과목별 요약 › 정보처리기사 › 데이터베이스 구축정보처리기사 데이터베이스 구축 핵심 요약 정리
정보처리기사 필기 데이터베이스 구축의 시험에 자주 나오는 쟁점을 요약 카드 29개로 정리했어요. 형광펜 은 시험에 나오는 핵심 낱말이에요. 데이터베이스의 정의와 특징, DBMS 필수 기능, 3단계 스키마와 데이터 독립성, 데이터베이스 설계 순서와 데이터 모델, E-R 모델과 E-R 다이어그램 기호, 릴레이션의 구조와 특징, 키의 종류 등.
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자격공부노트에서 정보처리기사 공부하기 데이터베이스 기초
데이터베이스의 정의와 특징, DBMS 필수 기능 ★ 빈출
정의 : 여러 사람이 공동으로 쓰도록 모아 둔 데이터통합된 데이터(중복 최소화), 저장된 데이터, 운영 데이터, 공용 데이터특징 실시간 접근성 : 질의에 실시간으로 응답계속적인 변화 : 삽입·삭제·갱신으로 늘 최신 상태 유지동시 공용 : 여러 사용자가 동시에 사용내용에 의한 참조 : 주소가 아니라 데이터의 값(내용)으로 찾음DBMS 필수 기능 정의 기능: 데이터 형태·구조·저장 방법을 정함조작 기능: 검색·갱신·삽입·삭제제어 기능: 무결성·보안·권한 검사, 병행 제어3단계 스키마와 데이터 독립성 ★ 빈출 · 헷갈림
스키마 : 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 명세. 데이터 사전 에 저장됨외부 스키마 : 사용자·응용 프로그래머가 보는 개인적인 논리 구조 (서브 스키마). 여러 개 존재개념 스키마 : 기관 전체의 논리적 구조. 데이터베이스당 하나. 무결성·보안·접근 권한도 정의. 그냥 "스키마"라 하면 이것내부 스키마 : 물리적 저장장치 관점의 구조. 레코드 형식, 인덱스 유무, 저장 순서 등데이터 독립성 논리적 독립성 : 개념 스키마가 바뀌어도 외부 스키마·응용 프로그램은 영향 없음물리적 독립성 : 내부 스키마가 바뀌어도 개념 스키마·외부 스키마는 영향 없음데이터베이스 설계
데이터베이스 설계 순서와 데이터 모델 ★ 빈출
설계 순서 : 요구 조건 분석 → 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계 → 구현개념적 설계 : 현실 세계를 개념적으로 표현. E-R 다이어그램 작성, DBMS에 독립적 , 트랜잭션 모델링논리적 설계 : 목표 DBMS의 데이터 모델(예: 관계형)에 맞춰 논리 스키마 설계. 정규화 , 트랜잭션 인터페이스 설계, 스키마 평가·정제. DBMS에 종속적물리적 설계 : 저장 레코드 양식, 접근 경로 (인덱스), 저장 구조 설계. 응답 시간·저장 공간·처리량 고려데이터 모델 구성 요소 : 구조 (Structure), 연산 (Operation), 제약 조건 (Constraint)논리적 데이터 모델 종류: 관계형(테이블), 계층형(트리), 망형(그래프) E-R 모델과 E-R 다이어그램 기호 ★ 빈출
피터 첸 (P. Chen)이 1976년 제안한 개념적 데이터 모델기호 사각형 : 개체(Entity) 타입마름모 : 관계(Relationship) 타입타원 : 속성(Attribute)이중 타원 : 다중값 속성밑줄 친 타원: 기본키 속성 이중 사각형 : 약한 개체 타입선: 개체와 속성, 개체와 관계를 연결 관계의 대응 수(카디널리티): 1:1, 1:N, N:M 관계형 데이터 모델
릴레이션의 구조와 특징 ★ 빈출
