[모두의 SQL] 1장. 관계형 데이터베이스와 SQL

전처리(Pre-processing): 데이터를 분석하기 위해 데이터를 수집하여 가공하고 처리하는 과정

 

 

정형데이터(Structured Data)

• 틀이 잡혀있는 데이터, 체계화된 데이터
• 높은 안정성, 유연하지 못한 구조
• 금융, 제조 등 대부분 기업의 업무용 데이터베이스

 

비정형 데이터(Unstructured Data)

• 틀이 잡혀있지 않고, 사전 정의가 없는 데이터
• 다양하고 방대한 양의 데이터, 별도의 분석처리 기술이 필요
• 텍스트, 이미지, 음원 데이터, 빅데이터

 

관계형 데이터베이스

• 열과 행을 갖는 2차원 테이블을 중심으로 설계된 데이터베이스
• 데이터를 ‘키(key)’와 ‘관계’라는 연결고리로 연결하여 원하는 데이터를 조회하고 가공하는 방식의 데이터베이스

 

계층형 데이터베이스

• 가장 오래된 형태의 데이터베이스
• 개인 컴퓨터의 저장장치에서 주로 사용하는 방식

 

객체지향 데이터베이스

• 객체 지향 데이터 모델을 지원하는 데이터베이스

 

XML 데이터베이스

• XML 표준 문서 구조를 계층형 트리 형태로 저장하거나 관리하기 위해 만든 데이터베이스
• 데이터 중심 기반, XML 문서 중심 데이터베이스
• XML 문서 형태로 저장/검증, 문서/요소단위 검색기능, 검색어 색인 저장기술을 활용
• XQuery라는 언어 사용

 

SQL 언어

• 관계형 데이터베이스를 조작하기 위해 만들어진 표준 언어로, DBMS와 통신하기 위한 언어
• 특징
  • 사용하기 쉬움: 구조와 문법 체계가 직관적
  • 절차가 없는 비절차적 언어: 실행 순서와 관계없이 처리 내용 기술
  • 관계형 데이터베이스의 데이터 조작 가능: 정의, 검색, 조작
  • 표준 언어: 다양한 분야에서 응용 가능

 

관계형 데이터베이스 모델(RDM, Relational Database Model)

• 관계로 데이터를 표현하는 모델
• 데이터 설계가 유연하고, 사용하기 쉬워 빠르게 대중화됨
• 구성요소
  • 테이블, 뷰, 인덱스 등의 객체로 구성
  • 데이터를 저장하는 개체(entity)와 관계(relation)들의 집합
  • 일관성, 정확성, 신뢰성을 위한 트랜잭션, 무결성, 동시성 제어 등의 개념이 존재

 

테이블

• 역할
  • 데이터 저장, 관리
  • 데이터의 접근 통제, 검색/삽입/수정/삭제를 위한 체계 제공
• 관계형 데이터베이스에서 가장 기본이 되는 저장구조
• 행과 열로 구성
  • 열: 데이터의 속성을 대표하는 한 종류의 데이터 타입(자료형)만을 가짐
  • 행: 각 항목의 개별 값 저장

 

 

 

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