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데이터베이스 설계 공정 이번에는 정보처리기사 필기 과목인 데이터베이스의 설계 공정을 알아볼게요. 데이터베이스 설계 공정 요구 조건 분석 => 개념적 설계 => 논리적 설계 => 물리적 설계 => 구현 요구 조건 분석 사용자의 요구 사항을 파악 개념적 설계 요구 조건 분석 단계에서 나온 결과를 개념적으로 모델링 개념 스키마 모델링과 트랜잭션 모델링을 병행 E-R 다이어그램 형태로 표현 DBMS에 독립적이고 고차원적인 표현 기법으로 기술 논리적 설계 목표 DBMS에 맞는 논리적 스키마를 설계 DBMS에 종속적 트랜잭션 인터페이스 설계 현실 세계를 표현하기 위한 데이터베이스의 논리적 구조를 결정 정규화 과정을 이용한 릴레이션의 속성을 결정 물리적 설계 DBMS에 맞는 물리적 구조 설계 저장 레코드 양식 설계 ..

계층형 및 망 데이터 모델 이번에는 정보처리기사 필기 과목인 데이터베이스의 계층형 및 망 데이터 모델을 살펴볼게요. 계층형 데이터 모델 트리 구조로 표현 개체를 노드, 개체 집합들 사이의 관계를 링크로 표현 1:N 관계만 표현할 수 있다. 사이클이 존재하지 않는다.(트리의 특징) 삽입, 삭제 연산이 복잡 망 데이터 모델 그래프로 표현 1:1, 1:N, N:M 관계를 표현할 수 있다. CODASYL 이 제안한 모델이다. Owner와 Member 관계를 그래프로 표현 TOTAL, EDBS, DBTG에 적합 * 개념적 데이터 모델: E-R 데이터 모델 * 논리적 데이터 모델: 관계형 데이터 모델, 계층형 데이터 모델, 망 데이터 모델너와 나의 연결고리 "공감"

관계 데이터 모델 이번에는 정보처리기사 필기 과목인 데이터베이스의 관계형 데이터 모델을 알아보아요. 관계형 데이터 모델(Relation Data Model) 표로 테이블을 표현 테이블의 속성과 속성 사이의 관계를 표현 주요 키(Primary Key)와 외래 키(Foreign Key)를 마킹하여 관계를 표현 SQL 의 테이블을 표현하기에 적합 1:1, 1:N, M:N 등의 관계 수를 표현할 수 있다. 관계형 데이터 모델 위 그램은 고객 테이블, 예약 테이블, 예약 테이블을 관계 데이터 모델로 표현한 것입니다. 고객 테이블의 주요 키는 번호이며 예약서 테이블의 주요 키는 예약 번호입니다. 그리고 예약 테이블의 번호와 예약 번호는 외래 키입니다. 고객 테이블과 예약 테이블은 1:N 관계에 있고 예약 테이블과 ..

개체 관계 모델(ER 모델) 이번에는 정보처리기사 필기 과목인 데이터베이스의 개체-관계 모델을 살펴보기로 해요. E-R 다이어그램개체(Entity)-관계(Relation) 모델개체, 관계, 속성을 표현하는 개념적 데이터모델 도구로 1976년 Peter Chen에 의해 제안E-R 다이어그램으로 표현개체는 사각형 관계는 마름모 속성은 타원주요 키는 타원 내부에 밑줄관계는 선으로 표시하고 관계 수를 선 위에 표시 확장 E-R 다이어그램속성을 개체와 선으로 연결한 원으로 표시주요 키는 원 내부를 채움너와 나의 연결고리 "공감"

데이터 모델 데이터 모델 현실 세계의 정보를 추상화, 단순화 과정을 통해 표현한 개념적 모델 데이터, 관계, 제약 조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구의 집합 데이터베이스 설계 과정에서 논리적 구조(Shema)를 표현하기 위해 사용 개념적 모델은 속성으로 기술한 개체 타입과 관계를 이용하여 현실 세계를 표현 논리적 모델은 필드로 기술한 데이터 타입과 관계를 이용하여 현실 세계를 표현 스키마 => 모델 => 개체(인스턴스) *정보 모델링: 현실 세계에 존재하는 개체를 인간이 이해할 수 있는 정보 구조로 표현하는 과정 *데이터 모델링: 현실 세계에 존재하는 개체를 컴퓨터 환경에 맞게 표현하는 과정 데이터 모델에 표현의 구성 요소 구조(Structure): 데이터베이스에 표현할 대상으로서의 개체 타입과 관계를..

