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테이블(table)은 데이터베이스에서 행(가로, row, record)과 열(세로, column, field)로 짜여진 표에 기록된 데이터의 집합이다. 디비 테이블(DB table)이라고도 한다.

SQL의 시작! 데이터베이스와 테이블 이해하기

테이블 (데이터베이스) – 해시넷

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위키

개요[편집]

구조[편집]

SQL에서 테이블 활용[편집]

제약조건[편집]

각주[편집]

참고자료[편집]

같이 보기[편집]

테이블 (데이터베이스) – 해시넷

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배경

데이터베이스 (DB)

테이블

데이터 타입

마치며

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종류[편집]

각주[편집]

테이블 (데이터베이스) – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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테이블 정의하기

참고

05화 5. 데이터베이스와 테이블

배경

지난 글 데이터베이스 접속하기에서는 TablePlus를 이용해 서버에 설치된 MySQL 데이터베이스에 접속해보았습니다. 오늘 글에서는 TablePlus 화면을 살펴보면서, 데이터베이스의 핵심 기본 구성 요소인 데이터베이스와 테이블에 대해 살펴보고자 합니다. TablePlus를 켜고, 데이터베이스가 설치되어있는 원격 서버에 접속해서 아래 화면에 접속하세요.

데이터베이스 (DB)

가장 먼저 알아볼 개념은 데이터베이스입니다. 데이터베이스의 기본 구성 요소가 데이터베이스라니 이상하게 생각이 들 수 있습니다. 명확하게 정리해서 개념을 이해해 보도록 합시다.

지금까지 그림에서, DBMS는 데이터를 저장소에 저장한다고 이야기했습니다. 우측 그림에서 노란색 드럼통처럼 생긴 아이콘이 저장소를 나타냅니다. 이 저장소의 또 다른 명칭이 바로 데이터베이스입니다.

데이터베이스를 이용해 데이터분석을 할때, 1개 이상의 데이터베이스를 만드는것이 일반적입니다. 여러개의 데이터베이스를 만드는 이유는 각 데이터베이스마다 데이터베이스에 접근할 수 있는 계정을 설정할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 하나의 회사에 회원관리팀과 마케팅 팀이 있다고 가정해봅시다. 각 부서는 자기들이 관리하는 데이터에만 접근권한을 가지고 다른 부서의 데이터베이스에는 접근권한을 주지 않고 싶다고 합시다. 이 경우에 위의 그림과 같이 회원관리팀 데이터베이스 하나, 마케팅팀 데이터베이스를 하나 만듭니다. 그리곤 각 부서가 사용할 수 있는 계정을 만들어서 권한을 제공하는 것입니다.

그렇다면, 왜 DBMS 를 포함하는 프로그램도 데이터베이스라고 부르고 데이터를 저장하는 공간도 데이터베이스라고 부르는 걸까요? 사실 일반 사용자 관점에서는 DBMS까지 알 필요가 없습니다. DBMS 프로그램이 어떻게 동작하는지는 궁금하지 않은 상태에서 데이터가 저장되었다가 필요할때 가져올 수 있는 어떤 장소를 의미하다보니, 편의상 전체 프로그램을 데이터베이스라고 부르게 된 것입니다. 사실 혼용해서 사용하더라도 문제가 발생하는 경우가 거의 없습니다. 예를 들어, “데이터베이스에 데이터를 저장한다” 라는 말을 했을때, 여기서 데이터베이스가 프로그램인지 저장소인지 크게 중요하지 않습니다. 기억해야하는 것은 MySQL 같은 프로그램도 데이터베이스라고 부르며, DBMS 가 데이터를 실제 저장하는 저장소도 데이터베이스라고 부른다는 것입니다.

이제 데이터베이스 개념에 대해서는 알아보았고 TablePlus를 이용해서 저장소를 의미하는 데이터베이스를 실제로 살펴보도록 합시다. 현재 서버에 설치되어있는 MySQL 프로그램 내부에 만들어져있는 데이터베이스(저장소)를 확인하기 위해서는, TablePlus 화면 좌측 상단의 데이터베이스 아이콘을 클릭하면 됩니다. 아래 왼쪽 그림에서 강조되어있는 데이터베이스 아이콘을 클릭하면 우측 그림처럼 서버내에 내가 접근할 수 있는 데이터베이스의 목록이 나오게 됩니다. 이 중에서 하나의 데이터베이스를 클릭하고 Open 버튼을 누르면 앞으로 DBMS로 보내는 데이터 삽입, 수정, 삭제 등의 요청은 해당 데이터베이스 (저장소)를 대상으로 진행하게 되는 것입니다.

