는 테이블이다.

: 카탈로그 자체도 시스템 테이블로 구성되어 있어 일반 이용자도 SQL을 이용하여 내용을 검색해 볼 수 있다.

: DBMS가 스스로 생성하고 유지한다.

: INSERT, DELETE, UPDATE문으로 갱신하는 것은 허용하지 않는다.

: 카탈로그는 사용자가 sql문을 실행시켜 기본 테이블, 뷰, 인덱스 등에 변화를 주면 시스템이 자동으로 갱신된다.

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- 분산 데이터베이스의 장/단점

1. 장점

자료의 공유성 향상, 분산 제어 가능, 시스템 성능 향상

효용성과 융통성이 높음, 신뢰성/ 가용성이 높음, 점증적 시스템 용량 확장이 용이, 지역 자치성이 높음

2. 단점

데이터베이스 설계가 어려움, 소프트웨어 개발 비용이 증가, 처리 비용이 증가,

잠재적 오류가 증가, DBMS 가 수행할 기능이 복잡

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-병행제어의 로킹(Locking)

로킹 단위가 작아지면 병행성 수준이 높아진다. = 로킹의 단위가 커지면 병행성 수준이 낮아진다.

로킹은 주요 데이터의 액세스를 상호 배타적으로 운영하는 것이다.

로킹 단위는 병행제어에서 한꺼번에 로킹할 수 있는 객체의 크기를 의미한다.

데이터베이스, 파일, 레코드 등은 로킹 단위가 될 수 있다.

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- 후위 운행(Postorder) root 제일 나중에

post order는 left-right-root이다.

트리를 운행하려면 먼저 서브 트리를 하나의 노드로 생각할 수 있도록 서브 트리 단위로 묶습니다.

- 중위 운행(Inorder)

Inorder는 left-root-right이다.

전위 운행(Preorder) root 를 제일 먼저

Preorder는 root-left-right이다.

- 스택

스택은 서브루틴 호출, 인터럽트 처리, 수식 계산 및 수식 표기법에 응용된다.

- 데이터베이스에서 사용되는 널(NULL)

공백도, 영(Zero)도 아닌 부재 정보를 나타낸다.

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해싱 테이블 관련 용어

Synonym: 같은 home address(홈주소)를 갖는 레코드들의 집합

Collision: 서로 다른 2개 이상의 레코드가 같은 주소를 갖는 현상

Bucket: 하나의 주소를 갖는 파일의 한 구역을 의미. 버킷의 크기는 같은 주소에 포함될 수 있는 레코드의 수를 의미

Overflow: 계산된 home address의 bucket 내에 저장할 기억공간이 없는 상태

​ : bucket을 구성하는 slot이 여러 개 일 때는 collision은 발생해도 overflow는 발생하지 않을 수 있음

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- 주요 알고리즘의 이해

• 버블 정렬

=둘씩 짝지어서 정렬해주는 것. ex) 1-2번째끼리 정렬, 2-3번째끼리정렬 ~~ 반복.

85624

->58624->56824->56284->56248

->56248->52648->52468

->25468->24568

• 선택 정렬

=이건 정렬해주는데, 정렬해서 바꿀때 서로 위치를 바꿔줘야 함.

ex) 1회차: 1-2끼리 정렬, 1-3끼리 정렬, 1-4끼리 정렬 & 2회차: 2-3끼리 정렬, 2-4끼리 정렬 ~반복

85624

->58624->28654

->28654->26854->25864->24865

->24865->24685->24586

->24586->24568

• 삽입 정렬

=2번째 값을 (1)범위랑 비교해서 제대로 된 위치에 삽입, 3번째 값을 (12)범위랑 비교해서 제대로 된 위치에 삽입, 4번째 값을 (13) 범위랑 비교해서 제대로 된 위치에 삽입. 이건 서로 위치 교환 할 필요 X. 제대로된 위치에 삽입하면 됨

85624

->58624

->56824

->25684

->24568

• 2-way 병합 정렬 (2 way merge sort)

=2개씩 쌍 만들기, 그 쌍안에서 정렬. 4개씩 쌍 만들기, 그 안에서 정렬. ~~ 반복.

71,2,38,5,7,61,11,26,53,42

-> (71,2) (38,5) (7,61) (11,26) (53,42) -> (2,71) (5,38) (7,61) (11,26)(42,53)

->((2,71) (5,38))((7,61) (11,26))(42,53)-> (2,5,38,71) (7,11,26,61)(42,53)

->((2,5,38,71) (7,11,26,61))(42,53) ->(2,5,7,11,26,38,61,71)(42,53)

->(2,5,7,11,26,38,61,71)(42,53) -> 2,5,7,11,26,38,42,53,61,71

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- between 연산

where(점수 between 90 and 95)

=점수 >= 90 and 점수 <= 95

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- 무결성 Integrity

1. 개체 무결성

: 한 릴레이션의 기본키를 구성하는 어떠한 속성값도 널(null) 값이나 중복값을 가질 수 없다는 것을 의미

2. 참조 무결성

: 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다.

: 릴레이션 r1에 저장된 튜플이 릴레이션 r2에 있는 튜플을 참조하려면, 참조되는 튜플이 반드시 r2에 존재해야한다.

3. 도메인 무결성

: 특정 속성의 값이 그 속성이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정

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NoSQL(=Not Only SQL)

: 비정형 데이터의 저장을 위해 유연한 데이터 모델을 지원한다.

: 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템과는 달리 비관계형(non-relational) DBMS이다.

: 비정규화를 통해 데이터를 모델링한다.

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- 즉각 갱신 기법

=데이터베이스 로그(log)를 필요로 하는 회복 기법

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