용어 튜플 : 릴레이션의 행(레코드)속성 (애트리뷰트): 릴레이션의 열. 데이터의 가장 작은 논리적 단위도메인 : 하나의 속성이 가질 수 있는 같은 타입 원자값 들의 집합차수 (Degree): 속성의 수 카디널리티 (Cardinality): 튜플의 수 릴레이션 = 릴레이션 스키마(구조, 내포) + 릴레이션 인스턴스(실제 값, 외연) 특징 한 릴레이션에 똑같은 튜플 은 있을 수 없음 튜플 사이에 순서가 없음 , 속성 사이에도 순서가 없음 속성값은 더 나눌 수 없는 원자값 속성 이름은 서로 달라야 하지만 속성값은 같을 수 있음 키의 종류 ★ 빈출 · 헷갈림
슈퍼키 : 튜플을 유일하게 구별하는 속성(들)의 집합. 유일성 만 만족 (최소성은 만족하지 않아도 됨)후보키 : 튜플을 유일하게 구별하는 최소한의 속성 집합. 유일성 과 최소성 을 모두 만족기본키 : 후보키 중에서 고른 대표 키. NULL 값과 중복 값을 가질 수 없음대체키 : 후보키 중 기본키로 고르지 않은 나머지 키외래키 : 다른 릴레이션의 기본키 를 참조하는 속성. 릴레이션 사이의 관계를 표현유일성: 키 값으로 튜플을 하나만 찾아냄 / 최소성: 꼭 필요한 속성만으로 구성 무결성 제약조건 ★ 빈출
개체 무결성 : 기본키를 구성하는 속성은 NULL 값이나 중복 값을 가질 수 없음참조 무결성 : 외래키 값은 NULL 이거나 참조하는 릴레이션의 기본키 값 과 같아야 함 (없는 값을 참조할 수 없음)도메인 무결성 : 속성값은 정해진 도메인에 속한 값이어야 함사용자 정의 무결성: 속성값이 사용자가 정한 업무 규칙(제약조건)에 맞아야 함 무결성: 데이터의 정확성 과 일관성을 지키는 것. 보안은 허가받지 않은 접근을 막는 것으로 다른 개념 관계대수와 관계해석 ★ 빈출
관계대수 : 원하는 정보를 어떻게 얻는지 연산 순서를 명시하는 절차적 언어순수 관계 연산자 Select (σ): 조건에 맞는 튜플(행) 을 고름 — 수평 연산Project (π): 원하는 속성(열) 만 뽑음 — 수직 연산Join (⋈): 공통 속성으로 두 릴레이션을 합침Division (÷): A÷B는 B의 모든 튜플과 관련 있는 A의 튜플을 구함일반 집합 연산자 : 합집합(∪), 교집합(∩), 차집합(−), 교차곱(×)교차곱의 차수 = 두 릴레이션 차수의 합 , 카디널리티 = 두 카디널리티의 곱 합집합·교집합·차집합은 두 릴레이션이 합병 가능(속성 수·도메인이 같음)해야 함 관계해석 : 코드 (Codd)가 제안. 무엇을 원하는지만 쓰는 비절차적 언어. 튜플 관계해석·도메인 관계해석, 정량자 ∀(모든), ∃(존재)관계대수와 관계해석의 표현 능력은 같음 교차곱 차수 두 차수의 합 교차곱 카디널리티 두 카디널리티의 곱
정규화
이상 현상과 함수적 종속 ★ 빈출
이상(Anomaly) 현상 : 중복된 데이터 때문에 생기는 예기치 못한 문제삽입 이상 : 데이터를 넣을 때 원하지 않는 값까지 함께 넣어야 함삭제 이상 : 한 튜플을 지울 때 필요한 정보까지 함께 지워짐 (연쇄 삭제)갱신 이상 : 중복된 튜플 중 일부만 고쳐 정보가 서로 맞지 않게 됨함수적 종속 X → Y: X 값 하나에 Y 값이 하나로 정해짐. X는 결정자 , Y는 종속자 완전 함수적 종속 : Y가 X 전체에만 종속 (X의 일부만으로는 결정 안 됨)부분 함수적 종속 : Y가 복합키 X의 일부 에도 종속이행적 함수적 종속 : X → Y이고 Y → Z이면 X → Z정규형 단계 (1NF ~ 5NF) ★ 빈출 · 헷갈림