스터디파이를 통해 공부하시는 분들은 아래 그림과 다르게 2개의 데이터베이스만 보일 것 입니다. 제가 제공해드린 아이디를 만들때 해당 2개의 데이터베이스에만 접근할 수 있도록 권한을 한정했기 때문입니다 🙂

추가로 한 가지만 더 살펴봅시다. 지난 시간에 데이터베이스 접속하기 위해 서버 IP 주소, 아이디, 비밀번호, 그리고 데이터베이스 항목을 입력했을 것입니다. 여기서 이야기하는 데이터베이스가 바로 지금 우리가 설명하고 있는 저장소를 나타내는 데이터베이스 입니다. 이곳에 우리가 기본으로 접속하기 원하는 데이터베이스 이름을 입력해두면, TablePlus 로 DBMS에 접속할때마다 해당 데이터베이스를 기본 데이터베이스로 사용하는 것 입니다.

테이블

다음으로 알아볼 기본 요소는 테이블입니다. 위에서 설명한 데이터베이스가 데이터를 저장하는 저장소라면, 테이블은 데이터베이스안에 실제 데이터가 저장되는 형태입니다. 파일에 데이터를 저장할때 어떤 구조로 저장할지 결정하는 것입니다. 여기서 의미하는 테이블은 우리가 엑셀 화면에서 익히 알고 있는 행과 열로 된 시트와 동일하다고 생각하시면 됩니다.

엑셀 파일 하나에 여러개의 시트가 존재할 수 있듯이, 하나의 데이터베이스 안에는 여러개의 테이블이 존재할 수 있습니다. 예를 들어, 위에서 언급한 회원관리팀의 경우 회원관리 데이터베이스를 접근할 수 있는 계정을 가지고 있을 것 입니다. 이 회원관리 데이터베이스 안에는 회원 정보 테이블, 회원별 후원금 테이블 등이 존재할 것입니다. (하나의 데이터베이스에 여러개의 테이블이 존재할 수 있다는 의미로 오른쪽 그림에서 테이블을 2개 그려놓았습니다!)

TablePlus에서 데이터베이스를 선택하고 나면, 좌측 중앙에 화면에 Tables 항목으로 현재 사용 가능한 테이블들이 나열됩니다. 각 테이블을 클릭하면, DBMS에 해당 테이블 데이터 중 일부를 요청하게 되고, DBMS가 데이터베이스로부터 추출해서 TablePlus에 전달한 데이터를 화면 중앙에 테이블 형태로 그려주게 됩니다.

스터디파이를 진행하시는 분들은 기본 테이블로 welcome 이라는 테이블을 만들어 두었습니다. 위의 그림에서 나타나는 sales 테이블이 나오지 않는다고 당황하지 마세요 🙂

데이터 타입

테이블에 대해서 이야기가 나온김에 기본 지식인 데이터 타입에 대해서 알아봅시다. 스프레드시트 기반 업무의 문제점 글에서 다루었던 스프레드시트 문제점 중 오타 발생 문제가 있었습니다. 숫자 데이터를 수정하는 도중에 문자를 함께 입력해 버리면, 최종적인 통계값에 문제가 생긴다는 것이었습니다. 데이터베이스는 이 문제를 어떻게 해결하는 걸까요? 바로 테이블의 각 열에 강력한 데이터타입 조건을 걸어서 이 문제를 해결합니다.

데이터타입은 숫자, 문자, 날짜 등 데이터의 종류를 의미합니다. 데이터베이스 프로그램마다 지원하는 데이터타입의 종류는 다양하지만, 기본적으로는 정수, 소수, 문자, 날짜가 대표적인 데이터타입입니다. 여기서 정수는 소수점이 포함되지 않는 -1, 0, 1 등의 숫자를 의미하고, 소수는 1.34 와 같이 소수점을 포함하는 숫자를 이미합니다. 똑같은 1이라고 하더라도 1은 정수, 1.0은 소수입니다.

데이터베이스는 테이블을 처음 만들때, 각 열이 어떤 데이터 종류인지 반드시 선택하게 되어있습니다. 한번 열이 어떤 데이터 종류인지 선택이 되면, 데이터를 수정하거나 입력하려고 할때 DBMS 가 해당 데이터타입인지 확인하고 데이터를 업데이트합니다. 그리고, 해당 데이터가 아니라고 판단이 되면 에러 메세지를 내보냅니다.

