Migdracios의 블로그

학습 내용 기록

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주제 선정 사유

• SQLD 시험 학습 문제 주제 중에 하나
• SQLD 자격증 강의에 포함되어 있음

주제에 대한 학습 레퍼런스

주제에 대한 학습 내용과 내가 이해한 것을 요약

• 데이터 모델링의 3가지 개념
  • 엔터티(Entity) : 어떠한 것. 실제로 보고 싶은 하나의 개체(사람, 동물, 사물, 건물 등)
  • 속성(Attribute) : 엔터티가 갖는 성격. 사람이 갖는 성격(나이, 몸무게, 키 등)
  • 관계(Relationship) : 엔터티와 엔터티가 서로 가질 수 있는 관계(사람과 사람 사이에 친구 관계 / 헬스 트레이너와 회원)
• ERD(Entity Rlationship Diagram)
  • 정의
    • 데이터(엔터티)들의 관계를 나타낸 도표
  • 작성법
    • 엔터티(들)를 정의하고 그린다
    • 엔터티를 적절하게 배치한다.
      • 중요한 엔터티를 중심으로 상하좌우에 다른 엔터티를 배치
      • 학교, 학생, 선생 그리고 행정업무 엔터티가 있다면 학교 엔터티가 중심에 위치하고 선생과 학생을 오른쪽에 배치 / 행정업무를 왼쪽에 배치한다
  • 표기법
    • • IE/Crow's Foot 표기법
        • 직사각형. 사각형의 밖에 엔터티명 표시.
        • 식별자 속성을 다른 구획으로 구분하여 작성
      • Barker/Case*Method 표기법
        • 모서리가 둥근 사각형. 사각형의 안에 엔터티명 표시.
        • 속성마다 다른 특수기호(식별자# 필수속성* 선택속성o)를 붙여 구분표기법

학습 회고 및 내용 평가

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학습접근도

(쉽게 찾아볼 수 있다/찾다 보면 나온다/깊게 탐색해야 알아낼 수 있다)

학습 필요도

(반드시/그렇다/우선 순위가 아님)

학습 난이도

(바로 잘 풀어 설명할 수 있다/몇 번 더 복습해야 한다/아주 깊게 고민하고 탐구해야 한다)

학습 메타인지

(정확하게 학습계획과 수행 일치/하루 이틀 정도 계획에서 벗어남/일주일 이상 정도 계획에서 벗어남)

학습 평가 결론 및 계획 수정 사항

• 데이터베이스 이론 중, 쉬운 편에 속함
• 각 개념에 대해서 잘 이해하기 위해서는 더욱 상세한 내용 학습이 필요하지만, 이후 학습 예정
   

분류

#SQL#SQLD#SQLD자격증#데이터#쿼리#데이터모델링#데이터모델링 개념#데이터모델링 표기법#데이터모델링ie#데이터모델링barker#ERD

학습 내용 기록

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주제 선정 사유

• SQLD 시험 학습 문제 주제 중에 하나
• SQLD 자격증 강의에 포함되어 있음

주제에 대한 학습 레퍼런스

주제에 대한 학습 내용과 내가 이해한 것을 요약

• 데이터 독립성
  • 데이터 모델링에서 필요한 것은 데이터의 일체적 구성이다 -> 일관된 형태로 데이터를 수집해야 한다 -> 데이터의 독립적 구성이라고도 한다 <-> 데이터 종속성
  • 독립적이라는 것은 다른 데이터에 영향을 주지 않는다는 뜻 -> 회원 목록 A,B,C가 있는데 A를 수정하는데 B/C에 영향이 가지 않는다는 뜻

• 3층 스키마
  • 데이터베이스를 관점에 따라서 세 단계의 계층으로 나누어보자는 형식의 표준
    • 관점은 사용자, 설계자, 개발자 세 가지로 나누어짐
    • 계층은 외부, 개념, 내부 스키마로 위에서 설명하듯이 세 단계이며, 각 계층을 View라고 부름
• 외부 스키마(프로그램)
• 유저 어플리케이션(=프로그램)이 위치하는 단계 -> 최상위 단계 -> 사용자 관점
• 우리가 쓰는 프로그램
• 실제로 우리가 보고싶은 데이터만 보고 나머지는 숨길 수 있음 -> 3층 스키마 레이어를 사용하는 이유
• 예) 고객 정보 백오피스에는 이름과 전화번호 데이터가 보여진다...
• 개념 스키마(구조)
  • 외부와 내부를 연결하는 단계
  • 데이터베이스를 추상화 하며, 데이터가 어떻게 구성되어 있는지를 봄 -> 설계자 관점
  • 데이터베이스의 물리적 저장 구조는 숨기고, 데이터의 전체적인 구조와 관계에 대해서 집중
  • 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술 <- 사용자(외부)를 통합했다로 알아보기
  • 예) 데이터베이스는 이름과 전화번호 데이터를 가지고 있으며, 데이터의 생김새는 무엇이고...
• 내부 스키마(하드웨어)
  • 실제 데이터베이스가 저장되어 있는 위치 -> 최하위 단계
  • 데이터를 파일에 저장하고, 어디에 있는지를 정하는 기계
  • DB가 물리적으로 저장되어 있다/물리적 장치에서 실제적으로 저장되는 완전히 구체적인 방법 -> 개발자 관점
  • 예) 이 데이터를 a.txt 파일에 저장하고, 저장한 파일은 컴퓨터 내에 어디 경로에 있으며...
• 매핑
  • 외부 스키마에서 각 계층(View) 간의 응답을 요청하는 행위
  • 외부 스키마에서 요청을 보내면, DBMS에 의해개념 스키마 - 내부 스키마로 전달됨 -> 그리고 이 요청을 응답으로 변환하는 과정 전체를 매핑(사상)이라고 부름