정규화 목적: 데이터 중복 을 줄이고 이상 현상 을 막음. 하나의 릴레이션에 하나의 의미만 담음 제1정규형 (1NF): 모든 속성의 도메인이 원자값 제2정규형 (2NF): 1NF + 부분 함수적 종속 제거 → 기본키에 완전 함수적 종속 제3정규형 (3NF): 2NF + 이행적 함수적 종속 제거BCNF : 3NF + 모든 결정자 가 후보키 (결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거)제4정규형 (4NF): BCNF + 다치 종속 제거제5정규형 (5NF): 4NF + 후보키를 통하지 않는 조인 종속 제거외우기: 도-부-이-결-다-조 (도메인 원자값 → 부분 → 이행 → 결정자 → 다치 → 조인) 정규화는 무손실 분해가 원칙. 정규화할수록 릴레이션이 나뉘어 조인이 늘어 조회 성능이 떨어질 수 있음 반정규화(역정규화) ★ 빈출
정규화된 데이터 모델을 성능 향상과 개발·운영의 편의를 위해 일부러 중복 ·통합·분리하는 것 장점: 조회(조인) 성능 향상, 관리 효율 증가 단점: 데이터의 일관성 과 무결성 이 떨어질 수 있음. 과하면 오히려 성능 저하 방법 테이블 통합 (1:1, 1:M 관계 통합, 슈퍼·서브타입 통합) 테이블 분할 : 수평 분할 (행 단위), 수직 분할 (열 단위) 중복 테이블 추가: 집계 테이블, 진행 테이블, 특정 부분만 담은 테이블중복 속성 (컬럼) 추가: 조인이 잦은 속성을 미리 복사해 둠트랜잭션
트랜잭션의 특성(ACID)과 상태 ★ 빈출
트랜잭션 : 데이터베이스의 상태를 바꾸는 하나의 논리적 작업 단위 . 병행 제어와 회복의 단위ACID 원자성 (Atomicity): 모두 반영되거나 전혀 반영되지 않아야 함 (Commit / Rollback)일관성 (Consistency): 실행을 마치면 언제나 일관성 있는 상태독립성 ·격리성(Isolation): 동시에 실행되는 트랜잭션이 서로 끼어들 수 없음지속성 ·영속성(Durability): 완료된 결과는 시스템이 고장 나도 영구히 반영상태 활동 (Active): 실행 중부분 완료 (Partially Committed): 마지막 연산까지 실행했지만 Commit 직전완료 (Committed): 성공적으로 끝나 Commit 연산 수행실패 (Failed): 오류로 중단철회 (Aborted): 실패해 Rollback 연산 수행병행 제어와 로킹 ★ 빈출 · 헷갈림
병행 제어 : 여러 트랜잭션을 동시에 실행해도 데이터베이스의 일관성을 지키는 기법병행 제어를 안 하면: 갱신 분실 (Lost Update), 비완료 의존성(Uncommitted Dependency), 모순성 (Inconsistency), 연쇄 복귀 (Cascading Rollback) 로킹 : 트랜잭션이 데이터를 쓰는 동안 다른 트랜잭션이 접근하지 못하게 잠금(Lock)로킹 단위가 크면 : 로크 수가 적어 관리 쉬움(오버헤드 감소), 병행성 낮아짐 로킹 단위가 작으면 : 로크 수가 많아 오버헤드 증가, 병행성 높아짐 2단계 로킹(2PL) : 확장 단계 (Lock만 가능) → 축소 단계 (Unlock만 가능). 직렬성 을 보장하지만 교착상태 는 막지 못함그 밖의 기법: 타임스탬프 순서(시스템 시간 순서대로 실행), 낙관적 검증(실행 뒤 검증), 다중 버전 기법 회복 기법과 교착상태 ★ 빈출
회복 : 장애가 났을 때 데이터베이스를 장애 전의 올바른 상태로 되돌림Redo (재실행): 로그를 보고 완료된 변경을 다시 반영Undo (취소): 로그를 보고 완료되지 않은 변경을 되돌림즉시 갱신 : 트랜잭션 수행 중에 바로 반영. 장애 시 Redo와 Undo 모두 필요지연 갱신 : 부분 완료될 때까지 반영을 미룸. 장애 시 Redo만 필요 (Undo 불필요)검사점 (Checkpoint): 검사점 이후의 로그만 보고 회복해 시간을 줄임그림자 페이징 : 그림자 페이지 테이블로 복구. 로그가 필요 없고 Undo가 필요 없음 교착상태 (Deadlock): 서로 상대가 가진 자원을 기다리며 무한정 멈춤필요 조건 4가지: 상호 배제 , 점유와 대기 , 비선점 , 환형 대기 — 모두 만족해야 발생 SQL