위 그림에서 보이는 판매 내역을 저장하기 위한 Sales 테이블을 예시로 생각해봅시다. Sales 테이블은 날짜, 사원명, 고객명, 제품명, 수량 으로 이루어져있습니다. 이 중 수량을 나타내는 qty 열은 데이터 타입을 숫자로 설정해놓은 상태입니다. 현재 저장되어있는 데이터 중 하나를 임의로 선택해, qty 값을 “가나다” 즉 문자 형태로 변경하고 업데이트를 시도해보면 아래와 같은 에러 메세지가 발생하게 됩니다. 올바르지 않은 데이터타입이기 때문에 저장소에 업데이트가 되지 않는 것입니다.

스터디파이를 진행하시는 분들은 welcome 테이블로 연습을 한번 해보세요. welcome 테이블에는 message라는 문자형 열과 number라는 숫자형 열이 존재할 것입니다. 두번째 행 number에 숫자 1이 설정되어있을텐데요, 이를 더블클릭해서 “안녕하세요”라는 데이터로 바꿔보세요. 바꾼 이후 Command + S (맥) 혹은 Ctrl + S (윈도우)를 입력하면 위와 같은 에러메세지가 발생할 것입니다.

마치며

오늘은 데이터베이스와 테이블에 대해서 정리해보았습니다. 데이터베이스라는 용어는 그 뜻이 혼용되어 사용되고 있지만, 한번 이해하고 나면 이후로는 자연스럽게 혼용하여 사용하실 수 있을 것입니다. 또한, TablePlus를 이용해서 테이블에 있는 데이터를 조회해보고, 데이터타입에 대해서도 알아보았습니다. 다음 글부터는 본격적으로 TablePlus를 이용해 데이터를 다뤄보는 시간을 가지도록 하겠습니다.

데이터베이스 테이블 정의하기

Claris FileMaker Pro 19 도움말

데이터베이스 테이블 정의하기

데이터베이스 테이블을 사용하여 공통적인 특징이나 원리에 의해 데이터를 구성하고 그룹짓습니다. 데이터베이스는 데이터를 구성하는데 필요한 만큼의 많은 테이블을 포함할 수 있습니다(하드 디스크의 저장 공간의 양 의해서만 제한됨).

기본적으로 새로운 파일은 파일과 동일한 이름이 있는 테이블을 포함합니다. 이 테이블은 나중에 이름이 변경되거나 삭제될 수 있습니다.

파일에 추가한 테이블은 관계형 그래프에 자동으로 표시됩니다.

기본적으로, 새로운 테이블은 주요 키 필드, 레코드를 생성한 사람과 마지막으로 수정한 사람을 추적할 수 있는 계정 이름 필드, 레코드가 언제 생성 및 수정되었는지 추적할 수 있는 타임스탬프 필드와 같은 여러 개의 필드를 포함합니다. 이러한 필드 이름을 변경하거나 필드를 삭제할 수 있습니다.

테이블 정의하기:

파일 메뉴 > 관리 > 데이터베이스를 선택합니다. 테이블 탭을 클릭합니다. 테이블에 대한 이름을 입력하고 생성을 클릭합니다. 테이블 이름을 변경하려면 해당 테이블을 선택하고 새로운 이름을 입력한 다음, 변경을 클릭합니다. 테이블을 계속 정의하거나 필드 탭을 클릭하여 필드를 정의합니다.

참고

데이터 저장 외에도 FileMaker Pro는 관계형 그래프에서 관계를 기술하고 레이아웃과 일부 계산에 대한 문맥을 구축하는 데에 테이블을 사용합니다. 관련 테이블 작업하기, 관계형 그래프 작업하기 및 레이아웃과 리포트 생성 및 관리하기를 참조하십시오.

테이블 이름을 변경하면 FileMaker Pro는 계산, 관계, 스크립트, 테이블 일치 항목 등에서 테이블의 모든 참조를 업데이트합니다.

데이터베이스 관리 대화상자에서 테이블을 생성하거나 파일을 생성하면, 기본 필드가 테이블에 추가됩니다. 다른 응용 프로그램에서 데이터를 가져오거나 파일을 변환할 때에는 이러한 필드가 생성되지 않습니다. 기본 필드를 새로운 테이블에 추가하지 않으려면, 이름이 FMDefaultFields.xml인 빈 파일을 다음 위치에 놓으십시오. Windows: <드라이브>:\ProgramData\FileMaker\Shared macOS: /사용자/공유/FileMaker/Shared

[대용량DB] 데이터 테이블의 종류 및 특성

본 포스팅은 학습 용도로 작성되었습니다. 원본 출처는 http://blog.daum.net/hadmond/7 입니다.

