ADSP 1과목 1장_2 2023.10.05 끄적끄적

<데이터 베이스>

사진출처 > 이지패스 ADsP 데이터분석 준 전문가(위키북스)

 

1. 데이터베이스 개요

 

용어) 미군에서 군수물자를 관리하기 위해 수집된 자료를 일컫는 '데이터(Data)'와 '기지(Base)'의 합성어로 데이터베이스라는 용어가 처음 등장

1963년 용어를 공식적으로 사용 시작하엿다.

우리나라에서는 1975년 미국의 CAC가 한국과학기술정보센터를 통해 데이터베이스를 처음 시작한 것이 그 시초

 

정의)

EU의 '데이터베이스의 법적 보호에 관한 지침' : 데이터베이스란 체계적이거나 조직적으로 정의되고 전자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물, 데이터 또는 소재의 수집물

 

우리나라의 '저작권법' : 소재를 체계적으로 배열 또는 구성한 편집물로서 개별적으로 그 소재에 접근하거나 그 소재를 검색할 수 있게 한 것(법률적으로 기술 기반 저작물로 인정)

 

컴퓨터용어사전, 정보통신용어사전(TTA) : 데이터베이스란 동시에 복수의 적용 업무를 지원할 수 있게 복수 이용자의 요구에 대응해서 데이터를 받아들이고 저장/공급하기 위해 일정한 구조에 따라 편성된 데이터의 집합

 

위키피디아 : 체계적으로 정렬된 데이터 집합을 의미. 방대한 양과 이용이 늘어나면서 대용량의 데이터를 저장, 관리, 검색, 이용할 수 있는 컴퓨터 기반의 데이터베이스로 전환했다.

 

한국데이터산업진흥원 : 문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호 관련된 다수의 콘텐츠를 정보처리 및 정보통신기기에 의하여 체계적으로 수집, 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있게 정리한 정보의 집합

 

<DB  System>

DB : 체계적으로 수집/축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있게 정리한 정보의 집합체

DBMS : 이용자가 쉽게 데이터베이스를 구축/유지할 수 있게 하는 관리 소프트웨어

 

데이터베이스의 특징

데이터베이스의 일반적인 특징

데이터베이스의 다양한 측면

1. 정보의 축적 및 전달 측면

2. 정보이용 측면

3. 정보관리 측면

4. 정보기술발전 측면

5 .경제/산업적 측면

 

데이터베이스의 트랜잭션 특성

트랜잭션 : 데이터베이스에서 명령을 수행하는 하나의 논리적인 기능의 단위이다. 명령이 수행됨에 따라 변화가 생기는데, 잘못된 명령 혹은 여러 사용자에 의한 명령 등과 같은 다양한 상황에서 데이터를 보호하기 위해 4가지 특성이 있다.

 - 원자성(Atomicity) 

 - 일관성(Consistency)

 - 고립성(Isolation)

 - 지속성(Durability)

 

 

2. 데이터베이스 활용

기업 내부의 데이터베이스)

인하우스 DB : 1990년대 정보통신망 구축이 가속화되면서 기업 경영 전반에 관한 모든 자료를 연계하여 일관된 체계로 구축 및 운영하는 데 중점을 두었다. 이후 경영 활동의 기반이 되는 전사자원관리시스템(ERP)으로 확대됐다.

 

OLTP(online transaction processing) 시스템 : 정보의 수집과 이를 조직 내에서 공유하기 위한 mis와 생산 자동화, 통합 자동화 등 기업 활동에서 영역별로 구축되던 단순 자동화 중심의 시스템을 말한다.

 

OLAP(online analytical processing) 시스템 : 데이터마이닝 등의 기술이 등장하면서 단순한 정보의 '수집'과 '공유'에서 탈피하여 '분석'이 중심이 되는 시스템 구축으로 변화하게 되었다. 

 

CRM & SCM : 2000년대 들어서면서 기업 DB 구축의 화두는 CRM(고객관계관리) SCM(공급망관리)으로 변화했다.