SQL의 분류 (DDL·DML·DCL) ★ 빈출
DDL (데이터 정의어): CREATE , ALTER , DROP (TRUNCATE도 DDL)스키마·도메인·테이블·뷰·인덱스를 정의·변경·삭제 DML (데이터 조작어): SELECT , INSERT , UPDATE , DELETE DCL (데이터 제어어): GRANT , REVOKE , COMMIT , ROLLBACK COMMIT·ROLLBACK·SAVEPOINT는 트랜잭션 제어어(TCL)로 따로 나누기도 함 외우기: DDL은 구조(만들고 바꾸고 지움), DML은 데이터, DCL은 권한·트랜잭션 DDL: CREATE·ALTER·DROP과 제약조건 ★ 빈출 · 헷갈림
CREATE TABLE의 제약조건 PRIMARY KEY : 기본키 / UNIQUE : 중복 금지 / NOT NULL : NULL 금지FOREIGN KEY … REFERENCES : 외래키와 참조 테이블 지정CHECK : 속성값의 조건 지정 / DEFAULT : 기본값참조 테이블의 튜플이 지워지거나 바뀔 때 옵션 ON DELETE CASCADE : 참조하는 튜플도 함께 삭제 ON DELETE SET NULL : 참조하는 외래키를 NULL로 ON DELETE NO ACTION / RESTRICT: 참조 중이면 삭제 거부 ALTER TABLE 테이블 ADD 속성 타입 / ALTER TABLE 테이블 ALTER 속성 SET DEFAULT 값 / ALTER TABLE 테이블 DROP COLUMN 속성 DROP TABLE 테이블 CASCADE : 이 테이블을 참조하는 다른 개체도 함께 삭제 DROP TABLE 테이블 RESTRICT : 다른 개체가 참조 중이면 삭제를 취소 SELECT 문의 구조와 조건 ★ 빈출
형식: SELECT [DISTINCT ] 속성 FROM 테이블 [WHERE 조건] [GROUP BY 속성 [HAVING 조건]] [ORDER BY 속성 [ASC|DESC]] 실행 순서: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY DISTINCT : 중복 행을 한 번만 표시LIKE : % 는 0개 이상의 문자, _ 는 문자 1개 (예: '김%' = 김으로 시작)BETWEEN A AND B: A 이상 B 이하 (양 끝 포함)IN (값1, 값2): 목록 중 하나와 같음 NULL 비교는 IS NULL / IS NOT NULL ( = NULL 은 쓸 수 없음) ORDER BY의 기본 정렬은 ASC (오름차순). DESC는 내림차순 HAVING : GROUP BY로 묶은 그룹에 조건을 걺. WHERE는 그룹으로 묶기 전 행 조건집계 함수와 그룹 헷갈림
COUNT (개수), SUM (합계), AVG (평균), MAX (최댓값), MIN (최솟값)COUNT(*) : NULL이 있는 행까지 모든 행의 개수COUNT(속성) : 그 속성이 NULL이 아닌 행의 개수SUM·AVG·MAX·MIN도 NULL은 빼고 계산 (AVG는 NULL이 아닌 값들의 평균) 집계 함수는 WHERE 절에 쓸 수 없고, 그룹 조건은 HAVING에 씀 GROUP BY를 쓰면 SELECT에는 그룹 기준 속성과 집계 함수만 올 수 있음 예: SELECT 학과, AVG(점수) FROM 학생 GROUP BY 학과 HAVING AVG(점수) >= 80; DML: INSERT·UPDATE·DELETE와 삭제 명령 비교 ★ 빈출