DW 시스템 구축시, 구축 대상이 되는 업무계(기간계)시스템의 테이블(table) 종류와 그 특성을 올바로 파악하고 대응하는 것이 중요합니다. 왜 중요한지는 차차 설명이 될것이며, 우선 원천 테이블의 종류와 그 특성에 대해 살펴보겠습니다. 여기서 테이블 종류는 관계형 데이터베이스 이론에 근거한 분류이거나 또는 관련 데이터베이스 솔루션(oracle, sysbase, tibero 등)에서의 테이블 종류가 아닌 업무적 관점에서의 테이블 종류를 말하는 것입니다.

업무관점의 데이터 테이블 종류

1. 원장성 테이블(Master Table)

1) 구성형태

업무의 핵심 개체(entity)들로서 주로 업무성격의 주체(Subject, Source)에 대한 정보를 담고 있으며, 부속된 많은 자식 테이블(child table)들을 거느리고 있습니다. 또한 이력 테이블(History Table)도 부속되어 있습니다. 그렇기에 dw시스템을 구축할 때도 이와 같은 원장성 테이블은 아주 중요한 핵심 테이블(Key Table) 역할을 하게 됩니다.

여기서 주체(Source)란 행위(Behavior)의 주체를 말합니다. 쉽게 예를 들어 설명하면 모든 업무의 프로세스(process)는 주체와 행위, 그리고 대상(Target, Object)로 집약될 수 있습니다. 즉, “홍길동은 카드로 멋진 컴퓨터를 구입했다”라는 내용을 업무 프로세스 관점에서 바라보면 [홍길도]과 [카드]는 주체로서 각각 사람주체와 사물주체를 말하는 것이고, [구입했다]는 행위이며, [컴퓨터]는 대상이 되는 것입니다.

전산 설계 관점에서 바라보면, [홍길동]은 고객정보 마스터 테이블이 될 것이고, [카드]는 카드정보 마스터 테이블이 될 것이며, [구입했다]는 거래내역 슬레이브 테이블이 될것이고, [컴퓨터]는 주문상품정보 대상 테이블이 될 것입니다.

2) 데이터 성격

현재(가장 최신)의 상태와 속성정보를 유지, 관리합니다. 가령 고객정보 마스터 테이블을 예로 들면, [홍길동]이란 사람은 많은 속성을 가지고 있고 늘 최신의 정보상태를 유지합니다. 속성들도 시간이 흘러도 변하지 않는 불변 속성과 시간의 경과에 따라 상태가 변하는 가변 속성이 존재합니다. “생년월일”, “주민번호”, “성별” 등은 불변속성이기에 처음 올바로 등록했다면 그 값은 절대로 변하지 않습니다. “건강상태”, “주소”, “전화번호” 등은 가변속성이기에 처음 등록 이후, 계속 변하게 됩니다. 따라서 최신의 정보를 늘 유지하기 위해 관리되는 항목이며, 이러한 가변속성들을 관리하기 위해 이력 테이블(History Table)이 존재하게 됩니다.

그럴리야 없겠지만, 원장성 테이블에 부속된 이력 테이블이 없다면, 많은 문제점이 노출될 수 밖에 없으며, 이는 DW설계시 보다 섬세한 여러가지가 고려되어야 합니다.

2. 거래성 테이블(Transactional Table)

1) 구성형태

행위(behavior) 테이블을 말하는 것으로, “카드거래내역 테이블, 입출금내역 테이블” 등이 해당되겠습니다.

2) 데이터 성격

원칙적으로 거래성 테이블은 등록만 되는 개념이지, 변경되는 개념이 아닙니다. 즉, “카드거래내역 테이블”을 본다면, 카드 승인시에 승인기록이 저장되고, 이를 정정하기 위해서는 변경이 발생하는 것이 아니라, 취소기록을 등록하게 됩니다. 어떠한 경우도 한번 등록된 내용을 변경하는 경우는 없습니다. 따라서 이력 테이블은 존재하지 않습니다.

