Top 48 데이터베이스 공부 Best 209 Answer

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Explain SQL Like I’m Five
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데이터베이스 강의를 추천하는 것 보다 더 중요한 것

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이병록의 개발 블로그

데이터베이스 강의를 추천하는 것 보다 더 중요한 것 본문

데이터베이스 강의를 추천하는 것 보다 더 중요한 것
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[컴퓨터 공학] 어떻게 데이터베이스를 공부할 것인가?

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[컴퓨터 공학] 어떻게 데이터베이스를 공부할 것인가

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[컴퓨터 공학] 어떻게 데이터베이스를 공부할 것인가?
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[DB] 데이터 베이스의 역사, 관계형 DB – DB 공부 1

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  • Summary of article content: Articles about [DB] 데이터 베이스의 역사, 관계형 DB – DB 공부 1 안녕하세요 Pingu입니다. . 오늘부터 대학교 2학년 때 배운 이후로 따로 공부한 적이 없어서 기억이 가물가물한 Data Base에 대해 알아보려고 합니다 … …
  • Most searched keywords: Whether you are looking for [DB] 데이터 베이스의 역사, 관계형 DB – DB 공부 1 안녕하세요 Pingu입니다. . 오늘부터 대학교 2학년 때 배운 이후로 따로 공부한 적이 없어서 기억이 가물가물한 Data Base에 대해 알아보려고 합니다 … 안녕하세요 Pingu입니다.🐧 오늘부터 대학교 2학년 때 배운 이후로 따로 공부한 적이 없어서 기억이 가물가물한 Data Base에 대해 알아보려고 합니다. 오늘은 그중에서도 데이터 베이스의 탄생 배경을 알아보려고..
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파일 시스템의 한계

관계형 데이터 베이스 모델

데이터 베이스 시스템

DBMS 언어

관계형 데이터 베이스 용어 정리

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[DB] 데이터 베이스의 역사, 관계형 DB - DB 공부 1
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컴알못의 데이터베이스 공부 (데이터베이스 설계)

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데이터베이스 설계

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컴알못의 데이터베이스 공부 (데이터베이스 설계)
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OKKY – 데이터베이스 공부방법에 대해서

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  • Summary of article content: Articles about OKKY – 데이터베이스 공부방법에 대해서 간단히 데이터베이스 와 SQL 정의부터 확인해 보세요. DataBase가 MySQL 이고, 작성하신 쿼리가 SQL 입니다. 통계와 모델링, 응용수학에 대한 공부하시게 … …
  • Most searched keywords: Whether you are looking for OKKY – 데이터베이스 공부방법에 대해서 간단히 데이터베이스 와 SQL 정의부터 확인해 보세요. DataBase가 MySQL 이고, 작성하신 쿼리가 SQL 입니다. 통계와 모델링, 응용수학에 대한 공부하시게 …
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OKKY - 데이터베이스 공부방법에 대해서
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혼자 공부하는 SQL – 우재남 – Google Sách