유통/판매 및 고객 데이터가 CRM 과 연동되어 CRM과 SCM은 상호 밀접한 관련을 가지게 되었다.

 

 EAI(Enterprise Application Integration) : 하나의 기업은 여러 개의 서비스를 보유하고 있지만 서비스 간 연계가 필요할 경우 그 연결 루트는 서비스 수가 증가함에 다라 기하급수적으로 증가한다. 따라서 이러한 모든 서비스를 중앙에서 관리한다면 연결 루트가 간소화되는 기업 애플리케이션 통합이 이루어진다.

 

KMS(knowledge management sysstem)

지식 경영 시스템을 의미, 직원 개개인의 지식, 프로젝트 경험, 과거 사례 등 기업이 보유할 수 있는 모든 지식을 통합해서 문제 해결 능력을 향상시키는 것이 목적이다. 

 

KMS(Knowledg Management System)

 

BI(Business Intelligence) : 제조 부문의 BI는 비즈니스 인텔리전스로 기업의 의사결정 프로세스를 의미한다. 기업의 경영권을 소유한 자가 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 기업의 데이터를 가공 및 분석하는 것이 목적이다.

 

RTE(Real Time Enterprise) : 제조 부문의  RTE는 기업의 업무 프로세스에서 발생하는 정보를 실시간으로 통합 및 전달해서 신속한 대응이 가능한 스피드 경영이다.

 

'사회기반구조'로서의 데이터베이스

1990년대 사회 각 부문의 정보화가 본격화되며 DB 구축이 활발하게 추진됐다.

이후 무역, 통관, 물류, 조세, 국세, 조달 등 사회간접자본(SOC)  차원에서 EDI 활용이 본격화되면서 부가가치통신망(VAN)을 통한 정보망이 구축되었고 지리, 교통 부문의 데이터베이스는 고도화되고, 의료, 교육, 행정 등 사회 각 부문으로 공공 DB의 구축 이용이 확대됐다

 

데이터베이스 종류

종류로는 계층형, 네트워크형, 관계형, NoSQL 등 여러가지가 있으며 가장 많이 사용하는 관계형 데이터베이스와 NoSQL에 대해서는 반드시 숙지

 

관계형 데이터베이스(RDB) : 데이터를 행과열로 이뤄진 테이블에 저장하며, 하나의 열은 하나의 속성을 나타내고 같은 속성의 값만 가질 수있다.

 

NoSQL : 'No only SQL ' 또는 'Non SQL' 또는 'Non-relational'의 의미로 관계형이 아닌 비관계형을 의미하는 단어에서 생성된 명칭이다. SQL 이 필요없다는 의미가 아니라 기존 RDB의 SQL을 보완 및 개선한 비관계형 DB라는 의미를 담고 있다.

비정형 데이터와 대용량의 데이터 분석 및 분산처리에 용이하다.

 

계층형 DBMS : 데이터가 부모 자식 형태를 갖도록 관계를 맺어 관리하는 DBMS로서 데이터 중복 문제가 발생하기 쉬움

네트워크형 DBMS : 각 데이터 간의 연결을통해 복잡한 그물 형태로 데이터를 관리하는 DBMS, 중복 문제를 해결했으나 복잡한 구조로 인해 구조 변경에 많은 어려움이 있다.

분산형 DBMS : 분산된 여러 개의 데이터베이스를 하나의 DB로 인식하고 사용할 수 있는 DBMS

객체지향 DBMS : 사용자가 정의하는 타입을 하나의 데이터 유형으로 저장하는 DBMS로서 비정형 데이터라도 사용자가 원하는 방식에 따라 표현이 가능

 

SQL은 DBMS에서 데이터베이스에 명령을 내리는 데이터베이스의 하부 언어

SQL은 DB마다 문법이 서로 다르지만, 기본적인 데이터 추출과 분석에 사용되는 문법은 거의 동일하기 때문에 하나의 SQL을 알고 있다면 다른 DB에서 SQL을 사용할 수 있다.

