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정규화의 필요성, 이상현상의 의미 정규화를 수행하기 위한 함수 종속성의 개념 이해 정규형의 유형, 관계 파악 정규화의 개념과 이상 현상 이상 현상의 종류 삽입 이상: 새 데이터 삽입 위해 불필요한 데이터도 함께 삽입해야 하는 문제 갱신 이상: 중복 투플 중 일부만 변경해 데이터가 불일치하게 되는 모순의 문제 삭제 이상: 투플을 삭제하면 꼭 필요한 데이터까지 함께 삭제되는 데이터 손실의 문제 정규화 이상 현상이 발생하기 않도록, 릴레이션을 관련 있는 속성들로만 구성하기 위해 릴레이션을 분해하는 과정 함수성 종속성을 판단해 정규화 수행 함수성 종속성(FD; Functional Dependency): 속성들 간의 관련성 함수 종속 X가 Y를 함수적으로 결정한다 릴레이션 내이 모든 투플에서 하나의 X값에 대한 ..

데이터베이스 설계 사용자의 다양한 요구 사항을 고려하여 데이터베이스를 생성하는 과정 관계 데이터베이스의 대표적인 설계 방법 E-R 모델과 릴레이션 변환 규칙을 이용한 설계 정규화를 이용한 설계 E-R 모델과 릴레이션 변환 규칙을 이용한 설계 1단계 요구 사항 분석 - 처리해야할 데이터 파악, 데이터베이스의 용도 파악 - 결과물: 요구 사항 명세서 2단계 개념적 설계 - DBMS에 독립적인 개념적 구조 설계 - 결과물: 개념적 스키마(E-R 다이어그램) 3단계 논리적 설계 - DBMS에 적합한 논리적 구조 설계 - 결과물: 논리적 스키마(릴레이션 스키마) 4단계 물리적 설계 - DBMS로 구현 가능한 물리적 구조 설계 - 저장 장치에 적합한 저장 레코드, 인덱스의 구조 등 설계 - 인덱스에 빠르게 접근할 ..

5장. 관계 데이터 모델 관계 데이터 모델의 개념 관계 데이터 모델의 제약 관계 데이터 모델의 개념 개념적 구조를 논리적 구조로 표현하는 논리적 데이터 모델 하나의 개체에 대한 데이터를 하나의 릴레이션에 저장 (관계 데이터 모델은 다중 값 속성 가질 수 없다.) 고객 릴레이션의 차수는 6, 카디널리티는 4 관계 데이터 모델의 기본 용어 릴레이션(relation) 2차원 테이블 구조로 저장한 것 파일 관리 시스템 관점에서 파일(file)에 대응 속성(attribute) 릴레이션의 열 = 애트리뷰트 파일 관리 시스템 관점에서 필드(field)에 대응 투플(tuple) 릴레이션의 행 파일 관리 시스템 관점에서 레코드(record)에 대응 도메인(domain) 하나의 속성이 가질 수 있는 모든 값의 집합 속성 ..

4장. 데이터 모델링 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념 개체 - 관계 모델 논리적 데이터 모델 데이터 모델: 데이터를 모델링 하는 도구 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념 데이터 모델링 현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정 (현실 세계에 존재하는 data는 많기 때문에 data의 선별 또한 깊은 단계로 이루어짐) 데이터베이스 설계의 핵심 과정 추상화 저장할 가치가 있는, 중요한 데이터를 찾아야 함. (특성, 속성, 과정) (객체지향언어에서 추상화의 결과로 java가 class로 변환됨) 2단계 데이터 모델링 개념적 데이터 모델링: 현실 세계의 중요 데이터를 추출해 개념 세계로 옮기는 작업 논리적 데이터 모델링: 개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 ..

수학 함수 ABS(숫자) : 절대값 계산 CEILING(숫자) : 올림 FLOOR(숫자) : 내림 ROUNG(숫자) : 반올림 CONV(숫자, 기존 진수, 바꿀 진수) : 기존 진수에서 다른 진수로 바꿔주는 함수 SELECT ABS(-100); SELECT CEILING(4.7), FLOOR(4.7), ROUND(4.7); SELECT CONV('AA',16,2), CONV(100,10,8); -- 16진수 AA를 2진수로 변경, 10진수의 100을 8진수로 변경 MOD(숫자1, 숫자2), 숫자1 % 숫자2 : 숫자1을 숫자2로 나눈 나머지 반환 POW(숫자1, 숫자2) : 숫자1을 숫자2만큼 거듭제곱한 값 반환 SQRT(숫자) : 숫자의 제곱근 반환 select mod(228, 10), 228%10, ..

1장. 데이터베이스 기본 개념 데이터베이스의 필요성 데이터베이스의 정의와 특성 데이터와 데이터베이스 데이터베이스의 정의와 특징 데이터와 정보 데이터: 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값 정보(information): 의사 결정에 유용하게 활용될 수 있도록 데이터 처리한 결과물 원유와 가공우유로 비유 가능 (원유: 데이터, 가공 우유: 정보) 정보처리 데이터에서 정보를 추출하는 과정, 방법 상황에 맞게 해석해 의미 있는 결과 도출 정보 시스템 조직 운영에 필요한 데이터를 수집해 저장해 두었다가 필요할 때 유용한 정보를 만들어 주는 수단 데이터베이스 정보 시스템 안에서 데이터 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 역할 담당 여러 사용자나 응용 프로그램이 공유하여 사용할 수 있도록 통합..

PostgreSQL 서버에 접속하기 psycopg2 설치 import psycopg2 conn_string = "host = 'localhost' dbname = 'db명' user = 'user명' password = '패스워드'" conn = psycopg2.connect(conn_string) cur = conn.cursor() 위의 코드 실행 후 SQL 쿼리를 파이썬으로 실행 가능 import pandas as pd cur.execute("쿼리문") # 예시 # cur.execute("SELECT * FROM [DB명];") result = cur.fetchall() # result에 결과 저장 # 쿼리문 실행 결과를 pandas dataframe 형식으로 만들기 my_df = pd.DataFra..

sql을 이용한 데베관리 시 csv나 다른 파일 형식으로 export/import 를 할 수 있다는 게 가장 편리함 저장하고 싶은 schemas table 선택 후 Tools -> Import/Export 선택 export 후 파일 이름 .csv로 바꾸면 csv로 저장됨