• 3층 스키마와 데이터 독립성
  • 데이터 독립성은 상위 스키마를 변경하지 않고, 하나의 계층에서 스키마를 변경할 수 있는 능력
  • 내부 스키마를 수정하더라도, 개념 스키마를 따로 건드리지 않아도 된다
    • 개념 스키마를 수정한다고 하더라도 외부 스키마를 수정하지 않아도 된다
  • 3계층의 스키마에서 각각의 관계가 하나씩, 2개의 독립성을 갖고 있음
    • 논리적 독립성 : 구조 -> 개념-외부 스키마 간의 독립성
    • 물리적 독립성 : 하드웨어 -> 내부-개념 스키마 간의 독립성
• 논리적 독립성
  • 개념 스키마를 변경하더라도 외부 스키마를 변경할 필요가 없음
  • 논리적 구조가 변경되어도, 응용 프로그램에 영향이 없음
• 물리적 독립성
  • 내부 스키마를 변경하여도 개념 스키마를 변경할 필요 없음
  • 구조상 최하위인 실제 데이터베이스 저장 장치의 구조가 변경되어도, 응용 프로그램 및 논리적 구조에 영향을 주지 않음

학습 회고 및 내용 평가

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학습접근도

(쉽게 찾아볼 수 있다/찾다 보면 나온다/깊게 탐색해야 알아낼 수 있다)

학습 필요도

(반드시/그렇다/우선 순위가 아님)

학습 난이도

(바로 잘 풀어 설명할 수 있다/몇 번 더 복습해야 한다/아주 깊게 고민하고 탐구해야 한다)

학습 메타인지

(정확하게 학습계획과 수행 일치/하루 이틀 정도 계획에서 벗어남/일주일 이상 정도 계획에서 벗어남)

학습 평가 결론 및 계획 수정 사항

• 데이터베이스 이론에 대해 알고 있지 않다면, 상당히 어려운 내용
• 각 개념에 대해서 잘 이해하기 위해서는 충분한 설명과 함께 예시가 적절해야 알 수 있음
• 충분한 숙지 및 바로바로 풀어 설명하며 문제를 해결하기 위해서는 조금 더 학습할 필요가 있음
   

분류

#SQL#SQLD#SQLD자격증#데이터#쿼리#데이터모델링#3층스키마

학습 내용 기록

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주제 선정 사유

• SQLD 시험 학습 문제 주제 중에 하나
• SQLD 자격증 강의에 포함되어 있음

주제에 대한 학습 레퍼런스

주제에 대한 학습 내용과 내가 이해한 것을 요약

• 모델링의 이해
  • 데이터베이스에서 모델은 데이터베이스의 구조나 형식을 의미
  • 컴퓨터에 현실세계에 존재하는 데이터를 데이터베이스로 형식을 맞춰서 저장하기 위해 모델을 만드는 과정인 모델링이 필요
  • 데이터모델은 데이터베이스의 큰 그림을 이해하고 이를 바탕으로 SQL 쿼리를 작성하기 위해 필요하다
• 데이터 모델링의 정의 관련 문항 정리 

• 데이터 모델링의 특징
  • 추상화(Abstraction) : 현실 세계를 일정한 형식에 맞춰서 표현하는 것
  • 단순화(Simplification) : 복잡한 현실을 약속된 규칙에 맞춰서 제한된 언어나 표기로 표현하는 것
  • 명확화(Clarification) : 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 현상을 정확하게 기술하는 것
  • 요약하면, 현실 세계의 정보를 데이터베이스의 형식으로 추상화하고, 제한된 언어로 단순화하고, 명료하게 기술하는 명확화를 거쳐 모델링을 한다
• 데이터 모델링의 단계
  