 

SQL 언어는 크게 데이터 정의 언어인 DDL(Data Definition Language)과 데이터 조작 언어인 DML(Data Manipulation Language)로 나눌 수 있다. 

 

DDL(데이터 정의 언어)  : CREATE, ALTER, RENAME, DROP

DML(데이터 조작 언어) : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

DCL(데이터 제어 언어) : GRANT, REVOKE

TCL(트랜젝션 제어 언어) : COMMIT, SAVEPOINT, ROLLBACK

 

 

SQL 'SELECT' 집계 함수 문법

기본 문법 : SELECT(컬럼명) FROM(TABLE명) WHERE(조건절) GROUP BY(대상칼럼) HAVING(대상칼럼조건)

 

데이터베이스 구성요소

인스턴스 : 하나의 객체를 의미하며 존재하는 모두 인스턴스가 될 수 있다. 사람, 동물, 물건 등 모두 인스턴스로써 표현이 가능하다.

속성 : 객체를 표현하기 위해 사용되는 값을 의미한다. 사람이 가질 수 있는 속성의 예로는 이름, 성별, 주민등록번호, 직업 등이 있다. 

엔터티 : 데이터의 집합을 의미한다. 실체가 존재하는 테이블과 달리 개념적인 존재로서 개념, 장소, 사건 모두 엔터티로 여겨질 수 있다. 엔터티는 2개 이상의 인스턴스와 1개 이상의 속성을 보유하고 있어야 한다. 

메타데이터 : 사진 파일의 속성 정보를 보면 사진 파일이 언제, 어디서 생성되었는지 알려주는 추가적인 데이터가 존재, 데이터를 설명하는 데이터를 메타데이터라 한다.

인덱스 : 데이터를 저장할 때 내부에서 자동적으로 데이터의 이름을 지정하게 되는데, 이때 부여되는 이름들을 인덱스라고 한다. 인덱스는 사용자의 질의에 신속하게 응답하고 정렬하고 탐색할 수 있도록 도와주는 책의 색인과 비슷한 역할

 

데이터 마트(DM)와 데이터 웨어하우스(DW)

 

핵심문제 해답 정리)

1. 데이터의 일종으로 다른 데이터를 설명해주는 데이터는 메타데이터이다.

 인덱스는 데이터베이스에 저장된 데이터를 빠른 정렬 및 탐색이 가능하게 한다.

 

2. 다수의 사용자가 이용하는 공용 데이터이다.

동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않는 통합된 데이터이다.

컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 저장된 데이터이다.

고정된 형식이 있는 정형 데이터이다.  → X → 변화하는 데이터

 

3. SELECT PRICE, ITEM FROM SHOP WHERE PRICE <= 1000;

→ SELECT는 DML에 해당하며 SHOP이라는 하나의 테이블에서 정보를 가져온다. 

→ 가격이10000 이하인 결과만 조회한다.  

 

4. SELECT CUSTOMER_ID, SUM(PRICE) AS TOTAL_PRICE FROM SHOP GROUP BY CUSTOMER_ID HAVING CUSTOMER_ID < 10000

→ 조건이 CUSTOMER_ID < 10000에 대해서만 그룹화를 수행한다.

→  고객별 구매금액의 합계를 조회한다.

→  AS는 생략 가능하다. 

 

5. NoSQL 데이터베이스가 아닌 것 → MySQL

MySQL은 관계형 데이터베이스이다

HBase, Cassandra, Elasticsearch는 NoSQL.

 

6. CRM : 기업의 고객 관리 및 신규 고객 발굴 목적

내/외부 고객 모두를 대상으로 한 정보시스템이며, 단순한 고객 정보 수집에서 그치지 않고 고객정보 분석까지 나아간다. 

 

7. 기업이 보유한 자원의 효과적 이용을 목적으로 경영의 효율화를 위한 데이터의 통합 및 관리 → ERP