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  • Most searched keywords: Whether you are looking for 혼자 공부하는 SQL – 우재남 – Google Sách Updating 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 데이터베이스 자습서(MySQL Community 8.0 지원)이 책은 아무런 사전 지식 없는 입문자가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있도록 구성했다. ‘무엇을’, ‘어떻게’ 학습해야 할지조차 모르는 입문자의 막연한 마음을 살펴, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게, 그러나 핵심적인 내용만 콕콕 집어준다. 책의 첫 페이지를 펼쳐서 마지막 페이지를 덮을 때까지, 혼자서도 충분히 SQL을 배울 수 있다는 자신감과 확신이 계속될 것이다! 28명의 베타리더 검증으로, ‘함께 만든’ 입문자 맞춤형 도서베타리딩 과정을 통해 입문자에게 적절한 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 적극 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한번 더 풀어 쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어 냈다. ‘혼자 공부해본’ 여러 입문자의 마음과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다.  누구를 위한 책인가요?SQL을 처음 시작하려고 하는 학생, 취업 준비생데이터베이스 기초를 배우고자 하는 초보 개발자SQL의 이론과 실습을 동시에 학습하고 싶은 입문자SQL을 공부하다가 너무 어려워서 포기한 경험이 있는 입문자실무에서 SQL 관련 업무를 해야 하는 주니어 개발자도서 특징 하나, 탄탄한 학습 설계 : ‘입문자 맞춤형 7단계 구성’을 따라가며 체계적으로 반복 학습한다이 책은 SQL의 핵심 내용을 7단계에 걸쳐 반복 학습하면서 자연스럽게 머릿속에 기억되도록 구성했다. 모든 절에서 [핵심 키워드]와 [시작하기 전에]를 통해 각 절의 주제에 대한 대표 개념을 워밍업한 후, 본격적인 SQL 핵심 이론과 실습을 거쳐 마무리에서는 [핵심 포인트]와 [확인문제]로 한번에 복습한다. ‘혼자 공부할 수 있는’ 커리큘럼을 그대로 믿고 끝까지 따라가다 보면 프로그래밍 공부가 난생 처음인 SQL 입문자도 무리 없이 책을 끝까지 마칠 수 있다! 둘, 255개의 직접 해보는 ‘손코딩’으로 문법은 물론 실무 감각까지 제대로 익힌다핵심 문법과 이론 설명은 두 눈과 머리로 술술 읽으며 넘어가고, 실전 감각은 직접 손코딩하며 익히도록 255개의 엄선된 실습 예제를 담았다. 반복 학습과 연습이 가장 필수적인 입문자도, 실전형 코드로 연습하면서 책에 담긴 코드를 ‘나의 코드’로 만들 수 있다. 8장에서 파이썬과 데이터베이스를 연동하는 과정에 필요한 파이썬 필수 문법은 부록을 참고하도록 한다. 셋, ‘혼공’의 힘을 실어줄 동영상 강의, 학습 사이트 지원http://hongong.hanbit.co.kr책으로만 학습하기엔 여전히 어려운 입문자를 위해 저자 직강 동영상도 지원한다. 또 학습을 하며 궁금한 사항은 언제든 질문할 수 있도록 학습 사이트를 제공한다. 저자가 질문 하나하나 직접 답변을 달아주고 있으며, SQL 관련 최신 기술과 정보도 공유한다. 게다가 혼자 공부하는 그 길에 함께 공부하기를 원하는 사람들의 모임인 혼공 학습단을 운영하여 마지막까지 포기하지 않고 독자가 완주할 수 있도록 최대한 지원하고 있다. 넷, 언제 어디서든 가볍게 볼 수 있는 혼공 필수 [용어 노트] 제공꼭 기억해야 할 핵심 개념과 용어만 따로 정리한 [용어 노트]를 제공한다. 처음 시작하는 사람들에게 프로그래밍 공부가 어려운 이유는 낯선 용어 때문이라는 것을 베타 리더를 통해 확인했고, 어려운 것이 아니라 익숙하지 않아서 헷갈리는 것이므로 잘 생각나지 않을 때는 언제든 부담 없이 펼쳐보자. 제시된 용어 외에도 새로운 용어를 추가하면서 자신만의 용어 노트를 완성해가는 것도 또 다른 재미가 될 것이다.  먼저 읽은 베타리더들의 한 마디 『혼자 공부하는 SQL』은 독학러를 위한 교과서입니다. _김동희 님이론만 공부하는 게 아니라, MySQL로 코드 실습까지 함께하며 더 깊이 이해할 수 있어서 굉장히 좋았습니다. _이현주 님친절한 설명과 이해하기 쉬운 도식화는 이 책의 큰 장점입니다. _장대혁 님절마다 마무리, 확인문제가 있어 공부한 내용을 제대로 이해했는지 스스로 확인할 수 있습니다. _신도인 님실습 위주의 구성으로 책을 완독할 때까지 SQL에 대한 흥미를 잃지 않고 학습할 수 있습니다. _노우준 님체계적으로 학습할 수 있도록 독자에게 표준화된 루트를 제공합니다. _송서영 님
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혼자 공부하는 SQL - 우재남 - Google Sách
혼자 공부하는 SQL – 우재남 – Google Sách

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Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 – 이지훈 – Google Sách

