데이터베이스 디자인 방법론에는 디자이너가 도움을 받을 수 있도록 안내하는 단계가 있습니다. 방법론은 설계 과정에 도움이 되는 구조화된 접근 방식을 가지고 있습니다. 다음은 단계/모델입니다 - 개념 단계 개념 단계에서는 엔터티와 엔터티 간의 관계를 알 수 있습니다. 개념 스키마를 설명합니다. 엔티티 및 관계가 여기에 정의됩니다. 논리적 단계 논리적 데이터 모델은 데이터에 대한 세부 정보를 물리적 단계에 제공합니다. 물리적 프로세스는 물리적 설계 프로세스의 소스 역할을 하는 ER Diagram, 데이터 사전, 스키마 등을 제공

DBMS의 엔터티는 존재하는 실제 개체일 수 있습니다. 주어진 문제에서 엔티티를 식별하려면 아래 주어진 팁을 따르십시오 - 문제 설명에서 엔티티를 찾아보십시오. 명사 검색(예:선생님) , 의사 등 명사를 분류하여 개체에 대해 더 폭넓게 파악합니다. 문제 설명을 반복해서 읽으십시오. 엔티티는 사람과 같습니다. , 학생 , 교사 , 과정 . 엔티티에는 속성이 있습니다. 예를 들어 교수 엔터티, 속성은 Professor_Name, Professor_Address, Professor_Salary입니다. 등 예를 들어, 문제 설명

엔티티-관계 다이어그램은 실제 세계를 엔터티로 봅니다. 1976년 P.P.Chen에 의해 도입되었으며 ER Diagram, ER Model 등으로 알려져 있다. 다음은 Entity-Relationship 다이어그램의 중요성을 나타냅니다. − 데이터베이스 개발자 지원 ER Diagram은 테이블 구성이 시작되기 전에도 설계를 지원합니다. 요구 사항 수집 이것은 사용자가 데이터를 구성하는 방법을 계획하는 데 도움이 됩니다. 문서화 도구 ER 다이어그램은 다른 사람들이 데이터베이스의 핵심을 이해할 수 있도록 문서화할 수 있습니다.

데이터 사전은 데이터베이스 메타데이터로 구성됩니다. 데이터베이스의 개체에 대한 레코드가 있습니다. 데이터 사전 구성 데이터 사전은 다음 정보로 구성됩니다 - 데이터베이스의 테이블 이름 테이블의 제약 조건(예:키, 관계 등) 서로 관련된 테이블의 열 테이블 소유자 객체의 마지막 액세스 정보 객체의 마지막 업데이트 정보 데이터 사전의 예로 학생의 개인 정보를 들 수 있습니다. - 예시 학생_ID 학생 이름 학생 주소 Student_City 다음은 위 필드에 대한 데이터 사전입니다 - 데이터 사전의

데이터베이스의 수명 주기는 문제와 목표를 분석하고 정의하는 것으로 시작됩니다. 다음 그림은 타당성 조사를 포함하여 분석을 시작하는 데이터베이스의 수명 주기를 보여줍니다 - 관련된 단계를 살펴보겠습니다 − 분석 첫 번째 단계에서는 현재 시스템의 작동을 분석하고 문제를 정의합니다. 여기에서 목표도 정의됩니다. 데이터베이스 디자인 최종 제품이 사용자 및 시스템 요구 사항을 충족하기 위해 수행되는 단계는 다음과 같습니다. 구현 디자인 사양은 여기에서 구현됩니다. 작업 이제 데이터베이스가 작동합니다. 유지보수 DBA는 백업

부분 종속성이란 무엇입니까? 부분 종속성은 기본이 아닌 속성이 후보 키의 일부에 기능적으로 종속될 때 발생합니다. 제2정규형(2NF)은 부분 종속성을 제거합니다. 예를 들어 보겠습니다 - 예 StudentID 프로젝트 번호 학생 이름 프로젝트 이름 S01 199 케이티 지리적 위치 S02 120 올리 클러스터 탐색 위의 표에는 부분 종속성이 있습니다. 방법을 알아보겠습니다 - 주요 속성은 StudentID 입니다. 및 프로젝트 번호 , 및 학생 ID =학생의 고유

