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데이터베이스 관리 시스템 소개

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen원래의
2025-01-05 20:17:46746검색

Introduction to Database Management Systems

데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 소개

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 최신 소프트웨어 애플리케이션의 필수 구성 요소이며 데이터를 효율적으로 관리, 저장 및 검색하는 데 필수적입니다. 이는 데이터베이스를 처리하는 체계적인 방법을 제공하여 데이터 일관성, 신뢰성 및 보안을 보장합니다. 이 문서에서는 데이터 추상화, 스키마, 데이터베이스 언어, 트랜잭션 관리, 아키텍처 및 주요 데이터베이스 요소를 포함하여 DBMS의 기본 개념, 구성 요소 및 기능을 다룹니다.

DBMS의 목적

DBMS의 주요 목적은 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 안정적이고 효율적이며 사용자 친화적인 시스템을 제공하는 것입니다. 이는 사용자와 사용자가 상호 작용하는 데이터 사이의 중개자 역할을 하여 데이터 저장의 복잡성을 숨기는 동시에 데이터 관리를 위한 강력한 기능을 제공합니다.

DBMS의 주요 목표는 다음과 같습니다.

  • 효율적인 데이터 저장 및 검색: 정교한 데이터 구조를 활용하여 데이터 작업을 최적화합니다.
  • 데이터 일관성 및 무결성: 데이터 정확성을 유지하기 위한 규칙 시행
  • 데이터 보안: 민감한 데이터에 대한 무단 액세스를 제한합니다.
  • 동시성 제어: 여러 사용자가 충돌 없이 동시에 데이터에 액세스할 수 있도록 보장합니다.

데이터 추상화

데이터 추상화는 데이터 저장의 복잡성을 숨겨 사용자가 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 단순화합니다. 세 가지 레벨로 나누어져 있습니다:

1. 신체 수준

  • 가장 낮은 추상화 수준으로, 데이터가 시스템에 물리적으로 저장되는 방식을 설명합니다.
  • 데이터 블록, 파일 구조, 저장 경로 등 하위 수준의 세부정보에 중점을 둡니다.
  • 일반적으로 데이터베이스 관리자와 시스템 개발자가 관리합니다.

2. 논리적 수준

  • 저장되는 데이터와 이들 간의 관계를 설명합니다.
  • 테이블, 열, 관계를 사용하여 전체 데이터베이스에 대한 구조화된 보기를 제공합니다.
  • 물리적 데이터 독립성을 촉진하여 논리적 구조에 영향을 주지 않고 물리적 수준에서 변경을 허용합니다.

3. 뷰 레벨

  • 최고 수준의 추상화로 다양한 사용자를 위한 맞춤형 데이터베이스 관점을 제공합니다.
  • 불필요한 복잡성을 숨겨 최종 사용자의 상호 작용을 단순화하는 데 중점을 두었습니다.
  • 데이터베이스에는 특정 사용자 요구 사항을 충족하는 여러 보기가 있을 수 있습니다.

인스턴스 및 스키마

데이터베이스는 스키마와 인스턴스로 정의됩니다.

  • 스키마:

    • 테이블, 관계 및 제약 조건을 정의하는 데이터베이스의 논리적 구조
    • 명시적으로 수정하지 않는 한 시간이 지나도 일정하게 유지되는 청사진 역할을 합니다.

  • 인스턴스:

    • 특정 순간에 데이터베이스에 저장된 데이터 콘텐츠
    • 데이터가 삽입, 업데이트, 삭제됨에 따라 지속적으로 변경됩니다.

데이터베이스 언어

DBMS는 특수 언어를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용합니다. 이는 크게 다음과 같이 분류됩니다.

1. 데이터 정의 언어(DDL)

  • 데이터베이스 구조와 스키마를 정의합니다.
  • 작업 예:
    • 만들기: 새 테이블이나 데이터베이스를 정의합니다.
    • 변경: 기존 구조를 수정합니다.
    • DROP: 테이블이나 데이터베이스를 제거합니다.
  • DDL의 무결성 제약 조건은 데이터 정확성과 일관성을 보장합니다.
    • 도메인 제약 조건: 속성에 허용되는 값을 정의합니다.
    • 참조 무결성: 테이블 간에 유효한 관계를 적용합니다.

2. 데이터 조작 언어(DML)

  • 사용자가 데이터베이스에 저장된 데이터를 조작할 수 있습니다.
  • 일반 작업:
    • 선택: 데이터를 검색합니다.
    • 삽입: 새 데이터를 추가하세요.
    • 삭제: 기존 데이터를 제거합니다.
    • 업데이트: 기존 데이터를 수정합니다.
  • SQL은 관계형 데이터베이스 전체에서 널리 사용되는 표준화된 DML 구문을 제공합니다.

