다대다 관계는 두 엔터티 간의 다중 관계를 의미합니다. 이에 대한 예는 다음과 같습니다. 한 수업에 여러 학생이 있지만 한 학생이 여러 수업에 참석하기도 합니다. 따라서 이것은 엔터티 STUDENT와 CLASS 간의 다대다 관계입니다. 다대다 관계를 관리하는 것은 복잡합니다. 한 학생이 참석하는 모든 수업이나 수업의 모든 학생을 한 테이블에 언급할 수 없습니다. 이것은 매우 복잡하고 이해하기 어려울 것입니다. 그래서 조인 테이블을 사용했습니다. 이것은 다음과 같이 설명됩니다 - 학생 테이블은 학생 ID, 이름, 나이 등과 같
ER 모델은 실제 시나리오를 엔터티로 나타내는 데 사용됩니다. 이러한 엔티티의 속성은 ER 다이어그램의 속성이며 이들의 연결은 관계의 형태로 표시됩니다. ER 모델의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. - 병원 응급실 모델 병원 응급실 모형입니다. 개체는 직사각형 상자로 표시되며 환자, 검사 및 의사입니다. 이러한 각 엔터티는 다음과 같은 각각의 속성을 가지고 있습니다. - 환자 - 아이디(기본키), 이름, 나이, 방문일 테스트 - 이름(기본키), 날짜, 결과 의사 - 아이디(기본키), 이름, 전문화 서로
관계형 데이터 모델은 가장 유명한 데이터 모델이며 전 세계 대다수가 사용합니다. 이것은 단순하지만 효율적인 데이터 모델이며 가능한 한 최상의 데이터를 처리할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 매너. 테이블은 관계형 데이터 모델의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 회사의 직원에 대한 데이터가 포함된 테이블의 예는 다음과 같습니다. - Emp_Number Emp_Name Emp_Designation Emp_Age 임원 급여 1 잭 관리자 35 50000 2 톰 기술자 25
데이터베이스에는 많은 양의 데이터가 포함되어 있습니다. 모든 데이터가 사용자 데이터는 아니며 일부는 메타데이터 등이 될 수 있습니다. 따라서 데이터베이스가 데이터 독립성을 갖는 것이 매우 중요합니다. 데이터 독립성은 기본적으로 수준에서 데이터가 변경되더라도 상위 수준의 데이터 보기에 영향을 미치지 않는다는 것을 의미합니다. 따라서 상위 수준의 데이터는 하위 수준의 데이터 수정과 독립적이어야 합니다. 데이터 독립에는 두 가지 유형이 있습니다. 이들은 - 논리적 데이터 독립성 논리적 데이터는 데이터가 실제로 디스크에 저장되는
DBMS의 다양한 키 유형은 - 후보 키 - 테이블의 후보 키는 최소한의 키 집합으로 정의되며 테이블의 모든 데이터 행을 고유하게 식별할 수 있습니다. 기본 키 - 기본 키는 후보 키 중 하나에서 선택되어 테이블의 식별 키가 됩니다. 테이블의 모든 데이터 행을 고유하게 식별할 수 있습니다. 수퍼 키 - 슈퍼 키는 기본 키의 상위 집합입니다. 슈퍼 키는 테이블의 모든 데이터 행을 고유하게 식별할 수 있는 기본 키를 비롯한 일련의 속성을 포함합니다. 복합 키 - 테이블의 단일 속성이 키가 될 수 없는 경우, 즉 행을 고유하게
DBMS는 관계형 집합 연산자도 지원합니다. 주요 관계 집합 연산자는 합집합, 교집합 및 차집합입니다. 이 모든 것은 서로 다른 쿼리를 사용하여 DBMS에서 구현할 수 있습니다. 지정된 예제를 사용하여 관계형 집합 연산자를 자세히 설명하면 다음과 같습니다. - Student_Number 학생 이름 Student_Marks 1 존 95 2 메리 80 3 데이먼 57 Student_Number Student_Name Student_Marks 2 메리 50 3