INSERT INTO 테이블(속성1, 속성2) VALUES (값1, 값2); UPDATE 테이블 SET 속성 = 값 WHERE 조건; DELETE FROM 테이블 WHERE 조건; — WHERE를 빼면 모든 행 이 삭제됨 (테이블 구조는 남음) 삭제 명령 비교 DELETE (DML): 행을 지움. 조건 지정 가능, ROLLBACK 으로 되돌릴 수 있음TRUNCATE (DDL): 모든 행을 한꺼번에 지움. 구조는 남음. 되돌릴 수 없음DROP (DDL): 테이블 구조까지 삭제하위 질의(서브쿼리)로 다른 테이블의 검색 결과를 INSERT하거나 조건에 쓸 수 있음 조인과 집합 연산 ★ 빈출
INNER JOIN : 두 테이블에서 조건에 맞는 행만 결합동등 조인 (EQUI): = 조건으로 결합. 공통 속성이 두 번 나타남자연 조인 (NATURAL): 동등 조인에서 중복된 공통 속성을 하나 제거 세타 조인 : =, <>, <, > 등 비교 연산자로 결합OUTER JOIN : 조건에 맞지 않는 행도 포함. 짝이 없는 쪽 속성은 NULL LEFT : 왼쪽 테이블의 모든 행 포함 / RIGHT : 오른쪽 테이블의 모든 행 포함 / FULL : 양쪽 모두SELF JOIN : 같은 테이블끼리 조인 (별칭 사용)집합 연산 : UNION (합집합, 중복 제거), UNION ALL (중복 포함), INTERSECT (교집합), EXCEPT ·MINUS(차집합)DCL: GRANT·REVOKE와 COMMIT·ROLLBACK ★ 빈출
권한 부여: GRANT 권한 ON 테이블 TO 사용자 [WITH GRANT OPTION ]; WITH GRANT OPTION: 받은 권한을 다른 사용자에게 다시 줄 수 있음 권한 취소: REVOKE [GRANT OPTION FOR] 권한 ON 테이블 FROM 사용자 [CASCADE ]; GRANT OPTION FOR: 다시 줄 수 있는 권한만 취소 CASCADE: 그 사용자가 다른 사람에게 준 권한까지 연쇄적으로 취소 권한 종류: ALL, SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE, ALTER 등 COMMIT : 트랜잭션 결과를 데이터베이스에 영구 반영ROLLBACK : 비정상 종료 시 변경 내용을 취소. SAVEPOINT 로 정한 지점까지만 되돌릴 수도 있음데이터베이스 객체
뷰(View) ★ 빈출
하나 이상의 기본 테이블에서 유도된 가상 테이블 . 물리적으로 저장되지 않음 생성: CREATE VIEW 뷰이름 AS SELECT …; / 삭제: DROP VIEW 장점 : 논리적 데이터 독립성 제공, 사용자마다 필요한 데이터만 보여 줘 보안 강화, 복잡한 질의를 단순화단점·특징 정의를 ALTER로 변경할 수 없음 → 지우고 다시 만들어야 함 독립적인 인덱스 를 가질 수 없음 삽입·삭제·갱신 연산에 제약이 있음 뷰 위에 또 뷰를 정의할 수 있음. 기본 테이블이나 뷰를 지우면 그것을 기초로 정의된 뷰도 함께 삭제됨 인덱스(Index) ★ 빈출