거래 관리

트랜잭션은 신뢰성을 보장하기 위해 ACID 속성을 준수해야 하는 데이터베이스 작업의 논리적 단위입니다.

  1. 원자성: 트랜잭션은 분할할 수 없습니다. 모든 작업이 성공하거나 전혀 성공하지 않습니다.
  2. 일관성: 트랜잭션은 데이터베이스를 유효한 상태로 유지해야 합니다.
  3. 격리: 동시 트랜잭션이 서로 간섭해서는 안 됩니다.
  4. 내구성: 일단 커밋되면 시스템 오류가 발생하더라도 변경 사항이 유지됩니다.

DBMS는 잠금, 로깅, 동시성 제어와 같은 메커니즘을 사용하여 트랜잭션을 관리하고 이러한 속성을 보장합니다.

데이터베이스 및 애플리케이션 아키텍처

최신 데이터베이스는 3계층 아키텍처를 따라 문제를 분리하고 확장성을 향상합니다.

  1. 프레젠테이션 계층:

    • 사용자 대상 레이어, 일반적으로 프런트엔드 애플리케이션
    • 그래픽 인터페이스나 웹페이지를 통해 사용자와 상호작용합니다.

  2. 애플리케이션 계층:

    • 비즈니스 규칙과 애플리케이션 로직이 구현되는 로직 레이어입니다.
    • 프런트 엔드를 데이터베이스와 연결합니다.

  3. 데이터베이스 계층:

    • 데이터를 저장하고 관리하는 백엔드
    • DBMS와 물리적 스토리지 시스템이 포함됩니다.

데이터베이스 사용자 및 관리자

사용자 유형:

  1. 최종 사용자: 애플리케이션이나 쿼리를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용합니다.
  2. 응용 프로그래머: DBMS에서 제공하는 API를 사용하여 소프트웨어 응용 프로그램을 개발합니다.
  3. 데이터베이스 관리자(DBA): 데이터베이스를 관리하고 액세스를 제어하며 최적의 성능을 보장합니다.

DBA의 역할:

  • 스키마를 정의하고 유지 관리합니다.
  • 보안 조치를 취하세요.
  • 데이터베이스 성능을 모니터링하고 최적화합니다.
  • 백업 및 복구 작업을 수행합니다.

테이블과 해당 구성요소

테이블은 행과 열로 구성된 관계형 데이터베이스의 기본 구조입니다.

  • 행(튜플): 테이블의 개별 레코드를 나타냅니다.
  • 열(속성): 특정 데이터 유형의 데이터 필드를 나타냅니다.
  • 기본 키: 테이블의 각 행을 고유하게 식별합니다.
  • 외래 키: 다른 테이블의 기본 키를 참조하여 테이블 간의 관계를 생성합니다.

데이터베이스의 키

키는 데이터 무결성을 보장하고 관계를 구축하는 데 매우 중요합니다. 일반적인 유형은 다음과 같습니다.

  1. 기본 키: 테이블 행의 고유 식별자입니다. NULL 값을 포함할 수 없습니다.
  2. 외래 키: 다른 테이블의 기본 키를 참조하여 참조 무결성을 적용합니다.
  3. 후보 키: 행을 고유하게 식별할 수 있는 열 또는 열 집합입니다. 하나의 후보 키가 기본 키로 선택됩니다.
  4. 복합 키: 두 개 이상의 속성으로 구성된 기본 키입니다.
  5. 고유 키: 기본 키와 유사하지만 하나의 NULL 값을 허용합니다.
  6. 수퍼 키: 행을 고유하게 식별하는 후보 키의 상위 집합

DBMS의 함수, 프로시저 및 트리거

데이터 관리 및 쿼리 외에도 최신 DBMS는 함수, 프로시저 및 트리거를 통해 논리를 캡슐화하고 작업을 자동화하는 메커니즘을 제공합니다. 이러한 요소는 데이터베이스 시스템의 효율성, 유지 관리성 및 응답성을 향상시킵니다.

기능

함수는 특정 작업을 수행하고 단일 값을 반환하는 데이터베이스 개체입니다. 함수는 일반적으로 계산, 데이터 변환 또는 특정 정보 검색에 사용됩니다. 수학 함수와 유사하며 SQL 쿼리에서 직접 호출할 수 있습니다.