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  • Most searched keywords: Whether you are looking for Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 – 이지훈 – Google Sách Updating ?기본기가 무엇보다 중요한 데이터베이스처음 공부할 때 탄탄한 기본기를 쌓자!데이터베이스는 탄탄한 기본기를 쌓아야만 실무에서 어려운 SQL문을 만나도 흔들리지 않는다. <<Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문>>은 현업 프로그래머이자 강사인 저자가 수많은 프로젝트 경험을 살려 실무에서 진짜 필요한 기본기를 중심으로 내용을 구성했다. 본문 내용은 비전공자도 알기 쉽게 도해와 비유로 풀어 썼고 427개의 예제는 실무에서 많이 사용하는 순서대로 차례차례 진행한다. 또한 책 사이사이에 ‘1분 퀴즈’를 넣어 간단한 문제를 풀면서 독자가 학습의 흥미를 잃지 않도록 돕는다. ‘실무 꿀팁’ 코너에서는 실무에서 유용하게 사용할 수 있는 팁을 실었다. 지금 당장 <<Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문>>으로 실무에서도 인정받는 핵심 기본기를 다져보자.※ 이 책은PDF 북이므로 화면이 작은 단말기(스마트폰)에서는 보기 불편합니다. ※
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Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 - 이지훈 - Google Sách
Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 – 이지훈 – Google Sách

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데이터베이스 강의를 추천하는 것 보다 더 중요한 것

데이터베이스 강의를 추천하기에 앞서 네 부분의 단락의 글을 작성합니다.

1. 데이터베이스를 공부하는 목적

2. 데이터베이스를 학습할 때 챙겨야 하는 것

3. 개발자로 일하려면 미리 배워두어야 할 개념

4. 심화는 DBMS에 대해 배우는 것

데이터베이스를 공부하는 목적

데이터베이스를 공부해야 하는 이유를 여러곳에서 많이 읽거나 들었을 겁니다. 여러분들은 왜 데이터베이스를 배우려고 하셨나요? 사람마다 다양한 이유와 목적이 있겠지요. ‘개발자가 되기 위해서는 배워야 한다더라’, ‘컴퓨터 공학의 기초이니 배워야 한다’, ‘포트폴리오를 만들기 위해서 배워야 한다’, ‘회사에서 사용하는데 지식이 부족한 것 같다’ 등 다양한 이유가 있을겁니다. 그럼 데이터베이스를 배우는 목적은 무엇일까요? 저는 이렇게 생각합니다. “데이터를 더 잘 다루고, 다루는 원리에 대해서 배우기 위한 것이다”

개발자 지망생이나 또는 개발자의 길을 이미 걷고 있는 사람이라면 데이터베이스를 배울 때 단순히 사용하기 위해서 배우는 것 보단 데이터를 다루는 원리에 대해 집중해서 배우는 것이 좋습니다. 개발을 하다보면 현실 세계의 다양한 문제들을 겪게 되는데 문제를 좀 더 수월하게 해결하는 방법은 문제를 먼저 겪어본 사람들의 방법을 참고하는 것입니다. 문제를 먼저 겪어본 사람들은 그 문제를 해결하기 위해 몇 십년 동안 다양한 연구를 해왔기 때문에 배울점이 상당히 많습니다. 또한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 향상시켜줍니다. 그러므로 데이터베이스를 공부할 때 넓게 바라봤으면 좋겠습니다.

데이터베이스를 학습할 때 챙겨야 하는 것

데이터베이스 학습할 때에는 크게 여섯 가지 기본 개념을 배워야 합니다. 첫 번째는 데이터 관계를 설계하는 데이터 모델링, 두 번째는 데이터 관계가 부적절하게 설계된 것을 고치는 정규화, 세 번째는 데이터베이스와 소통하기 위한 선언적 언어인 SQL, 네 번째는 DBMS(Database Management System)에서 정보를 어떻게 유도하는지 배우는 관계 대수, 다섯 번째는 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 구조화된 인덱스, 여섯 번째는 다중 사용자 환경에서 동시성을 제어 하기 위한 잠금 메커니즘과 논리적 작업 단위를 설명하는 트랜잭션이 있습니다.

데이터베이스에서 여섯 가지 개념은 매우 중요하나 상황상 많은 부분을 생략한 채로 데이터베이스를 학습하게 됩니다. 그 이유로 학부에서 배우는 것이라면 강의 시간이 한정되어 있다는 점, 오프라인 학원에서 배우는 강의도 시간이 한정되어 있다는 점, 온라인 강의는 부분적으로 커리큘럼이 진행된다는 점이 있습니다.