데이터를 빨리 찾기 위해 〈키 값, 포인터〉 쌍으로 만든 데이터 구조 생성: CREATE [UNIQUE ] INDEX 인덱스이름 ON 테이블(속성 [ASC|DESC]); / 삭제: DROP INDEX 장점: 검색(SELECT ) 속도 향상 단점: 인덱스를 위한 저장 공간 필요, 삽입·삭제·갱신 때 인덱스도 고쳐야 해서 변경 작업이 느려짐 종류 B-트리 인덱스: 가장 일반적. 루트에서 리프까지 거리가 같은 균형 트리비트맵 인덱스: 값의 종류가 적은(분포도가 낮은) 속성에 유리클러스터드 인덱스: 인덱스 순서대로 데이터를 물리적으로 정렬. 테이블당 하나 만 가능함수 기반 인덱스: 수식·함수 결과로 만든 인덱스 기본키에는 보통 자동으로 인덱스가 생성됨 프로시저·트리거·사용자 정의 함수·커서 ★ 빈출
저장 프로시저 : 자주 쓰는 SQL을 하나로 묶어 저장해 두고 호출(EXECUTE·CALL)해서 실행트리거 : 삽입·삭제·갱신 같은 이벤트 가 일어나면 자동으로 실행되는 프로시저데이터 무결성 유지, 로그 기록 등에 사용 트리거 안에서는 DCL (COMMIT·ROLLBACK 등)을 쓸 수 없음 사용자 정의 함수 : 처리 결과로 단일 값 을 반환(RETURN). SELECT 같은 SQL 문 안에서 호출 가능커서 : 쿼리 결과의 여러 행을 한 행씩 처리하기 위한 포인터순서: DECLARE (선언) → OPEN (열기) → FETCH (인출) → CLOSE (닫기) 묵시적 커서: DBMS가 자동 생성 / 명시적 커서: 사용자가 직접 선언 시스템 카탈로그(데이터 사전)
데이터베이스에 저장된 모든 객체(테이블·뷰·인덱스·사용자·권한 등)의 정보를 담은 시스템 데이터베이스 담긴 정보: 메타데이터 (데이터에 대한 데이터) 카탈로그도 일반 테이블 형태라 사용자가 SELECT 로 내용을 검색할 수 있음 그러나 사용자가 INSERT·UPDATE·DELETE로 직접 갱신할 수 없음 DBMS가 스스로 생성하고 유지. 데이터 정의어(DDL)를 실행하면 카탈로그가 자동으로 바뀜데이터 디렉터리: 데이터 사전에 수록된 데이터에 접근하는 데 필요한 정보. 시스템만 접근 물리 데이터베이스 설계
파티셔닝(분할)
큰 테이블이나 인덱스를 작은 단위(파티션)로 나누어 관리 종류 범위 분할(Range): 날짜·숫자 같은 값의 범위로 나눔 (예: 월별)해시 분할(Hash): 해시 함수 값으로 나눔. 데이터가 고르게 분산됨목록 분할(List): 지정한 값 목록으로 나눔 (예: 지역별)조합 분할(Composite): 범위 + 해시처럼 두 방법을 함께 씀장점: 조회·백업·복구를 파티션 단위로 해 성능 향상, 일부 파티션 장애가 다른 파티션에 영향을 덜 줘 가용성 향상, 관리 용이 단점: 테이블 간 조인 비용 증가, 설계·관리가 복잡해짐 분산 데이터베이스와 투명성
논리적으로는 하나의 데이터베이스지만 물리적으로는 네트워크로 연결된 여러 사이트에 나뉘어 있는 데이터베이스 목표(투명성) : 사용자가 분산되어 있다는 것을 의식하지 않게 함위치 투명성: 데이터가 어디에 있는지 몰라도 논리적 이름만으로 접근중복 (복제) 투명성: 같은 데이터가 여러 곳에 복제돼 있어도 하나처럼 사용병행 투명성: 여러 사용자가 동시에 처리해도 결과에 이상이 없음장애 투명성: 일부 사이트·통신망에 장애가 있어도 트랜잭션을 정확히 처리분할 투명성: 하나의 논리적 릴레이션이 여러 조각으로 나뉘어 있어도 의식하지 않음 장점: 지역 자치성, 신뢰성·가용성 향상, 효율성과 융통성 단점: 설계·구축이 복잡하고 비용 증가, 보안 관리가 어려움, 오류 가능성 증가 물리 설계 고려 사항과 저장 구조