기능의 특성:

  • 입력 매개변수: 함수는 0개 이상의 입력 매개변수를 받을 수 있습니다.
  • 반환 값: 함수는 항상 지정된 데이터 유형의 단일 값을 반환합니다.
  • 읽기 전용: 함수는 데이터베이스 테이블이나 데이터를 직접 수정할 수 없습니다. 읽기 전용 작업으로 제한됩니다.

함수 생성 구문(SQL 예): 

CREATE FUNCTION function_name (parameter_list)
RETURNS return_type
AS
BEGIN
    -- Function logic
    RETURN value;
END;

예:

수량과 단위당 가격을 기준으로 주문의 총 가격을 계산하는 기능:

CREATE FUNCTION calculate_total_price(quantity INT, price_per_unit DECIMAL)
RETURNS DECIMAL
AS
BEGIN
    RETURN quantity * price_per_unit;
END;

장점:

  1. 쿼리 전반에 걸쳐 로직을 재사용할 수 있습니다.
  2. 쿼리 가독성과 유지관리성이 향상되었습니다.
  3. 복잡한 로직을 캡슐화하여 성능을 향상시켰습니다.

절차

프로시저는 일련의 작업을 수행하는 데이터베이스에 저장된 프로그램입니다. 함수와 달리 프로시저는 값을 반환하지 않지만 INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 데이터 수정 작업을 수행할 수 있습니다.

절차의 특성:

  • 입력, 출력 및 입출력 매개변수를 가질 수 있습니다.
  • 데이터베이스 테이블을 수정할 수 있습니다.
  • CALL 또는 EXEC 문을 사용하여 실행됩니다.

프로시저 생성 구문(SQL 예): 

CREATE PROCEDURE procedure_name (parameter_list)
AS
BEGIN
    -- Procedure logic
END;

예:

직원 급여 업데이트 절차:

CREATE PROCEDURE update_salary(employee_id INT, new_salary DECIMAL)
AS
BEGIN
    UPDATE employees
    SET salary = new_salary
    WHERE id = employee_id;
END;

장점:

  1. 복잡한 논리를 재사용 가능한 단위로 캡슐화합니다.
  2. 한 번의 호출로 여러 작업을 실행하는 기능
  3. 네트워크 오버헤드를 줄여 데이터베이스 성능을 향상했습니다.

트리거

트리거는 INSERT, UPDATE, DELETE 작업과 같은 테이블의 특정 이벤트에 대한 응답으로 미리 정의된 작업을 자동으로 실행하는 데이터베이스 개체입니다.

트리거의 특성:

  • 특정 테이블에 정의되고 이벤트에 의해 활성화됩니다.
  • 이벤트 발생 전 또는 후 해고될 수 있습니다.
  • 비즈니스 규칙 시행, 감사 로그 유지 또는 변경 사항 전파에 사용됩니다.

트리거 유형:

  1. BEFORE 트리거: 지정된 이벤트 이전에 실행됩니다.
  2. AFTER 트리거: 지정된 이벤트 이후에 실행됩니다.
  3. INSTEAD OF Trigger: 이벤트 대신 실행됩니다(뷰에서 일반적으로 사용됨).

트리거 생성 구문(SQL 예): 

CREATE FUNCTION function_name (parameter_list)
RETURNS return_type
AS
BEGIN
    -- Function logic
    RETURN value;
END;

예:

직원 테이블에 추가된 모든 새 직원을 기록하는 트리거:

CREATE FUNCTION calculate_total_price(quantity INT, price_per_unit DECIMAL)
RETURNS DECIMAL
AS
BEGIN
    RETURN quantity * price_per_unit;
END;

장점:

  1. 규칙과 정책을 자동으로 시행합니다.
  2. 반복적인 작업에 대한 수동 개입이 줄어듭니다.
  3. 변경 로그를 유지하여 감사 가능성을 높였습니다.

함수 vs. 프로시저 vs. 트리거: 주요 차이점

기능 기능 절차 트리거
Feature Function Procedure Trigger
Returns Value Yes No No
Modifies Data No Yes Yes
Execution Invoked explicitly Invoked explicitly Invoked automatically
Use Case Data computation Complex operations Event-driven actions
반환 값 예 아니요 아니요 데이터 수정 아니요 예 예 실행 명시적으로 호출됨 명시적으로 호출됨 자동으로 호출됨 사용 사례 데이터 계산 복잡한 작업 이벤트 기반 작업

함수, 절차 및 트리거를 효과적으로 사용하면 비즈니스 논리를 캡슐화하고 규칙을 적용하며 데이터베이스 내 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 도구는 최신 DBMS 애플리케이션의 중추를 형성하여 개발자와 관리자가 강력하고 유지 관리가 가능한 시스템을 만들 수 있도록 해줍니다.