데이터 사전은 메타데이터, 즉 데이터베이스에 대한 데이터를 포함합니다. 데이터 사전은 데이터베이스에 무엇이 있는지, 누가 액세스할 수 있는지, 데이터베이스가 물리적으로 어디에 저장되어 있는지 등과 같은 정보를 포함하므로 매우 중요합니다. 데이터베이스 사용자는 일반적으로 데이터 사전과 상호 작용하지 않습니다. 데이터베이스 관리자만 처리합니다. 데이터 사전에는 일반적으로 다음에 대한 정보가 포함되어 있습니다. - 모든 데이터베이스 테이블 및 해당 스키마의 이름입니다. 소유자, 보안 제약 조건, 생성 시기 등 데이터베이스의 모든 테이블
NoSQL이란 무엇입니까? 공식 Wiki 정의:“NoSQL (원래 비 SQL 또는 비 관계형 참조) 데이터베이스는 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 사용되는 표 형식 관계 이외의 수단으로 모델링된 데이터의 저장 및 검색을 위한 메커니즘을 제공합니다. 여기에는 사용자, 개체 및 제품에 대해 저장된 데이터의 양, 이 데이터에 액세스하는 빈도, 성능 및 처리 요구 사항의 증가에 대응하여 개발된 다양한 다양한 데이터베이스 기술이 포함됩니다. 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 키-값 쌍, 그래프 데이터베이스, 문서 지향 또는 열 지향
데이터베이스 관리 시스템 또는 DBMS는 기본적으로 데이터가 상호 연관되고 영구적인 경우 데이터에 액세스, 관리 및 업데이트하는 데 활용할 수 있는 포괄적인 응용 프로그램 세트로 구성됩니다. 모든 관리 시스템과 마찬가지로 DBMS의 목표는 정보를 데이터베이스에 쉽게 검색하고 저장할 수 있는 효율적이고 편리한 환경을 제공하는 것입니다. 데이터베이스는 많은 양의 정보를 저장하고 관리하는 데 사용된다는 것은 말할 필요도 없습니다. 이를 달성하려면 다음이 절대적으로 필요합니다. 데이터 모델링 - 정보 저장 구조를 정의하는 것이 중요합니
수업 명단 데이터베이스에서 교사는 0개 이상의 수업을 가르칠 수 있지만 수업은 한 명의 교사가 가르칩니다. 회사 데이터베이스에서 관리자는 0명 이상의 직원을 관리하는 반면 직원은 한 명의 관리자가 관리합니다. 제품 판매 데이터베이스에서 고객은 많은 주문을 할 수 있습니다. 한 특정 고객이 주문하는 동안. 이러한 종류의 관계를 일대다 관계라고 합니다. 일대다 관계는 단일 테이블에 나타낼 수 없습니다. 예를 들어, 수업 명단 데이터베이스에서 교사에 대한 정보(예:이름, 사무실, 전화 및 이메일)를 저장하는 Teacher라는 테이블로
제품 판매 데이터베이스에서 고객의 주문에는 하나 이상의 제품이 포함될 수 있습니다. 제품은 많은 주문에 나타날 수 있습니다. 서점 데이터베이스에서 책은 한 명 이상의 저자가 작성합니다. 저자는 0개 이상의 책을 쓸 수 있습니다. 이러한 종류의 관계를 다대다 관계라고 합니다. 제품 판매 데이터베이스를 사용하여 설명하겠습니다. 제품 및 주문이라는 두 개의 테이블로 시작합니다. 제품 테이블에는 productID가 기본 키로 사용되는 제품에 대한 정보(예:이름, 설명 및 수량 InStock)가 포함됩니다. 테이블 주문에는 고객의 주문(cu
제품 판매 데이터베이스에서 제품에는 이미지, 추가 설명 및 설명과 같은 선택적 추가 정보가 있을 수 있습니다. 제품 테이블 내부에 보관하면 많은 빈 공간이 생깁니다(이러한 선택적 데이터가 없는 레코드에서). 또한 이러한 대용량 데이터는 데이터베이스 성능을 저하시킬 수 있습니다. 대신 선택적 데이터를 저장하기 위해 다른 테이블(예:ProductDetails, ProductLines 또는 ProductExtras)을 만들 수 있습니다. 선택적 데이터가 있는 제품에 대해서만 레코드가 생성됩니다. 두 테이블, Products 및 Prod
계층적 모델은 각 레코드에 대해 단일 부모가 있는 트리와 같은 구조의 데이터를 나타냅니다. 순서를 유지하기 위해 형제 노드를 기록된 방식으로 유지하는 정렬 필드가 있습니다. 이러한 유형의 모델은 기본적으로 IBM의 IMS(정보 관리 시스템)와 같은 초기 메인프레임 데이터베이스 관리 시스템을 위해 설계되었습니다. 이 모델 구조는 두 가지/다양한 유형의 데이터 간의 일대일 및 일대다 관계를 허용합니다. 이 구조는 현실 세계의 많은 관계를 설명하는 데 매우 유용합니다. 목차, 모든 중첩 및 정렬 정보. 계층 구조는 저장소에 있는 레코드의
SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스를 관리하고 데이터에 대한 다양한 작업을 수행하는 데 사용하도록 표준화된 전문 프로그래밍 언어입니다. 데이터베이스 테이블 및 인덱스 구조 수정을 포함하여 SQL의 다양한 용도가 있습니다. 데이터 행 추가, 업데이트 및 삭제; 및 트랜잭션 처리 및 분석 애플리케이션을 위해 데이터베이스에서 정보의 다양한 하위 집합을 검색합니다. 명령 형태로 작동하고 일반적으로 선택, 추가, 삽입, 업데이트, 삭제, 생성, 변경 및 자르기와 같은 SQL 문으로 알려진 특수 쿼리
EER은 원래 ER 모델에 대한 확장을 통합한 고급 데이터 모델입니다. 향상된 ERD는 복잡한 데이터베이스의 요구 사항과 복잡성을 나타내는 상위 수준 모델입니다. ER 모델 개념 외에도 EE-R에는 −가 포함됩니다. 하위 클래스 및 상위 클래스. 전문화 및 일반화. 카테고리 또는 조합 유형. 집계. 이 개념은 EE-R 다이어그램을 만드는 데 사용됩니다. 하위 클래스 및 슈퍼 클래스 수퍼 클래스는 추가 하위 유형으로 나눌 수 있는 엔티티입니다. 예의 경우 − Shape 슈퍼 클래스를 고려하십시오. 슈퍼 클래스 모양에는 삼각형
주어진 ER 모델은 관계형 모델로 변환될 수 있습니다. 관계형 모델에는 관계, 튜플, 속성, 키 및 외래 키가 포함됩니다. Relation은 튜플로 만들어진 테이블입니다. 튜플은 데이터 행입니다. 속성은 관계의 특성입니다. ER 모델과 관계형 모델 사이에는 직접적인 매핑이 있습니다. 다음 예를 고려하세요. - ER 모델을 관계형 모델로 변환하는 규칙- 엔터티 유형이 관계 테이블로 변환됩니다. 1:1 또는 1:N 관계 유형을 외래 키로 변환합니다. M:N개의 관계형이 2개의 외래키를 갖는 관
일반화 일반화는 일반화된 개체의 속성이나 속성을 포함하는 개체를 일반화하는 프로세스입니다. 생성된 엔터티에는 공통 기능이 포함됩니다. 일반화는 상향식 프로세스입니다. Car, Truck, Motorcycle과 같은 3개의 하위 엔티티를 가질 수 있으며 이 3개의 엔티티는 Vehicle이라는 하나의 일반 수퍼 클래스로 일반화할 수 있습니다. 모든 차이점을 숨기고 상위 수준에서 하나의 단일 엔터티(수퍼 클래스)로 일반화할 수 있는 공통 문자를 가진 둘 이상의 엔터티(하위 클래스)를 지정하는 추상화 형식입니다. 전문화 전문화는 서로
Edgar F Codd는 데이터베이스 관리를 위한 관계형 모델을 발명한 컴퓨터 과학자입니다. 그는 또한 관계형 데이터베이스 및 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 기반을 만든 공로를 인정받고 있습니다. Codd의 12가지 규칙은 데이터베이스 관리 시스템이 관계형으로 간주하는 데 필요한 특성, 즉 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 정의합니다. 규칙 0:기본 규칙 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 자격을 갖춘 시스템의 경우 관계형 기능을 사용하여 데이터를 관리해야 합니다. 규칙 1:정보 규칙 메타데이터를 포함한 모든 정보는 행과 열을
데이터 정의 명령은 스키마, 테이블, 보기, 색인 등과 같은 데이터베이스 개체를 생성, 수정 및 제거하는 데 사용됩니다. 공통 데이터 정의 명령 - 만들기 create 명령의 주요 용도는 데이터베이스에 새 테이블을 만드는 것입니다. 열과 해당 데이터 유형을 지정하는 사전 정의된 구문이 있습니다. 구문 CREATE TABLE <TABLE NAME> ( <COLUMN NAME> <DATA TYPE>, <COLUMN NAME> <DATA TYPE>, <COL