🔥 데이터베이스를 전반적인 내용에 대해 공부하고 이해하고자 한다.

구조화된 정보 또는 데이터의 조직화된 모음으로 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자적으로 저장하고 필요에 의해 데이터를 조회하거나 생성, 변경 삭제하여 원하는 데이터를 원하는 타이밍에 사용할 수 있는 데이터들의 집합체이다.

구조화된 정보 혹은 데이터라는 의미는 다양한 정보를 담고 있는 콘텐츠를 논리적으로 조직화하여 가공된 데이터를 의미라 칭한다.

비관계형 데이터 베이스와 관계형 데이터베이스의 차이는 데이터를 저장하고 구성하는 방법이다.
비관계형 데이터베이스는 ✔ 특정 데이터 모델에 대해 특정 목적에 맞추어 구축되는 데이터베이스로서 행과 열로 이루어진 테이블 형식의 스키마를 사용하지 않음. ✔ 대신 데이터를 연결되지 않은 개별파일로 저장되며, 문서 또는 리치 미디어 파일과 같은 복잡하고 구조화되지 않은 데이터 유형에 사용할 수 있다.
✔ 관계형 데이터베이스와 달리 유연한 데이터 모델을 따르므로 자주 변경되는 데이터를 저장하거나 다양한 유형의 데이터를 처리하는 애플리케이션에 적합하다고 한다.

No-SQL DB 대표적인 세가지

Key-value : key와 value로 이루어진 가장 단순한 구조로 단순한 만큼 속도가 
            굉장히 빠른 장점이 있으며 캐싱,세션관리 리더보드, 실시간 분석 등에 사용됨. 
            대표적으로 redis, Amazon DynamoDB가 있음.
Document :  key와 value가 아닌 key와 json 형태의 document로 이루어져있고
            json과 형태가 동일하여 스키마 변동에 유연하게 대응이 가능함.
            대표적으로 mongoDB, Amazon DocumentDB, Firestore가 있음.
Graph : node에 속성별로 데이터를 저장하는 방식으로 소셜 네트워크나 추천엔진을 위한
        데이터베이스에 주로 사용됨.
        대표적으로 neo4j, Amazon Neptune, Giraph가 있음.

하나 이상의 열과 행으로 이루어진 테이블에 데이터가 저장되고, 서로 다른 데이터 구조가 어떻게 관련되어 있는지 쉽게 파악하고 이해할 수 있도록 사전 정의된 관계로 데이터를 구성하는 정보 모음이다.

❓ 데이터베이스를 사용하는 이유는 
데이터 공유로 데이터를 여러 사용자에게 동시에 공유해도 안정성과 정확성을 갖추고 데이터 중복을 최소화하여 관리할 수 있다. 그리고 같은 데이터나 여러 데이터가 산재해있으면 관리가 어려울 뿐더러 무결성 유지도 어렵기 때문에 데이터 베이스를 통해 무결성을 유지하고 보안 유지에 강하기 때문이다.

✔ 데이터베이스를 구축할 때 요구사항 분석 → 개념적 모델링(ERD)과 논리적 모델링을 거쳐 물리적 모델링으로 테이블을 형성한다.

데이터를 저장하는 객체로서 마치 엑셀 시트처럼 행(row)과 열(column)로 구성된 데이터의 집합 단위이며, 어느 특정한 주제와 목적으로 만들어지는 일종의 집합이다.

> 행은 릴레이션이 나타내는 엔티티의 특정 인스턴스에 관한 값들의 모임이다.  
> 파일시스템에서는 레코드(Record), 데이터베이스 모델링에서는 튜플(tuple)이라고도 불린다.
> 카다널리티는 테이블 내에 있는 튜플의 수를 뜻한다.   

엔티티란 : 개념/논리 모델링에서 추출한 개체를 엔티티라 부르고,물리 모델링 단계에서 특정 DBMS로 구현되는 단계부터 이 엔티티를 테이블이라 부른다고 한다.
하지만 엔티티는 구현단계에서 테이블이 될 수도있고 안될 수 도있음.

릴레이션은 개념 단계에서 엔티티와 엔티티간에 현성되는 연관관계를 릴레이션R이라고 한다. 릴레이션 스키마는 속성들의 집합(테이블 맨 처음의 행 집합)을 의미한다.

> 열은 데이터의 속성을 나타내며, 열이름=열 값의 쌍으로 이루어져있다고 볼 수 있다.
> 같은 열에 있는 데이터들의 속성은 동일성을 이루고 있어야 한다.