위의 문제와 더불어 데이터베이스를 처음 학습하거나 입문이라면 무엇을 공부해야할 지 잘 모를 수 있습니다. 무엇이 중요한지, 무엇이 중요하지 않은지에 대해서 판단하기도 쉽지 않습니다. 그래서 데이터베이스를 학습한 사람들을 보면 부분적으로 학습한 상태에서 필드에 나오다보니 어디서 부터 다시 학습하는 것이 좋을지 조언을 해주기가 쉽지 않습니다. 오히려 처음 배우는 사람이라면 ‘데이터베이스 개론’ 책을 읽으라고 하면 되지만 이미 부분적으로 학습한 사람들은 스스로 알고 있다고 착각하기도 하고 학습했던 부분이 나오면 지겹기도 하기 때문에 대충 넘어갑니다. (저도 지겹습니다…ㅠ)

그리고 실무에서는 DBMS(Database Management System)를 다루기 때문에 기업에서 사용하는 DBMS에 대해서 공부를 하게 됩니다. 그러나 기초가 부족하다면 이해하는데 어려움을 겪게됩니다. DBMS는 다양한 컴퓨터 공학적인 이론들이 합쳐진 소프트웨어이므로 DBMS를 잘 사용하고 이해하려면 컴퓨터 과학 지식이 중요합니다. 그렇다고 모든 지식을 쌓는 것은 시간도 부족하고 현실적으로 불가능합니다. 그러나 기초를 배워둔다면 응용적인 부분이나 심화적인 지식을 쌓는데 좀 더 수월합니다.

개발자로 일하려면 미리 배워두어야 할 개념

결론적으로 데이터베이스를 배울 때 여섯 가지 기본 개념을 알아두는 것이 좋습니다. 이후에 DBMS를 집중적으로 공부하는 심화과정으로 갈 때 기본 개념을 바탕으로 수월하게 학습할 수 있습니다.

1. 데이터 모델링

데이터 모델링은 현실 세계에 있는 데이터를 요구 사항에 의해 컴퓨터의 세계로 매핑하는 과정이며 데이터의 중복을 줄이고 무결성을 유지하기 위해 설계하는 과정입니다. 데이터 모델링을 배우는 과정에서 ERD를 그리는 방법을 배우며 ERD의 각 요소들이 어떤 역할을 하고 어떤 의미를 가지고 있는지에 대해 배웁니다. 데이터 모델링을 할 수 없으면 데이터 설계가 불가능하다는 것과 동일합니다. 그러므로 개발자는 기본적으로 데이터 모델링을 하는 방법에 대해서 배워야 합니다.

2. 정규화

릴레이션으로 이미 사상되어있거나 운용되고 있는 데이터베이스에서 발생하는 무결성과 중복 문제를 해결하기 위해 설계를 고쳐나가는 정규화를 배웁니다. 처음부터 데이터 모델링이 잘 되어 있으면 정규화를 할 필요가 없으나 만약에 제대로 설계되어 있지 않은 경우 단계별로 문제를 확인하고 고쳐나가는 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정에 대해서 기본적인 부분들을 배워두는 것이 좋습니다.

3. SQL

데이터베이스를 관리하는 DBMS(Database Management System)와 소통하기 위한 선언적 언어인 SQL에 대해서 배워야 합니다. 설계된 데이터를 실제로 DBMS에 적용하거나 DBMS를 사용하면서 데이터를 삽입(INSERT), 수정(UPDATE), 삭제(DELETE), 검색(SELECT)을 하기 위해 배웁니다. SQL에 대해서는 워낙 많이 알려져 있어서 별도로 설명이 필요없을 것 같습니다.

4. 관계 대수

관계 대수는 SQL 질의를 깊게 이해하기 좋습니다. SQL과는 조금 다르게 DBMS에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적 언어입니다. 필수적인 것은 아니지만 관계 대수에 대해서 배우면 DBMS가 대략적으로 어떻게 데이터를 가공하는지 감을 잡을 수 있고 SQL에 대해서 더 잘 이해할 수 있습니다.