DBMS의 카디널리티 매핑

카디널리티 비율이라고도 하는 매핑 카디널리티는 관계 세트를 통해 다른 엔터티 세트의 엔터티와 연결될 수 있는 한 엔터티 세트의 엔터티 수를 정의합니다. 이러한 카디널리티는 이진 관계 집합을 설명하는 데 특히 중요하며 다중 엔터티 관계에도 유용합니다.

엔터티 세트 A와 B 사이의 이진 관계 세트 R의 경우 가능한 매핑 카디널리티는 다음과 같습니다.

1. 1대1 (1:1)

  • 정의: A의 엔터티는 B의 최대 하나의 엔터티와 연결되며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
  • 예:
    • 직원이 주차 공간에 할당된 데이터베이스:
    • 각 직원에게는 최대 1개의 주차 공간이 할당됩니다.
    • 각 주차 공간은 최대 1명의 직원에게 할당됩니다.
  • 다이어그램 표현:
    • A의 각 엔터티는 B의 단일 엔터티에 매핑되고, B의 각 엔터티는 A의 단일 엔터티에 매핑됩니다.

2. 일대다(1:N)

  • 정의: A의 엔터티는 B의 0개 이상의 엔터티와 연결될 수 있지만 B의 엔터티는 A의 최대 하나의 엔터티와 연결됩니다.
  • 예:
    • 저자와 도서 데이터베이스:
    • 한 작가가 여러 권의 책을 쓸 수 있습니다.
    • 각 책은 한 명의 저자만 썼습니다.
  • 다이어그램 표현:
    • A의 엔터티는 B의 여러 엔터티에 매핑되지만 B의 엔터티는 A의 단일 엔터티에 매핑됩니다.

3. 다대일(M:1)

  • 정의: A의 엔터티는 B의 최대 하나의 엔터티와 연결되지만 B의 엔터티는 A의 0개 이상의 엔터티와 연결될 수 있습니다.
  • 예:
    • 학생 및 강좌 데이터베이스:
    • 각 학생은 하나의 학과에만 등록할 수 있습니다.
    • 한 학과에 여러 명의 학생이 등록될 수 있습니다.
  • 다이어그램 표현:
    • A의 엔터티는 B의 단일 엔터티에 매핑되는 반면 B의 엔터티는 A의 여러 엔터티에 매핑될 수 있습니다.

4. 다대다(M:N)

  • 정의: A의 엔터티는 B의 0개 이상의 엔터티와 연결될 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
  • 예:
    • 학생 및 강좌 데이터베이스:
    • 학생은 여러 강좌에 등록할 수 있습니다.
    • 한 강좌에 여러 명의 학생이 등록될 수 있습니다.
  • 다이어그램 표현:
    • A의 여러 엔터티는 B의 여러 엔터티에 매핑되며 그 반대도 마찬가지입니다.

매핑 카디널리티의 시각적 표현

일대일(1:1): 

CREATE FUNCTION function_name (parameter_list)
RETURNS return_type
AS
BEGIN
    -- Function logic
    RETURN value;
END;

일대다(1:N): 

CREATE FUNCTION calculate_total_price(quantity INT, price_per_unit DECIMAL)
RETURNS DECIMAL
AS
BEGIN
    RETURN quantity * price_per_unit;
END;

다대일(M:1): 

CREATE PROCEDURE procedure_name (parameter_list)
AS
BEGIN
    -- Procedure logic
END;

다대다(M:N): 

CREATE PROCEDURE update_salary(employee_id INT, new_salary DECIMAL)
AS
BEGIN
    UPDATE employees
    SET salary = new_salary
    WHERE id = employee_id;
END;

매핑 카디널리티의 중요성

  1. 데이터베이스 디자인: 매핑 카디널리티는 엔터티 세트 간의 명확한 관계를 정의하여 효율적인 관계형 스키마를 디자인하는 데 도움이 됩니다.
  2. 데이터 무결성: 관계가 실제 제약 조건을 준수하는지 확인하세요.
  3. 쿼리 최적화: 카디널리티를 알면 더 나은 성능을 위해 쿼리를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
  4. E-R 모델: 엔터티-관계 다이어그램에서 중요한 역할을 수행하여 관계를 명시적으로 만듭니다.

카디널리티 매핑은 엔터티가 데이터베이스 내에서 어떻게 상호 연관되는지 이해하고 강력하고 확장 가능한 데이터베이스 스키마를 정의하기 위한 구조적 기반을 제공하는 데 기초가 됩니다.

위 내용은 데이터베이스 관리 시스템 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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