  1. 개념적 모델링 : 데이터의 요구사항을 찾고 분석하는 단계. 단순함, 중요한 부분 위주, 추상화 수준이 높고 업무 중심적
  2. 논리적 모델링 : 정보의 논리적 구조를 명확하게 표기하는 단계. 데이터를 갖고 누가/어떻게 비즈니스를 할까를 고려함. 정규화(일관성 확보 및 데이터의 중복을 제거하기 위한 작업)를 수행하여 독립성을 확보하게 됨
  3. 물리적 모델링 : 데이터 저장소로써 어떻게 컴퓨터에 표현될 것인지를 다루는 단계. 테이블/인덱스를 생각하여 구축
• 데이터 모델링의 관점
  • 데이터 모델링은 각각 데이터 관점/프로세스 관점/ 그리고 데이터와 프로세스의 상관 관점으로 구성됨
  • 데이터 관점(What) : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지를 기준으로 모델링에 고민
  • 프로세스 관점(How) : 업무가 실제 하는 일과 무엇을 해야 하는지를 기준으로 모델링에 고민 -> 도메인, 시나리오 분석
  • 상관 관점(Interaction) : 실제 일의 절차에 따라 데이터가 어떤 영향을 받는지를 기준으로 모델링에 고민 -> CRUD 분석
• 프로젝트 라이프사이클과 데이터 모델링 단계

학습 회고 및 내용 평가

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학습접근도

(쉽게 찾아볼 수 있다/찾다 보면 나온다/깊게 탐색해야 알아낼 수 있다)

학습 필요도

(반드시/그렇다/우선 순위가 아님)

학습 난이도

(바로 잘 풀어 설명할 수 있다/몇 번 더 복습해야 한다/아주 깊게 고민하고 탐구해야 한다)

학습 메타인지

(정확하게 학습계획과 수행 일치/하루 이틀 정도 계획에서 벗어남/일주일 이상 정도 계획에서 벗어남)

학습 평가 결론 및 계획 수정 사항

• 내용에 대해서 짧게나마 외울 수 있지만, 이해하기는 쉽지 않은 내용
• 왜 그러한 관점에서 고민 했는지 명확한 정보 이외에도 스스로 설명하는 것을 보충해보면 좋을 것 같다 

분류

#SQL#SQLD#SQLD자격증#데이터#쿼리#데이터모델링

학습 내용 기록

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주제 선정 사유

• SQLD 시험 학습 문제 주제 중에 하나
• SQLD 자격증 강의에 포함되어 있음

주제에 대한 학습 레퍼런스

주제에 대한 학습 내용과 내가 이해한 것을 요약

• 데이터란?
  • 데이터는 정보인데, 저장이나 처리에 효율적인 형태로 변환된 정보
  • 매일 초당 2억개 정도의 메일이 발송되고 있음 -> 이런 정보들이 데이터
  • 2025년에는 175ZB에 도달할 것 -> 무한할 정도로 생겨나는 데이터를 효율적으로 잘 이해해서 저장하고 관리할 수 있어야 한다
• 데이터베이스
  • 데이터를 저장하자!
    • 데이터를 저장하는 효과적인 방법은 아래와 같이 발전
    • 먼저 표(스프레드시트)의 형태로 구현됨
    • 그러나 데이터가 무한정 늘어날 수 없게끔 한계가 있음(엑셀 파일의 경우 10만 라인만 늘어나도)
    • 엑셀 파일과 같은 형식에서는 고객의 계좌정보 표에서 계좌번호 및 비밀번호에 대한 노출이 쉬워짐
    • 헬스장에서의 회원과 트레이너 표가 있다면 유기적으로 연결된 것이 깨지지 않아야 하지만 보장하기 어려움(무결성)
  • 데이터베이스
    
    • 스프레드시트와 같은 형식에서 데이터 관리의 불편함을 느끼고, 관리할 수 있는 시스템을 만들게 됨 -> 이것이 데이터베이스
    • 데이터베이스는 잘 조직화된 데이터들의 모음을 의미하며, 이러한 데이터베이스를 관리하는 것이 바로 DBMS
  • DBMS
    • Database Management System -> DBMS -> 데이터베이스를 관리하는 프로그램
    • 이러한 DBMS 중의 예시들이 SQLite, MySQL, MongoDB, MariaDB ...
    •  각 DBMS마다 사용하는 디테일이 다르다 -> 국제표준화기구에서 표준을 만들게 되며 큰 골자는 같음

학습 회고 및 내용 평가

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학습접근도

(쉽게 찾아볼 수 있다/찾다 보면 나온다/깊게 탐색해야 알아낼 수 있다)

학습 필요도

(반드시/그렇다/우선 순위가 아님)

학습 난이도

(바로 잘 풀어 설명할 수 있다/몇 번 더 복습해야 한다/아주 깊게 고민하고 탐구해야 한다)

학습 메타인지

(정확하게 학습계획과 수행 일치/하루 이틀 정도 계획에서 벗어남/일주일 이상 정도 계획에서 벗어남)

학습 평가 결론 및 계획 수정 사항

• 처음 공부하는 것은 아닌지라, 아주 가볍게 생각하고 넘어갔었지만 의외로 다시 돌아보며 생각하는데 도움이 되었음
• 데이터에 대해서 알지 못하는 단계에서는 떠올리기 어려운 관념이지만, 머리에 새겨두면 향후 학습에도 도움이 됨

분류

#SQL#SQLD#SQLD자격증#데이터#쿼리