5. 인덱스

인덱스는 책의 색인과 같이 데이터 색인을 말합니다. 즉 특정 데이터 모음에서 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 색인되어 있는 것을 말합니다. 데이터베이스의 사용하는 목적은 다수의 사용자가 데이터를 잘 저장하고 검색하려고 사용합니다. 중요한 건 데이터베이스를 사용하면서 저장되는 데이터는 단순히 몇 만개 몇 십만 개가 아니라 백만에서 억까지의 데이터가 저장될 수도 있습니다. 그런데 문제는 데이터가 많을수록 데이터를 검색하는 과정이 오래 걸립니다. 검색이 오래 걸리는 문제는 애플리케이션의 전체 성능과 연관이 있기 때문에 반드시 해결되어야 합니다. 그나마 자주 사용되지 않는 데이터는 괜찮지만 자주 사용되는 데이터들은 빠르게 가져오도록 설계되어야 합니다. 이 과정에서 DBMS가 어떻게 데이터를 구조화하여 인덱스를 만들고 관리하는지 그리고 인덱스가 어떤 영향을 끼치는지 배워야 합니다.

6.트랜잭션

트랜잭션은 논리적 작업 처리의 가장 작은 단위입니다. 데이터베이스는 다수의 사용자가 연결되어 질의를 실행하기 때문에 질의 실행 스케쥴과 밀접한 연관이 있습니다. 다수의 사용자가 동일한 시간대에 동일한 데이터에 접근하여 데이터를 읽거나 쓰거나 하는 경우 발생할 수 있는 문제가 존재합니다. 예시로 A 사용자가 1번 3번 5번 데이터를 변경하는 하나의 작업을 실행하는 동안 B 사용자가 3번 데이터를 변경하는 경우 최종적으로 어떤 데이터로 변경되어야 하는지 불분명합니다. 또한 DBMS는 데이터를 내부적으로 파일에 저장하는 과정이 있기 때문에 작업 도중 다른 작업에 의해서 간섭되면 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문제가 발생하지 않도록 동시성 제어를 하는데 이 과정에서 잠금 관련 기술이 사용됩니다. 이 부분에 대한 개념을 정확히 집고 넘어가지 않는다면 트랜잭션을 사용할 때 예상치 못한 상황을 겪을 수 있기 때문에 트랜잭션에 대해서 배워야 합니다.

심화는 DBMS에 대해 배우는 것

기본적인 개념들을 배웠으면 기업에서 사용하는 DBMS에 대해서 학습해야 합니다. 현업에서 사용되는 DBMS는 용도에 따라 매우 다양합니다. 그리고 DBMS마다 작동 방식도 조금 다르고 특징도 다르기 때문에 잘 사용하려면 DBMS에 대해 공부해야 합니다. DBMS를 운용하다 보면 생각지 못한 문제들이 발생할 수 있는데 문제들을 대응하고 잘 해결하려면 DBMS의 엔진에 대해서도 공부해야 하고 다양한 설계 방식에 대해 배워야 합니다. 완벽한 자료구조 없고 완벽한 알고리즘이 없듯이 완벽한 DBMS가 존재하지 않습니다. 각 상황에 맞게 적절한 DBMS를 도입해야 하기 때문에 사용하거나 사용할 DBMS의 특징에 대해서 잘 알아야 합니다. 그래야지 그 상황에서 효율적인 방법을 택할 수 있습니다.

결론

수많은 사람들의 노력에 의해 과거보단 좋은 데이터베이스 강의가 많지만 그중 하나의 강의를 추천하고 싶습니다. 해당 강의는 데이터베이스의 기초 개념을 잡고 질적 성장을 하기 위한 발판으로 좋은 선택이 될 수 있습니다. 만약에 자신이 부족한 부분이 느껴진다면 다시 한번 기초를 다지는 것도 좋은 방법입니다.

https://www.codelatte.io/courses/database_basic

[컴퓨터 공학] 어떻게 데이터베이스를 공부할 것인가?

[들어가며]

데이터베이스(이하 DB)를 만난 것은 웹 사이드를 만들때였습니다. NoSQL 기반 웹 페이지였는데 N : M 관계에서 막혔습니다. 구글링으로 어떻게 해결했지만 이해는 못했던 기억이 납니다. 시간이 지나서 보니 DB 설계하고 관리한다는것은 너무너무 중요한 영역입니다. 단순히 SQL을 작성하는 것을 넘어서 설계 당시 Scale up을 고려해야 하며 성능과 용량 또한 생각해야합니다. 처음 공부를 시작할 때 데이터베이스 SQL연습을 많이 해보라는 조언과 개론서를 읽으며 정규화와 개체 모형, 트랜잭션을 보라는 이야기를 들었습니다. 공부하기 위해서 상당히 많은 데이터베이스 책을 살펴보았고, 처음 공부하기에 참고할 만한 책들을 선별하였습니다.

