데이터베이스 기술의 기본 목표는 데이터 문제를 해결하는 것입니다.

데이터베이스 기술의 근본적인 목표는 데이터의 '공유 문제'를 해결하는 것입니다. 데이터베이스 기술은 컴퓨터 정보처리에서 대량의 데이터를 효과적으로 구성 및 저장하고, 데이터 저장 중복을 줄이고, 데이터 공유를 실현하고, 데이터 보안을 보장하고, 데이터베이스 시스템에서 데이터를 효율적으로 검색 및 처리하는 문제를 연구하고 해결합니다.

이 기사의 운영 환경: windows10 시스템, thinkpad t480 컴퓨터.

데이터베이스 기술의 근본적인 목표는 데이터의 '공유 문제'를 해결하는 것입니다.

데이터베이스 기술은 정보시스템의 핵심기술입니다. 데이터를 어떻게 정리하고 저장하는지, 어떻게 효율적으로 데이터를 획득하고 처리하는지를 연구하는 컴퓨터를 이용한 데이터 관리 방법이다.

데이터베이스 기술은 데이터베이스의 구조, 저장, 설계, 관리 및 응용에 대한 기본 이론과 구현 방법을 연구하고, 이러한 이론을 활용하여 데이터베이스 내의 데이터를 처리, 분석 및 이해하는 기술입니다. 즉, 데이터베이스 기술은 데이터베이스를 연구, 관리 및 적용하는 소프트웨어 과학입니다.

데이터베이스 기술 연구 및 관리의 목적은 데이터이므로 데이터베이스 기술과 관련된 구체적인 내용에는 주로 다음이 포함됩니다. 데이터베이스 관리 시스템 및 데이터를 사용하여 데이터의 통합된 구성 및 관리를 통해 지정된 구조에 따라 해당 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스를 구축합니다. 마이닝 시스템은 데이터베이스에 있는 데이터의 추가, 수정, 삭제, 처리, 분석, 이해, 보고, 인쇄 등 다양한 기능을 구현할 수 있는 데이터 관리 및 데이터 마이닝 응용 시스템을 설계하고 응용 관리 시스템을 사용하여 궁극적으로 실현합니다. 데이터 처리, 분석 및 이해.

데이터베이스 기술은 정보시스템의 핵심기술입니다. 데이터를 어떻게 정리하고 저장하는지, 어떻게 효율적으로 데이터를 획득하고 처리하는지를 연구하는 컴퓨터를 이용한 데이터 관리 방법이다. 데이터베이스의 구조, 저장, 설계, 관리 및 응용에 대한 기본 이론과 구현 방법을 연구하고, 이러한 이론을 활용하여 데이터베이스 내의 데이터 처리, 분석 및 이해를 구현하는 기술입니다. 즉, 데이터베이스 기술은 데이터베이스를 연구, 관리 및 적용하는 소프트웨어 과학입니다.

데이터베이스 기술은 현대 정보 과학 기술의 중요한 부분이자 컴퓨터 데이터 처리 및 정보 관리 시스템의 핵심입니다. 데이터베이스 기술은 컴퓨터 정보처리에서 대량의 데이터를 효과적으로 구성 및 저장하고, 데이터 저장 중복을 줄이고, 데이터 공유를 실현하고, 데이터 보안을 보장하고, 데이터베이스 시스템에서 데이터를 효율적으로 검색 및 처리하는 문제를 연구하고 해결합니다.

데이터 관리 기술의 세 가지 개발 단계

데이터 관리 기술은 데이터를 분류, 정리, 코딩, 입력, 저장, 검색, 유지 및 출력하는 기술입니다. 데이터 관리 기술의 개발은 대략 다음 세 가지 과정을 거쳤습니다. 단계 : 수동 관리 단계, 파일 시스템 단계, 데이터베이스 시스템 단계.

• 수동 관리 단계

  1950년대 이전에는 수치 계산을 위해 컴퓨터가 주로 사용되었습니다. 테이프, 카드, 테이프에는 소프트웨어 관점에서 직접 액세스할 수 있는 장치가 없으며(사실 당시에는 소프트웨어의 전반적인 개념이 아직 형성되지 않았습니다), 데이터 관점에서 볼 때 데이터를 관리할 운영 체제와 소프트웨어가 없습니다. 데이터 볼륨이 작고 구조가 없으며 사용자가 직접 관리하며, 데이터 간 논리적 구성이 부족하고 데이터가 특정 애플리케이션에 종속되고 독립성이 부족합니다.

• 파일 시스템 단계

  1950년대 후반부터 1960년대 중반까지 드럼, 디스크 등의 데이터 저장 장치가 등장하면서 새로운 데이터 처리 시스템이 급속도로 발전했습니다. 이름에 따라 파일에 있는 레코드에 액세스하고 구현할 수 있습니다. 파일의 수정, 삽입 및 삭제가 파일 시스템입니다. 파일 시스템은 레코드 내의 구조를 구현합니다. 하지만 파일 전체가 비정형 데이터이기 때문에 데이터 공유, 독립성, 중복성이 좋지 않고, 관리 및 유지 비용도 높습니다.

• 데이터베이스 시스템 단계

  1960년대 후반에 데이터베이스와 같은 데이터 관리 기술이 등장했습니다. 데이터베이스의 특징은 데이터가 더 이상 특정 애플리케이션만을 위한 것이 아니라 전체 조직을 위한 것입니다. 데이터를 균일하게 제어하기 위해

데이터 모델

데이터 모델의 개념 및 요소 데이터 모델은 데이터베이스의 실제 세계를 추상화한 것입니다. 또한 데이터베이스 시스템의 핵심이자 기반이기도 합니다. 데이터 모델은 일반적으로 3가지 요소를 포함합니다.

• 데이터 구조: 데이터 구조는 주로 데이터의 구조와 데이터 간의 관계를 포함하여 데이터의 정적 특성을 설명하는 데 사용됩니다. .

• 데이터 작업: 데이터 작업은 기존 데이터를 쿼리, 수정, 삭제하거나 새 데이터를 추가하기 위해 데이터베이스에서 수행할 수 있는 다양한 데이터 액세스 방법을 말하며 데이터 액세스와 관련된 규칙을 포함합니다.

• 데이터 무결성 제약 조건: 데이터 무결성 제약 조건은 무결성 규칙 집합으로 구성됩니다.

일반적으로 사용되는 데이터 모델:

데이터베이스 이론 분야에서 가장 일반적인 데이터 모델에는 주로 계층 모델, 네트워크 모델 및 관계형 모델이 포함됩니다.

• 계층적 모델은 데이터와 데이터 간의 연결을 표현하기 위해 트리 구조를 사용합니다.

• 네트워크 모델은 데이터와 데이터 간의 연결을 표현하기 위해 사용됩니다. 관계형 모델은 가장 성숙한 이론이자 가장 널리 사용되는 데이터 모델입니다. 관계형 모델에서는 데이터가 2차원 테이블이라는 논리적 단위에 저장되며, 전체 데이터베이스는 여러 개의 상호 연관된 2차원으로 구성됩니다.

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