2NF란 무엇입니까? 정규화의 두 번째 단계는 2NF입니다. 테이블은 관계가 1NF에 있고 모든 규칙을 충족하고 키가 아닌 모든 속성이 기본 키에 완전히 종속되는 경우에만 2NF에 있습니다. 두 번째 정규형은 기본 키에 대한 부분 종속성을 제거합니다. 예를 들어 보겠습니다 - 예(테이블이 2NF를 위반함) StudentID 프로젝트 ID 학생 이름 프로젝트 이름 S89 P09 올리비아 지리적 위치 S76 P07 야곱 클러스터 탐색 S56 P03 아바

정규화는 데이터 중복을 제거하고 이상을 업데이트, 삽입 및 삭제하며 데이터베이스 관리자가 좋아하는 정규화된 완벽한 데이터베이스 디자인을 제공합니다. 데이터베이스 테이블을 정규화하려면 정규화 형식의 역할과 그 용도를 강조하는 아래 주어진 단계를 따르십시오 - 제1정규형(1NF) 1 INF는 데이터 중복 문제 및 데이터베이스의 이상을 제거하는 데 유용합니다. 1NF의 모든 속성에는 원자 도메인이 있어야 합니다. 제2정규형(2NF) 두 번째 정규형은 기본 키에 대한 부분 종속성을 제거합니다. 제3정규형(3NF) 제3정규형은 이

DBMS에서 관계는 일대다 또는 다대일일 수 있습니다. 예를 들어 이것이 무엇을 의미하는지 봅시다 - 일대다 관계 DBMS의 일대다 관계는 한 엔터티의 인스턴스와 다른 엔터티의 인스턴스 간의 관계입니다. 관계는 다음과 같이 표시될 수 있습니다. - 예를 들어 보겠습니다 - 학생은 하나 이상의 프로젝트에서 작업할 수 있습니다. 학생 및 프로젝트 여기 엔터티입니다. 한 번에 2개의 프로젝트를 수행하는 개별 학생은 아래와 같이 DBMS에서 일대다 관계로 간주됩니다. 다대일 관계 DBMS의 다대일 관계는 둘 이상의 엔터티

DBMS의 분해는 테이블을 여러 테이블로 나누어 데이터베이스에서 중복, 이상 및 불일치를 제거합니다. 다음은 유형입니다 - 무손실 분해 조인을 사용하여 분해된 테이블에서 관계 R을 재구성하는 것이 가능한 경우 분해는 무손실입니다. 이것이 선호되는 선택입니다. 정보는 분해될 때 관계에서 손실되지 않습니다. 조인하면 동일한 원래 관계가 생성됩니다. 예를 들어 보겠습니다 - Emp_ID Emp_Name 임원 나이 Emp_Location 부서_ID 부서 이름 E001 야곱 29 앨라배마 Dp

좋은 데이터베이스 디자인은 나쁜 디자인을 다루는 결과를 피하기 위해 모든 사람이 달성하고자 하는 것입니다. 다음은 좋은 데이터베이스 디자인의 목표입니다. − 중복 데이터 방지 데이터베이스의 테이블은 표준에 따라 최선을 다해 구성해야 합니다. 서로 다른 필드를 갖고 중복 데이터를 최소화해야 합니다. 테이블에는 항상 고유 ID인 기본 키가 있어야 합니다. 결함이 없는 정보 데이터베이스는 표준 및 규칙을 따라야 하며 조직에 유용한 의미 있는 정보를 제공해야 합니다. 데이터 무결성 무결성은 값이 유효하고 흠이 없음을 보장하는 데 도

데이터 관리가 핵심이자 필수였습니다. 따라서 데이터 모델은 파일 시스템 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다. 다음은 DBMS의 데이터 모델입니다 - 계층적 모델 Hierarchical Model에서 계층적 관계는 관계들의 집합에 의해 형성되고 나무와 같은 구조를 형성한다. 관계는 부모 자식 유형의 형태로 정의할 수 있습니다. 최초이자 가장 인기 있는 계층적 모델 중 하나는 IBM에서 개발한 IMS(정보 관리 시스템)입니다. 예 계층 구조는 직원이 인턴, 계약직 또는 정규직일 수 있음을 보여줍니다. 하위 수준은 정규 직원이

1NF란 무엇입니까 1NF는 DBMS의 First Normal Form으로, 정규화되지 않은 테이블에 적용하여 정규화합니다. 정규화되지 않은 테이블에는 완벽한 데이터베이스 디자인을 얻기 위해 피해야 하는 다음과 같은 문제가 있습니다. - 정규화되지 않은 테이블 문제 데이터 중복 동일한 데이터 항목을 여러 번 저장하는 것을 데이터 중복이라고 합니다. 예를 들어 보겠습니다 - 이 있습니다. 직원의 현재 주소를 저장하는 필드가 있는 테이블입니다. 이 직원 중 일부는 회사에서 살 곳을 제공했습니다. 따라서 동일한 주소를 갖습니다

DBMS의 관계는 Employee-Department, Student-Course 등과 같은 두 엔터티 간의 관계로 설명될 수 있습니다. 일대일 관계 DBMS에서 엔터티의 인스턴스와 다른 엔터티 간의 관계입니다. 관계는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. - 직원은 직원 ID 카드를 발급받습니다. 개인 직원에게는 회사에서 고유한 ID 카드가 제공됩니다. 여기 직원 및 ID 카드(ID_Card) 엔티티입니다.