[강의] [1] 생활코딩 – Database

https://opentutorials.org/course/195/1467

SQL에 대한 강의가 필요하다고 하면 본 강의를 추천합니다.

[2] SQL tutorial Youtube 영상

Youtube에 SQL tutorial 검색어로 검색을 하면 W3C school을 바탕으로 한 SQL tutorial이 주류이고, Oracle을 사용하던 여러 좋은 튜토리얼이 있습니다. 영어의 압박이 없다면 쭉 보는 것도 추천합니다.

[3] 다른 Youtube 영상

처음 DB를 공부할 때 Closure Set 방법, Function dependency, BCNF같은 개념이 참 어려웠습니다. 이렇게 Youtube에 검색하면 관련 내용을 잘 설명해주는 영상이 있습니다. 이런 영상을 잘 활용해 보는 것을 추천합니다.

[도서] [1] 데이터베이스론

http://www.yes24.com/24/goods/4810823?scode=032&OzSrank=1

컴퓨터 공학에서 다루는 주제에 대해서 잘 서술되어 있습니다. 다른 원서나 번역서도 봤지만 본 책이 처음 공부하는 사람도 쉽게 서술되어 있습니다. 특히 Relation algebra에 대해서도 직관적인 설명으로 이해가 확 되었습니다. 실용적인 데이터베이스가 아닌 이론적인 컴퓨터 공학에서 다루는 DB지식이 필요하다고 하면 본 책을 추천합니다.

[2] 아는 만큼 보이는 데이터베이스 설계와 구축

[1] 데이터베이스론 책을 한 번 본 사람이라면 읽어야할 좋은 책입니다. 스키마를 짜다보면 단순히 정규형을 엄격하게 지키는 것이 능사인가? 라는 의문이 듭니다. 이론에서 실무 영역까지 다루어주는 좋은 책입니다. 적어도 본 책을 읽어보고 웹 혹은 앱이든 DB를 만들어보는 것을 추천합니다.

[3] SQL 더 쉽게, 더 깊게

SQL입문서 중에서 제일 만족하게 본 책입니다. SQL을 빨리 배우는 방법은 어떤 쿼리가 있고 규칙을 살펴본 다음에 실제 쿼리를 날려보는게 빨리 배우는 방법이라고 생각합니다. 처음에 SQL을 공부하기 위해서 Head first책을 봤는데, 난잡해서 정리가 안된 기억이 남습니다. 본 책은 얇은 두꼐에 필요한 내용이 세밀하게 담겨 있습니다. 책으로 SQL을 입문하려는 분에게 추천합니다.

[4] (기초가 든든한) 데이터베이스

http://www.yes24.com/24/goods/59273790?scode=032&OzSrank=1

‘[1] 데이터베이스론’ 같이 종래의 컴퓨터 공학에서 다루는 주제를 좀 더 이해되기 쉽게 설명해 놨습니다. 처음에 전공 서적을 읽다가 도저히 이해가 안되서 좋은 책을 찾다가 발견한 책입니다. 특히 ER다이어그램 부분에서 ER과 테이블의 답을 던져주는 방식이 아닌, 실제 고객으로부터 요구사항을 받아서 테이블 작성으로 넘어가는 사고의 단계를 담아놨습니다.

…

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[DB] 데이터 베이스의 역사, 관계형 DB

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안녕하세요 Pingu입니다.🐧

오늘부터 대학교 2학년 때 배운 이후로 따로 공부한 적이 없어서 기억이 가물가물한 Data Base에 대해 알아보려고 합니다. 오늘은 그중에서도 데이터 베이스의 탄생 배경을 알아보려고 합니다. 당시 공부했던 자료로 공부하니 기억이 조금씩 나는 거 같아요.