3. 양면성 테이블(Duplicity Table)

1) 구성형태

예를 들면 카드를 발급받기 위해서는 카드신청서를 작성하듯 이 프로세스를 전산 시트메에 구축하게 되면 “카드신청 테이블”이 존재하게 될텐데요. 신청이라는 행위의 활동이므로 이는 분명 거래성 테이블로 분류될 수 있는데, 온전한 거래성 테이블로 보기 힘든 이유가 신청서를 잘못 작성했다고 동일한 내용을 수정(update)하는 경우가 발생하기 때문입니다. 즉, 신청시 주소가 틀렸다고 수정하고, 영문이름이 틀렸다고 수정하고 한다는 것입니다. 따라서 이런 특성 때문에 이력 테이블을 거느리는 형태를 띄게 됩니다. 꼭 이력 테이블이 존재한다는 의미보다는 설계 당시 이력 테이블이 고려되지 않았다면 실제로 이력테이블이 없을 수도 있겠습니다.

신청이란 행위의 정보를 저장한다는 측면에서 거래성 테이블(Transactional Table)의 성격을 가지고 있고, 변경이 발생하고 이력 테이블을 거느리고 있다는 측면에서 원장성 테이블(Master Table)의 성격을 가지고 있는 것입니다. 따라서 업무를 분석할 때, 양면성 테이블인지, 거래성 테이블인지 정확한 파악이 필요하다 하겠습니다.

2) 데이터 성격

최신의 상태정보를 유지하고 있다고 봐야합니다. 다만 거래성 테이블의 특성을 겸하고 있으므로 이 테이블의 키값(key value) 구성은 [신청번호]가 될 수 밖에 없습니다.

4. 이력 테이블(History Table)

1) 구성형태

이력 테이블은 원장성 테이블(master table)의 변경된 상태 속성 정보를 보관하는 역할을 합니다. 원장성 테이블의 외부에 동일한 구조를 가지고 있는 외부 이력 테이블(Outer History Table) 형태가 있을 수 있고 원장성 테이블의 내부에 상위키(upper key) 속성칼럼을 포함시켜 내부순환(recursive) 구조를 가진 내부 이력 테이블(Inner History Table) 형태가 있을 수 있으며, 원장성 테이브르이 중요 상태정보만을 이력관리하는 중요항목 이력 테이블(Hot-Item History Table) 구조로 구성될 수 있습니다.

2) 데이터 성격

변경된 상태정보를 시작시점~종료시점의 구간으로 하는 선분이력(Line History) 형태로 관리될 수도 있고 변경시점을 기준으로 하는 점 이력(Point History) 형태로 이력은 관리될 수 있습니다. 선분 이력 테이블(Line History Table)은 주로 원장성 테이블에 구축되며 점이력 테이블(Point History Table)은 주로 양면성 테이블에 일반적으로 구축됩니다.

이상으로 짧게나마 테이블의 종류와 특성을 알아보았습니다. 원천 테이블의 종류와 특성을 정확히 파악하는 것은 시계열(time serial)로 구축될 대상이 무엇인지, 시계열 간격(일, 월, 년)은 어떻게 할것인지 또한 이력 테이블의 구축이 필요한 대상이 무엇인지, 스냅샷(snapshot history)이력으로 할것인지, 선분이력(Line History) 또는 점이력(Point History)로 구축할 것인지 결정하는 것이 아주 중요한 작업입니다.

원칙적으로 원장성 테이블일 경우 시계열로 구축이 될 것이고 아울러 기간계의 이력테이블이 없거나 부실하다면 DW시스템에 새로 이력테이블을 구축해야 할 것입니다. 또한 원장성 테이블의 특성에 따라서 스냅샷 이력 테이블로 구축할지 선분이력 테이블로 구축할지도 고려되어야 합니다.

거래성 테이블은 DW 구축시 그냥 1:1로 가져온다고 생각하시면 될 것 같습니다. 양면성 테이블은 해당 프로젝트 사이트 업무 환경에 따라 그 설계방식이 차이가 발생할 수 있습니다. 시계열로 구축이 필요한지 아닌지 여러 각도로 살펴보아야 합니다. 왜냐하면 거래성 테이블 성격도 가지고 있기 때문에 데이터 크기가 상당히 큰 경우가 대부분입니다. 따라서 효율적으로 설계하지 못하면 ETL시 많은 부하와 적재시간이 소요됩니다. 양면성 테이블의 경우 이력이 필요할 경우 주로 점이력 테이블을 구축하게 됩니다.

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