데이터베이스 디자인은 지루한 작업일 수 있으며 잘 설계된 데이터베이스를 얻으려면 아래 접근 방식을 따르고 문제를 해결해야 합니다. 데이터베이스 설계에 대한 우려와 과제는 다음과 같습니다. - 디자인 표준 준수 데이터베이스를 설계할 때 설계 표준을 고려하는 것은 매우 중요합니다. 잘 정의된 구성 요소를 제공합니다. 이를 통해 기존 디자인을 쉽게 평가할 수도 있습니다. 디자인 표준 접근 방식을 따를 수 없다면 디자인이 적절할 것이라고 기대하지 않으며 평가할 수도 없습니다. 높은 처리 속도 달성 모든 사람은 관계 및 쿼리에 대한

속성이 적절한 하위 집합이 아닌 해당 속성에 기능적으로 종속되어 있는 경우 속성은 다른 속성에 완전히 기능적으로 종속됩니다. 예를 들어, 속성 Q는 다른 속성 P에 완전히 기능적으로 종속되며, P의 적절한 부분 집합에는 기능적으로 종속되지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다 - 프로젝트 ID 프로젝트 비용 001 1000 001 5000 EmpID 프로젝트 ID 일 E099 001 320 E056 002 190 위의 관계는 − 일수는 프로

DBMS의 다대다 관계는 둘 이상의 엔터티 인스턴스와 다른 엔터티의 둘 이상의 인스턴스 간의 관계입니다. 즉, 두 엔터티는 서로 많은 관계를 가질 수 있습니다. 관계는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. - 예를 들어 보겠습니다 - 많은 저자가 책을 쓸 수 있지만 저자는 한 권 이상의 책을 저술했습니다. 여기, 예약 및 저자 엔티티입니다. 한 책에 두 명의 저자가 있는 반면 개별 저자는 지금까지 여섯 권의 책을 저술했다고 가정해 보겠습니다.

좋은 데이터베이스 디자인에는 많은 이점이 있으며 모든 DBA가 달성해야 하는 목표입니다. − 간단한 정보 검색 디자인이 제대로 개발되면 정보를 검색하기가 더 쉬울 것입니다. 올바른 디자인이란 생성된 테이블, 제약 조건 및 관계가 완벽하다는 것을 의미합니다. 간편한 수정 지정된 필드의 값을 변경해도 테이블 내의 다른 필드 값에 부정적인 영향을 미치지 않습니다. 손쉬운 유지 관리 데이터베이스 구조는 유지 관리가 쉬워야 합니다. 한 분야의 변경이 다른 분야의 변경에 영향을 미치지 않으면 디자인이 완벽합니다. 정보 좋은 디자인으로

employee_data_stored라는 테이블에 저장된 생성 열을 생성하는 예를 통해 설명할 수 있습니다. 저장된 생성 열은 stored 키워드를 사용하여 생성할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 예시 mysql> Create table employee_data_stored(ID INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, First_name VARCHAR(50) NOT NULL, Last_name VARCHAR(50) NOT NULL, FULL_NAME VARCHAR(90) GENERATED ALWAYS AS(C

다음은 MySQL에 저장된 GENERATED COLUMNS와 MySQL 가상 GENERATED COLUMNS 간의 몇 가지 기본적인 차이점입니다. - 디스크 공간 측면에서 디스크 공간 측면에서 차이가 있는 경우 가상 생성 열은 디스크 공간을 차지하지 않습니다. 반면에 저장된 생성 열은 디스크 공간을 차지합니다. 운영 측면에서 작업 측면에서 차이점을 보면 가상 생성 열은 INPLACE 작업이며, 이는 모든 데이터를 다시 복사할 필요 없이 테이블 정의가 변경됨을 의미합니다. 반면에 저장된 생성 컬럼은 복사 작업으로 테이블에 새 컬럼을