파일 시스템의 한계

데이터 베이스가 등장하기 이전에는 컴퓨터에서 데이터를 저장하기 위해 파일 시스템을 사용했습니다. EXT4, FAT 등과 같이 여러가지 파일 시스템이 지금도 존재하는데요, 이렇게 파일 시스템으로 데이터를 저장하다 보면 아래와 같은 문제점이 발생했었습니다.

데이터 종속성 (Data Dependency) 데이터를 사용하는 프로그램의 구조가 데이터 구조의 영향을 받는다는 것을 말합니다. 이러한 데이터 종속성은 프로그램의 개발과 유지 보수를 어렵게 하는 원인입니다.

데이터 무결성 침해 (Data Integrity) 데이터 무결성이란 저장된 데이터의 내용이 처음에 의도했던 데이터의 형식, 범위를 준수해야 한다는 성질 예를 들어 학생 DB가 있고 Age라는 필드가 존재할 때 Age는 20~60사이의 양의 정수로 정의

데이터 중복성 (Data Redundancy) 같은 내용의 데이터가 여러 곳에 중복하여 저장되는 것 저장 공간의 낭비 문제가 발생 여러 곳에 존재하는 데이터를 일괄적으로 변경해주지 않으면 데이터 불일치 문제 발생 여러 곳에 존재하다 보니 보안의 어려움

데이터 불일치 (Data Inconsistency) 위에서 알아본 데이터 중복성에 의해 여러 곳에 존재하는 데이터들이 서로 일치하지 않는 것

데이터 표준화의 어려움 (Data Standardization) 데이터가 표준화 되어 있지 않으면 제3자가 프로그램을 이해하기 어렵고, 호환성 문제가 발생할 수 있음

데이터 보안성 (Data Security) 데이터가 저장되어 있는 파일이 잘 알려진 형식으로 저장된다면 별다른 노력 없이 파일을 열어 내용을 확인할 수 있음

이러한 문제점들을 해결하기 위해 데이터 베이스가 등장하게 됩니다. 초기 데이터 베이스에는 계층형, 네트워크형이 사용되었지만 최근에는 관계형, 혹은 NoSQL 계열의 데이터 베이스가 사용되고 있습니다.

데이터 베이스 시스템의 구조는 여러개의 프로그램, DBMS, Database로 구성된 위와 같은 구조를 갖게 됩니다. 그럼 아까 파일 시스템에서 발생한 문제점들이 데이터 베이스 시스템에서는 어떻게 해결하는지 알아볼까요?

데이터 독립성 지원 (Data Independency) 사용자나 프로그램이 데이터베이스에 직접 접근할 수 없고 DBMS를 통해서만 접근 가능 DBMS는 데이터 베이스 안에 있는 데이터의 물리적, 논리적 변화가 응용 시스템에 영향을 미치지 않게 하여 데이터 독립성을 보장합니다.

데이터 무결성 유지 DMBS가 무결성을 위반하는 데이터가 들어올 경우 처리를 거절하여 데이터 무결성을 지원합니다.

데이터 중복성, 불일치 최소화 데이터 베이스 내의 데이터는 보통 데이터 베이스를 공용하는 조직 전체의 관점에서 관리하여 중복성과 불일치를 최소화합니다. 회사를 예로 들면, 여러 부서에서 동일한 데이터를 각자 관리하는 것이 아닌 데이터 관리 부서가 존재하고 해당 부서에서만 데이터를 관리하여 중복성, 불일치를 최소화할 수 있습니다.

데이터 표준화의 용이성 데이터 베이스 관리자(DBA)가 설계 과정을 주도하여 조직간 이해를 조정하고 관리할 데이터를 표준화합니다. 프로그램에서 데이터에 접근하기 위해서는 DBMS가 요구하는 데이터 구조를 지켜야 하므로 표준화가 자연스럽게 이뤄집니다.

높은 보안성 DBMS는 사용자의 권한에 따라 데이터베이스에 있는 데이터 접근을 제어할 수 있습니다. DBMS를 통하지 않고는 해당 데이터의 내부를 보는것이 매우 어렵게 만들어 보안성을 유지합니다.

데이터 공유의 용이성 데이터베이스 시스템의 목적이 데이터를 통합 관리하고 이를 여러 조직, 사용자가 공유하도록 하는 것입니다. DBMS는 여러 사용자의 요구를 동시에 처리할 수 있는 능력이 있고, 쉽게 사용할 수 있는 수단을 제공합니다.

