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데이터 모델링 현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정, 추상화 과정이 필요! 추상화: 핵심들만 뽑고 불필요한 건 제외시키는 것 2단계 데이터 모델링 개념적 데이터 모델링 현실 세계의 중요 데이터를 추출하여 개념 세계로 옮기는 작업 논리적 데이터 모델링 개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 표현하는 작업 데이터 모델 데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구 개념적 데이터 모델: 개념-관계 모델 논리적 데이터 모델: 관계 데이터 모델 개체-관계 모델(Entity-Relationship 모델) 줄여서 ER모델! - 피터 첸(Peter Chen)이 제안 - 개체와 개체 간의 관계를 이용해 현실 세계를 개념적 구조를 표현 - 핵심 요소: 개체, 속성, 관계 개체-..

데이터베이스 시스템 데이터베이스에 데이터를 저장하고, 이를 관리하여 조직에 필요한 정보를 생성해 주는 시스템 스키마 데이터베이스에 저장되는 데이터 구조와 제약조건을 정의한 것 인스턴스 스키마에 따라 데이터베이스에 실제로 저장된 값 스키마는 한번 정의되면 자주 변경되지 않지만 인스턴스는 계속 변하는 특징이 있음. 예로 한번 지어진 집의 구조는 잘 바뀌지 않지만 이사 등을 통해 사는 사람들이 계속 바뀌는 것과 같음. 3단계 데이터베이스 구조 미국 표준화 기관인 ANSI/SPARC에서 제안 하나의 데이터베이스를 관점에 따라 세 단계로 나누 것 - 외부 단계: 개별 사용자 관점 - 개념 단계: 조직 전체의 관점 - 내부 단계: 물리적인 저장 장치의 관점 각 단계별로 다른 추상화 제공 내부->외부로 갈수록 추상화..

파일 시스템 데이터를 파일로 관리하기 위해서 파일을 생성 삭제 수정 검색하는 기능을 제공하는 소프트웨어 응용 프로그램마다 필요한 데이터를 별도의 파일로 관리함. 기존 파일 시스템의 문제점 같은 내용의 데이터가 여러 파일에 중복 저장됨 -> 데이터 중복성 -> 데이터 일관성과 데이터 무결성을 유지하기 어려움. 응용 프로그램이 데이터 파일에 종속적이다 -> 데이터 종속성 데이터 파일에 대한 동시 공유, 보안, 회복 기능이 부족하다 응용 프로그램이 개발이 쉽지 않다 데이터 무결성: 데이터베이스 내의 데이터가 얼마나 정확한가 쉽게 말하면, 고객 데이터 파일의 고객 아이디가 바뀌면 주문데이터 파일의 고객 아이디도 바뀌어야 함. 데이터 무결성은 뒤에서도 계속 나오는 아주 중요한 개념이니 꼭 이해하고 넘어가자! 데이..

정보처리 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법 여기서 주의할 점: 데이터 != 정보 데이터: 관찰이나 측정을 통해서 수집된 사실이나 값 정보: 의사결정을 할 수 있게 하는 데이터의 해석이나 상호 관계 - 의미 데이터는 정보처리 과정을 통해 정보가 된다. 정보시스템 조직 운영에 필요한 데이터를 수집하여 저장해 두었다가 필요할 때 유용한 정보를 만들어 주는 수단 데이터베이스 정보시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 역할을 담당 데이터베이스 특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합해서 저장한 운영 데이터의 집합 공유 데이터 특정 조직의 여러 사용자가 함께 소유하고 이용할 수 있는 공용 데이터 통합 데이터 최소의 중복과 통제 가능한 중복만 허용하는 데이터 저장 데이터..