SQLD 개념 정리

📌데이터 모델링의 3Step

- 개념적 데이터 모델링: 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행, 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 이용

- 논리적 데이터 모델링: Key, 속성, 관계들을 표현하는 정규화 활동이 이루어지는 단계

- 물리적 데이터 모델링: 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

📌데이터 스카마의 구조

- 외부 스키마: 각 사용자가 보는 스키마 정의 및 표현

- 개념 스키마: 모든 사용자가 보는 데이터 정의 및 표현, 관계를 정의하는 단계

- 내부 스키마: 물리적인 저장 구조를 나타내는 단계

 

📌엔터티

개념

- 정의 가능한 사물 또는 개념

 

특징

- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다.

- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.

- 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다. ("한 개"가 아니라 "두 개 이상")

- 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.

- 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다. (한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.)

- 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다. 

 

분류

1) 발생 시점에 따른 분류

행기중

- 기본 엔터티: 다른 엔터티에 영향을 받지 않고 독립적으로 생성/존재하는 엔터티

- 중심 엔터티: 기본 엔터티와 행위 엔터티 사이를 연결해주는 중간 엔터티(고객, 상품)

- 행위 엔터티: 행위 엔터티는 2개 이상의 부모 엔터티로부터 발생된다.(주문 내역)

2) 유형, 무형에 따른 분류

개사유

- 유형 엔터티: 물리적인 형태로 존재하고, 지속적으로 사용되는 엔터티

- 개념 엔터티: 물리적으로 형태가 없지만 관리해야 할 정보가 사용되는 엔터티

- 사건 엔터티: 업무 프로세스를 실행하면서 발생하는 엔터티

 

📌속성

개념

- 엔터티 개체가 갖고 있는 속성을 의미한다.

- 데이터베이스의 테이블의 각 필드들이 엔터티 속성이라고 보면 된다.

- 엔터티의 특징을 나타내는 최소의 데이터 단위이다.

 

특징

- 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다.

- 주 식별자를 통해서 식별될 수 있어야 한다.

- 하나의 속성에는 단 한 개의 값만을 가진다.

 

분류

1) 특성에 따른 분류

- 기본 속성: 업무 프로세스를 분석하면 바로 정의 가능한 속성

- 설계 속성: 인스턴스에 유니크함을 부여하는 속성(학번, 사번)

- 파생 속성: 성능, 편의를 위해 새로 만든 속성(평균, 재고)

 

📌관계

개념

엔터티와 엔터티 사으의 속성끼리의 연결에 의해 만들어지는 상관관계

 

종류

- 존재 관계: 모델링 된 엔터티들이 존재로서 관계를 가지는 관계

- 행위 관계: 모델링 된 엔터티들이 행위에 의해 관계를 가지는 관계

- 연관 관계: 필수적인 관계로 항상 서로를 이용하는 관계(실선)

- 의존 관계: 선택적인 관계르 상대 클래스의 행위에 따라 이용하는 관계

 

📌데이터베이스의 구조와 성능

슈퍼/서브타입 데이터 모델

- 논리적 데이터 모델에서 주로 이용(=분석 단계에서 많이 사용됨)

- 물리적 데이터 모델로 설계 시 문제 발생

- 슈퍼타입: 공통 부분을 슈퍼타입으로 모델링

- 서브타입: 공통으로부터 상속받아 다른 엔터티와 차이가 있는 모델만 모델링

 

데이터베이스 성능 저하 원인 3가지

- 트랜잭션: 전체를 일괄처리, 테이블 개별로 유지 > Union 연산에 의해 성능 저하

- 트랜잭션: 슈퍼+서브타입 공통 처리, 테이블은 개별로 유지 > 조인에 의해 성능 저하

- 트랜잭션: 서브타입만 개별로 처리, 테이블은 하나로 통합 > 불필요하게 많은 데이터 집적

 

📌NULL의 의미

- 알수 없는 값, 0도 아니고 공백도 아님(ORACLE은 빈 문자열을 NULL로 취급)

- NULL은 "IS NULL", "IS NOT NULL"로만 비교 가능, !=NULL은 불가능

- a=""로 넣으면 공백값이 들어가며 IS NULL 시에 false값을 반환한다.

연산

- NULL 값과의 연산(+, -, *, / 등)은 NULL 값을 리턴한다.

- NULL 값과의 비교연산은 거짓(FALSE)값을 리턴한다.

- 특정 값보다 크다 및 작다라고 표현할 수 없다.