데이터베이스 시스템에서는 파일 시스템에서 발생하던 문제를 위와 같이 해결할 수 있습니다. 그럼 이번에는 많이 사용하는 관계형 데이터베이스에 대해서 알아보겠습니다.

관계형 데이터 베이스 모델

현재 많이 사용하고 있는 관계형 데이터 베이스 모델은, 데이터가 테이블 형태로 표현되고, 사용자가 데이터를 쉽게 다룰 수 있도록 해주는 질의어(SQL)를 제공합니다. SQL은 자연어와 비슷한 부분이 많아 배우기 쉽고 데이터를 어떻게 가져올 것인가 대신에 어떤 데이터를 원하는지만 정하면 돼서 개발자 입장에서 데이터를 다루기 아주 편리합니다.

관계형 데이터 베이스 모델에서는 위와 같은 테이블 형태로 데이터를 표현하고 만약 “나이가 27인 학생의 이름과 학과를 보이세요”에 맞는 데이터를 가지고 오기 위해서는 아래와 같은 질의어를 사용하면 됩니다.

SELECT 이름, 학과 FROM Student WHERE 나이 = 27

데이터 베이스 시스템

데이터 베이스는 조직체의 응용 시스템들이 공유해서 사용하는 운영 데이터들이 구조적으로 통합된 모임입니다. 데이터 베이스의 구조는 사용되는 데이터 모델에 의해 결정됩니다.

데이터 베이스는 사용하는 데이터 뿐만 아니라 해당 데이터들을 설명하는 데이터베이스 스키마, 메타데이터도 포함됩니다.

아까 본 그림을 다시 가져와서 보면 프로그램과 데이터 베이스 사이에 DBMS라는 것이 존재하는 것을 볼 수 있는데요, DBMS를 포함하여 몇 가지 용어들을 짚고 넘어가 보겠습니다.

DBMS의 역할

데이터 베이스를 정의하고, 질의어를 지원, 리포트 생성 등의 작업을 수행

사용자가 새로운 데이터 베이스를 생성 하고, 데이터 베이스의 구조를 명시할 수 있게 하고, 데이터를 효율적으로 질의하고 수정할 수 있도록 합니다.

시스템 고장이나 권한이 없는 사용자로부터 데이터를 보호합니다.

동시에 여러 사용자가 데이터에 접근하는 것을 제어합니다.

스키마(Schema)

전체적인 데이터베이스 구조를 뜻하며 자주 변경되지 않습니다.

데이터베이스의 모든 가능한 상태를 미리 정의합니다.

데이터 베이스 상태

특정 시점의 데이터베이스 내용을 의미하며 시간이 지날수록 지속적으로 변합니다.

DBMS 언어

데이터 정의어 (DDL: Data Definition Language)

데이터베이스 스키마를 정의하는 데 사용하는 명령어

데이터 정의어로 명시된 문장이 입력되면 DBMS는 사용자가 정의한 스키마에 대한 명세를 시스템 카탈로그 혹은 데이터 사전에 저장합니다.

SQL에서의 DDL CREATE TABLE ALTER TABLE DROP TABLE CREATE INDEX

데이터 조작어 (DML: Data MAnipulation Language)

데이터베이스 내의 원하는 데이터를 조회, 수정, 삽입, 삭제하는 명령어

SQL에서의 DML SELECT INSERT UPDATE DELETE SUM, COUNT, AVG와 같은 내장 함수

관계형 데이터 베이스 용어 정리

테이블

관계형 DB에서 정보를 구분하여 저장하는 기본 단위

동일한 DB안에서 동일한 이름을 갖는 테이블은 존재할 수 없어요

속성(칼럼)

테이블에서 관리하는 구체적인 정보

속성(칼럼)은 고유한 이름을 가지며 동일한 테이블 안에서 같은 이름의 속성(컬럼)은 존재할 수 없어요

튜플

테이블 안에 존재하는 하나의 데이터

테이블에 존재하는 튜플의 수는 시간에 따라 변함

도메인

테이블의 속성이 가질 수 있는 값의 집합

예를 들어 나이라는 속성의 도메인이 20~60이라면 해당하는 양의 정수만 값으로 가질 수 있음

다음 글 : SQL 기본 문법

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