뇌의 외장하드

ER Model(Entity-Relationship Model) ▷ 현실 상황과 조건을 엔티티 집합, 속성 집합, 엔티티 집합 간의 관계 집합을 이용하여 추상적으로 표현한 것. ▷ 특정 DBMS를 고려하지 않는 사람이 이해하기 위한 개념적 구조임. 표현 방법 : ERD ER 모델 기반 CASE 도구: ERWin, DataArchitect 등 (표시법이 다를 수 있음) 구성요소 1. 엔티티(entity set) ▷ 현실에 물리적으로 존재하는 대상(유형 개체) 또는 개념적으로 존재하는 대상(무형 개체) 중 유용한 필수 정보 ▷ 여러 개의 속성을 지닌 명사(속성은 서비스의 요구 사항에 맞춰 정해짐) ※ 인스턴스(entity instance): 엔티티가 실현된 형태, 집합의 원소 더보기 - 엔티티 명명 규칙 (..

물리적 데이터 모델 (logical data model) ▷ 어떻게 하드웨어에 표현될 것인가. ▷ 물리적 스키마: 데이터가 어떻게 저장될 것인가에 대한 설명 ▷ 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록, 성능/저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계 - 실제로 수행하는 경우가 드뭄

논리적 데이터 모델 (logical data model) : 구성 요소가 논리적 개념 ▷ 개념적 데이터 모델을 DBMS에 매할 때 필요한 구조 ▷ 논리적으로 표현된 구조, 허용될 수 있는 연산, 제약조건에 대한 명세를 기술한 것 ▷ 최종 사용자가 이해하는 개념 ▷ 컴퓨터 내 데이터가 조직되는 방식과 가까운 편 ▷ 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확히 표현. ▷ 재사용성이 높음. - 관계 데이터 모델 (relational data model) - 네트워크 데이터 모델 (network data model) - 계층 데이터 모델 (hi-erarchical data model) ※ DBMS는 하나의 논리적 데이터 모델만 구현 가능

개념적 데이터 모델 (conceptual data model) : 구성 요소가 추상적 개념 ▷ 사람이 인식하는 것과 유사하게 DB의 전체적 논리적인 구조 명시 ▷ 시스템이 인식하는 것과 거리가 멈 뷰 단계에서 기술한 것. ▷ 추상화 수준이 높은 업무중심적으로 포괄적인 수준의 모델링. - ER 모델 ( Entity-Relationship model) - Semantic Object Model - Semantic Network Data Model

데이터를 데이터베이스로 저장하고 관리해서 필요한 정보를 생성하는 컴퓨터 중심의 시스템 구성 요소 데이터베이스, DBMS, 데이터 언어, 사용자, 컴퓨터 등 1. 시스템 데이터베이스 ( 메타 데이터, 시스템 카탈로그): 데이터에 대한 데이터 - 데이터 디렉토리 (1) 관리 대상: 데이터 사전의 데이터를 접근하는데 필요한 정보 (2) 접근 허용: 시스템만 - 데이터 사전 (1) 관리 대상: 데이터베이스에 기록된 모든 데이터 객체에 대한 정의나 명세에 관한 정보 (2) 접근 허용: 사용자와 시스템 모두 2. DBMS db밑에 dbms 3. 데이터 언어 : DB를 정의하고 접근하는 통신 수단 DMBS에서 제공하는 연산자들을 이용해 데이터를 저장, 검색, 수정, 삭제 더보기 관계 DBMS : SQL 제공 데이터 ..