개념/논리 모델링에서 추출한 개체 엔티티에 포함된 속성은 물리 모델링 단계에서 테이블의 컬럼의 이름이 된다.
도메인은 엔티티의 속성들의 값들의 집합이며, 테이블의 컬럼 값을 구성할 때 값의 범위, 데이터 타입, 제약사항 등을 설정하는데, 이 범위 값의 설정을 도메인이라 함.

✔ 데이터 표준 정의 >> 도메인(domain) : 속성에 정의된 조건을 만족시키는 값의 범위

• 파일시스템은 DB가 개발되기 전에 데이터를 관리하고 있는 시스템을 뜻한다고 함.

• 개념적 모델링은 사용자 요구사항을 분석하여 분석한 내용의 오류를 방지하고 실데이터를 개념적으로 일반화시켜 데이터 구조, 타입, 속성, 관계 등 DB 구축에 필요한 사항들을 도출하는 과정

• 논리적 모델링은 개념적 모델링에서 도출된 내용을 토대로 데이터 정의 언어로 된 개념 스키마를 생성하는 과정

    스키마란? 구조나 조건에 관련한 전반적인 내용들을 담고있는 메타데이터의 집합 또는 자료구조
  

• 물리적 모델링은 논리적 모델링을 통해 생성된 개념 스키마를 실제로 저장할 수 있는 테이블을 데이터베이스에 구현하는 과정

관계형 데이터베이스와 상호작용하는 언어로 데이터베이스에 정보를 저장하고 처리하기 위해 사용됨.

• DDL : data definition Language : 데이터베이스의 전반적인 구조를 정의하는 언어
  전반적인 구조 : table, view, index, procedure
  • CREATE
  • ALTER
  • RENAME
  • DROP
  • TRUNCATE
  • COMMENT
• DML : data manipulation Language : DDL에 의해 생성된 스키마 내에서 데이터를 조작하는 언어
  • SELECT
  • INSERT
  • UPDATE
  • DELETE
  • MERGE
  • CALL
  • EXPLAIN PLAN
  • LOCK TABLE
• DCL : data control Language : 데이터에 대한 엑세스 권한을 제어하는 언어
  • GRANT
  • REVOKE
• TCL : Transaction control Language : 트랜젝션을 제어하는 언어
  • COMMIT
  • ROLLBACK
  • SAVEPOINT
  • TRANSACTRION

트랜젝션이란 데이터베이스의 상태를 변화하는 수행 작업의 최소단위

Join은 DB 구조 내의 여러 테이블들의 연결하여 하나의 테이블로 표현하는 것을 의미함.
이말은 Join을 하기 위해서는 둘 이상의 테이블을 연결해야 함. Join을 통해 나온 테이블을 테이블로서 저장하거나 그 자체로 이용할 수 도 있음. 식별자와 참조자

관계형 데이터베이스는 의미있는 데이터 집합으로 테이블을 구성하고 정규화를 통해 서로 관계있는 데이터 집합을 여러 테이블로 나뉘어 저장하므로 저장공간의 효율성과 확장성이 향상됨.
각 테이블에 저장된 데이터를 효과적으로 검색을 하기 위해서는 Join이 필요하다.

Inner Join : 교집합
여러 어플리케이션에서 사용되는 가장 흔한 결합 방식으로 공통적인 부분만 Select가 됨.

참조키를 기준으로 일치하는 행만 조인하며 관계가 있는 레코드만 합치는 것을 INNER JOIN이라고 함. 관계가 없는 레코드들을 제거하고 자식테이블이 필요로하는 만크 부모테이블의 컬럼 수를 복사해서 붙임.

--명시적 inner 조인표현(explicit)
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON "조건문";

--아우터 조인표현
SELECT * FROM A LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN B ON "조건문";
SELECT * FROM A LEFT/RIGHT/FULL JOIN B ON "조건문";

--암시적 조인표현(implicit)
SELECT * FROM A,B WHERE "조건문";

Outer Join
관계가 없는 레코드라도 기준에 맞는 방향의 레코드는 출력되는 대신 조건이 안맞으면 나머지 필드는 NULL값으로 처리

• Left Join 왼쪽에 있는 아우터를 포함
• Right Join 오른쪽에 있는 아우터를 포함
• full Join 왼쪽 오른쪽에 있는 아우터를 전부 포함

왼쪽 오른쪽 기준은 쿼리문 작성 시 A OUTER JOIN B 에서 OUTER JOIN을 기준으로 나눔.