 

2. SQL 기본 및 활용

📌SQL 문장들의 종류

1) DML(Data Management Language): SELECT, INSERT, UPDATE, DELECT

2) DDL(Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP, RENAME

3) DCL(Data Control Language): GRANT, REVOKE

4) TML(Transaction Management Language): COMMIT, ROLLBACK

 

*DDL 참고사항

- DROP COLUMN: 데이터 있거나 업거나 모두 삭제 가능. 한 번에 하나의 칼럼만 삭제 가능

- DROP CONSTRAINT: 테이블 생성 시 부여했던 제약조건을 삭제하는 명령어

- ADD CONSTRAINT: 테이블 생성 이후에 필요에 의해 제약조건을 추가

 

*참조 동작(Referential Action)

참조 동작(Referential Action)은 참조 무결성을 유지하기 위해 사용되는 규칙 중 하나이다. 이는 외래키가 설정된 경우에, 부모 테이블의 데이터가 삽입되거나 삭제/수정될 때 자식(Child) 테이블이 어떻게 반응할지를 정의한다.

1) ⭐ Automatic: Child에 데이터를 삽입할 때 참조할 Parent의 PK가 없으면, 자동으로 Parent 테이블에 해당 PK 레코드를 생성한 후 Child에 삽입한다.

2) Set Null: Parent 테이블에 해당 PK가 없으면, Child의 외래키 필드를 NULL로 설정하여 삽입한다.

3) Set Default: Parent에 해당 PK가 없으면, Child의 외래키를 미리 지정된 기본값으로 설정하여 삽입한다.

4) ⭐ Dependent: Parent에 참조할 PK가 존재할 때만 Child에 삽입이 허용된다.

 

*Delete / Modify Action

1) ⭐ Cascade: Parent 삭제 시 Child 같이 삭제

2) Set Null: Parent 삭제 시 해당 Child의 해당 필드는 Null로 셋팅

3) Set Default: Parent 삭제 시 해당 Child의 해당 필드는 Default로 셋팅

4) ⭐ Restrict: Parent 삭제 시 Child 테이블에 PK가 없는 경우에만 Parent 삭제 허용

5) No Action:참조 무결성을 위반하는 삭제/수정 액셔는 취하지 않는다. 

 

*삭제 SQL 비교 정리

Drop Table 테이블명	Truncate Table 테이블명	Delete From 테이블명
DDL	DDL	DML
Auto Commit(DDL이므로)	Auto Commit(DDL이므로)	사용자 Commit
Rollback 불가	Rollback 불가	Commit 전에 Rollback 가능
테이블의 모든 데이터 삭제	테이블의 모든 데이터 삭제	테이블의 모든 데이터 삭제
로그 제거	로그 제거	로그 유지
스키마 정의까지 모두 삭제	테이블 스키마 구조 유지	테이블 스키마 구조 유지

 

📌트랜잭션의 특정 ACID

1) 원자성(Automicity): 트랜잭션에서 정의된 연산들은 모두 성공적으로 실행되든지 아니면 전혀 실행되지 않은 상태로 남아있어야 한다.(all or notion)

2) 일관성(consistency): 트랜잭션이 실행되기 전의 데이터베이스  내용이 잘못되어 있지 않다면 트랜잭션이 실행된 이후에도 데이터베이스의 내용이 잘못이 있으면 안된다. 

3) 고립성(isolation): 트랜잭션이 실행되는 도중에 다른 트랜잭션의 영향을 받아 잘못된 결과를 만들어서는 안된다.

4) 지속성(durability): 트랜잭션이 성공적으로 수행되면 그 트랜잭션이 갱신한 데이터베이스의 내용이 영구적으로 저장된다.

 

*DB 트랜잭션이 격리성이 낮을 경우 발생하는 문제점

- Dirty Read: 다른 트랜잭션에 의해 수정되었지만 아직 커밋되지 않은 Dirty한 데이터를 읽는 것

- Non-Repeatable Read: 한 트랜잭션 내에서 같은 쿼리를 두번 수행했는데, 그 사이 다른 트랜잭션이 값을 수정/삭제해서 두 쿼리 결과가 다르게 나타나는 현상

- Phantom Read: 한 트랜잭션 내에서 같은 쿼리를 두번 수행했는데, 첫 번째 쿼리에서 없던 유형 레코드(팬텀 레코드)기 두 번째 쿼리에서 나타나는 현상 

 

📌SQL 활용

*일반 집합 연산자 - SQL

- Union - Union(합집합)

- Intersection - Intersect(교집합)

- Difference - Except(Oracle은 Minus) - 1-1 관계인 테이블에서 수행하면 공집합이 된다.

- Product - Cross Join

 

*순수 연산자 - SQL

- Select - Where

- Project - Select

- Join - 다양한 Join으로 기능 구현

- Divide - 현재 사용하지 않음