물리적 설계에서 고려할 것: 응답 시간 , 저장 공간 의 효율화, 트랜잭션 처리량 물리적 설계 단계에서 하는 일: 저장 레코드 양식, 레코드 집중(클러스터링) 분석, 접근 경로 (인덱스) 설계, 트랜잭션 세부 설계 클러스터링 : 자주 함께 조회되는 데이터를 같은 저장 공간에 모아 둠 → 조회 속도 향상, 대신 입력·수정·삭제 성능은 떨어질 수 있음RAID : 여러 디스크를 묶어 성능과 안정성을 높임RAID 0: 스트라이핑 (나눠 저장, 속도↑, 중복 없음) RAID 1: 미러링 (똑같이 복사, 안정성↑) RAID 5: 패리티를 여러 디스크에 분산 저장 데이터 전환
데이터 전환과 ETL
데이터 전환 : 기존 시스템(원천)의 데이터를 추출·변환해 새 시스템(목적)의 데이터베이스에 적재하는 작업ETL 추출 (Extraction): 원천 시스템에서 데이터를 뽑음변환 (Transformation): 목적 시스템에 맞게 정제·변환적재 (Load): 목적 시스템의 데이터베이스에 넣음순서: 데이터 전환 계획·요건 정의 → 전환 설계 → 전환 개발 → 전환 테스트 → 전환 검증 데이터 정제 : 오류 데이터를 찾아 고치는 작업. 전환 전에 원천 데이터 품질을 분석전환 검증: 추출·전환 단계마다 건수·값이 맞는지 확인 (로그 검증, 기본 항목 검증, 응용 프로그램 검증, 응용 데이터 검증 등) 데이터베이스 구축 OX 예시 문제 눌러서 정답과 해설을 확인하세요. 앱에는 데이터베이스 구축 연습문제가 122개 있어요.
데이터베이스의 정의에서 "통합된 데이터"는 자료의 중복을 최소화한 데이터를 뜻한다. 정답 O · 여러 곳에 흩어진 데이터를 모아 중복을 줄인 것이 통합된 데이터예요.
DBMS의 조작 기능은 데이터의 형태·구조와 저장 방법을 정하는 기능이다. 정답 X · 형태·구조·저장 방법을 정하는 것은 정의 기능이에요. 조작 기능은 검색·갱신·삽입·삭제예요.
내부 스키마는 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조로, 레코드 형식과 인덱스 유무 등을 나타낸다. 정답 O · 저장 방식(레코드 형식, 인덱스, 저장 순서)을 다루는 것은 내부 스키마예요.
물리적 독립성이란 개념 스키마가 바뀌어도 외부 스키마와 응용 프로그램이 영향을 받지 않는 성질이다. 정답 X · 그것은 논리적 독립성이에요. 물리적 독립성은 내부 스키마가 바뀌어도 개념·외부 스키마가 영향을 받지 않는 것이에요.
데이터 모델의 구성 요소는 구조, 연산, 제약 조건이다. 정답 O · 데이터 모델은 구조(개체 간 관계), 연산(조작 방법), 제약 조건(허용 범위)으로 표현해요.
정규화는 물리적 설계 단계에서 하는 작업이다. 정답 X · 정규화는 논리적 설계 단계에서 해요.
E-R 모델은 코드(E. F. Codd)가 제안한 논리적 데이터 모델이다. 정답 X · E-R 모델은 피터 첸이 제안한 개념적 데이터 모델이에요. 코드는 관계형 데이터 모델을 제안했어요.
E-R 다이어그램에서 개체 타입은 사각형으로 나타낸다. 정답 O · 개체 타입은 사각형으로 그려요.
도메인은 하나의 속성이 가질 수 있는 같은 타입의 원자값들의 집합이다. 정답 O · 예: 성별 속성의 도메인은 {남, 여}예요.
릴레이션 인스턴스는 릴레이션의 구조를 나타내며 내포(intension)라고도 한다. 정답 X · 구조(내포)는 릴레이션 스키마예요. 인스턴스는 어느 시점의 실제 튜플 집합(외연)이에요.
데이터베이스 구축 요약을 빈칸 암기 로 외우고, OX·객관식 문제 와 실전 모의고사 로 확인해 보세요. 틀린 문제는 1·3·7·14·30일 간격으로 다시 나와요. 회원가입 없이 무료예요.
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