수니리즘

01. 릴레이션 분해란? 릴레이션 분해는 하나의 릴레이션을 두 개 이상의 릴레이션으로 나누는 것입니다. 릴레이션을 분해하면 중복이 감소되고 갱신 이상이 줄어드는 장점이 있는 반면에, 바람직하지 않은 문제들을 포함하여 몇 가지 잠재적인 문제들을 야기할 수 있습니다. 첫째, 일부 질의들의 수행 시간이 길어집니다. 릴레이션이 분해되기 전에는 조인이 필요 없는 질의가 분해 후에는 조인을 필요로 하는 질의로 바뀔 수 있습니다. 둘째, 분해된 릴레이션들을 사용하여 원래 릴레이션을 재구성하지 못할 수 있습니다. 셋째, 어떤 종속성을 검사하기 위해서는 분해된 릴레이션들의 조인이 필요할 수 있습니다. 따라서 이런 잠재적인 문제와 중복성 감소 간의 균형을 고려해야 합니다. 다음의 학생 릴레이션은 함수적 종속성들이 만족됩니..

데이터베이스를 설계하여 생성하는 업무를 맡았다고 가정해봅시다. 좋은 데이터베이스를 설계하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 부주의한 데이터베이스 설계는 제어할 수 없는 데이터 중복을 야기하여 여러 가지 갱신 이상(update anomaly)을 유발합니다. 그렇다면 어떻게 좋은 데이터베이스를 설계해야 할까요? 데이터베이스에 어떤 릴레이션을 생성해야 할까요? 각 릴레이션에 어떤 애트리뷰트를 만들어야 할까요? 01. 릴레이션의 정규화 좋은 관계 데이터베이스 스키마를 설계하는 목적은 ➀ 정보의 중복과 갱신 이상이 생기지 않도록 하면서, ➁ 정보의 손실을 막고 실세계를 훌륭하게 나타내며 ➂ 애트리뷰트들 간의 관계가 잘 표현되는 것을 보장하며, ➃ 어떤 무결성 제약조건의 시행을 간단하게 하여 ➄ 효율성 측면을 고려하..

07. 인덱스 선정 지침과 데이터베이스 튜닝 성능 목표를 만족시키기 위해서는 가장 중요한 질의들과 이들의 수행 빈도, 가장 중요한 갱신들과 이들의 수행 빈도, 이와 같은 질의와 갱신들에 대한 바람직한 성능들을 고려하여 인덱스를 선정해야 합니다. 어떤 애트리뷰트에 인덱스를 정의할 것인가를 결정하는 것이 항상 쉬운 일은 아니며 이는 경험을 필요로 합니다. 인덱스 선정은 물리적 데이터베이스 설계자에게 가장 중요한 엄무 중의 하나이면서 가장 어려운 작업입니다. 워크로드 내의 각 질의에 대해 이 질의가 어떤 릴레이션들을 접근하는가, 어떤 애트리뷰트들을 검색하는가, WHERE절의 선택/조인 조건에 어떤 애트리뷰트들이 포함되는가, 이 조건들의 선별력은 얼마인가 등을 고려해야 합니다. WHERE절의 선택/조인 조건에 ..

04. 데이터베이스 설계 사례 (2) 개념적 설계 단계에서 ER 모델을 사용하여 조직체의 데이터베이스 응용을 위한 개념적 스키마를 생성하였으면, 논리적 설계 단계에서는 ER 스키마를 관계 데이터 모델의 릴레이션들로 사상해야 합니다. ER 데이터 모델의 기반으로 한 상용 DBMS가 없으므로, 또한 대부분의 DBMS는 관계 데이터 모델을 기반으로 하기 때문에 ER 스키마를 관계 데이터 모델로 변환해야 합니다. 또한 ER 스키마에는 엔티티 타입과 관계 타입이 존재하지만 관계 데이터베이스에는 엔티티 타입과 관계 타입을 구분하지 않고 릴레이션들만 들어 있습니다. 릴레이션으로 사상할 대상이 ER 스키마에서 엔티티 타입인지 또는 관계 타입인지, 엔티티 타입이라면 정규 엔티티 타입인지 또는 악한 엔티티 타입인지, 관계..

01. ER 모델의 또 다른 표기법 ER 다이어그램의 표기법의 요약본입니다. 수십 개 이상의 애트리뷰트가 엔티티 타입에 연결된 다이어그램을 나타내려면 매우 불편하고 공간을 많이 차지하게 됩니다 실제 기업의 데이터베이스에는 수십 개 ~ 200개 정도의 애트리뷰트들을 갖는 릴레이션들이 흔히 사용되고 있습니다. 순수한 Chen 스타일의 ER 표기법을 채택한 CASE 도구는 거의 없습니다. ERWin 등의 CASE 도구들에서는 새발(crow-feet) 표기법이 흔히 사용됩니다. 새발 표기법에도 여러 가지 변형들이 존재합니다. 새발 표기법에서도 엔티티 타입은 직사각형으로 나타내지만 관계 타입을 의미하는 다이아몬드는 사용되지 않습니다. 관계의 의미나 제약조건 등은 엔티티 타입들을 연결하는 실선 위에 몇 가지 기호를..