검색 알고리즘 순차 검색(Sequential Serach) 순차적으로 비교하면서 검색하는 알고리즘으로 선형 검색 방법입니다. 구현은 쉽지만 성능이 나쁩니다. 수행 속도는 O(N) 이진 검색(Binary Search) 제어 검색 방법으로 정렬 상태에서만 검색할 수 있습니다. 키와 가운데 요소와 비교하여 키가 크면 뒤쪽 배열에서 재귀적으로, 작으면 앞쪽 배열에서 재귀적으로 검색합니다. 탐색 속도가 좋습니다. 수행 속도는 O(logN) 해시(Hash) 알고리즘 해시 테이블(Hash Table)에 해시 함수(Hash Function)을 이용하여 자료를 저장하거나 검색하는 자료구조 및 알고리즘 해시 함수에 의해 자료를 저장할 위치나 저정한 위치를 계산하는 것을 해싱(Hashing)이라 부른다. 해싱(Hashing..

내부정렬 버블 정렬(Bubble Sort) 정렬 범위를 좁혀나가면서 정렬합니다. 인접한 원소끼리 크기를 비교하여 크기에 따라 교환합니다. BubbleSort(Arr:배열, n:원소 개수) Loop(i:= n->1) //i를 n로 초기화하여 점차 1씩 감소시키면서 1까지 반복 Loop(j:=1->i) //j를 1로 초기화하여 점차 1씩 증가하면서 i까지 반복 IF Arr[j-1] > Arr[j] Then //Arr[j-1] 값이 Arr[j]보다 크면 Swap(Arr[j-1], Arr[j]) //Arr[j-1]과 Arr[j]를 교환 선택 정렬(Selection Sort) 정렬 범위를 좁혀나가면서 정렬합니다. 범위 내에서 제일 큰 값(혹은 제일 작은 값)을 찾아 맨 뒤(혹은 맨 앞)의 요소와 교환합니다. Se..

알고리즘 알고리즘 문제를 해결하기 위한 논리 데이터베이스에서 다루는 주요 알고리즘 정렬 알고리즘: 레코드를 특정 키 항목을 배치하는 알고리즘 검색 알고리즘: 기억 공간에 보관한 데이터 중에 원하는 레코드를 찾는 알고리즘 정렬 방식 내부 정렬: 주기억장치에서 정렬하는 방식 버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬, 쉘 정렬, 퀵 정렬, 힙 정렬, 2-Way 병합 정렬, 기수 정렬 외부 정렬: 보조기억장치에서 정렬하는 방식 균형 정렬, 폭포 정렬, 다상 정렬, 오실레이팅 정렬 정렬 알고리즘 선택 시 고려 사항 데이터의 양, 초기 데이터의 배열 상태, 키 값들의 분포 상태, 소요 시간, 작업시간 검색 방식 선형 검색: 순차적으로 검색하는 방식 제어 검색: 비교할 대상을 선택하여 비교한 후 다음 비교할 대상을 선택하..

그래프 그래프 정점(Vertex)와 간선(Edge)의 입합 트리는 사이클이 없는 그래프 차수: 하나의 정점과 연결한 간선의 수 진입차수(Indegree): 한 정점에 도착하는 간선의 수 진출차수(Outdegree): 한 정점에서 출발하는 간선의 수 경로(Path): 한 정점에서 다른 정점으로 가는 간선 집합 단순 경로(Simple Path): 같은 간선을 지나가지 않는 경로 사이클(Cycle): 시작과 끝이 같은 경로 최소신장트리(Minimal Spanning Tree) 그래프에서 정점과 정점사이의 경로를 최소 비용으로 구성한 트리 간선 작업(AOE, Activity On Edge) 네트워크 프로젝트를 수행하기 위한 작업 순서를 나타낸 방향있는 그래프 *자료구조와 알고리즘은 게시판으로 별도로 다루고 있습..

트리 트리(Tree): 방향성 있고 사이클이 없고 고립 영역이 없는 그래프 정점(Vertext or Node)과 간선(Edge or Branch)으로 표현할 수 있음 정점의 개수가 N이면 간선의 수는 N-1 트리의 용어 루트(Root): 트리 계층의 맨 위에 있는 노드, 부모가 없는 노드 레벨(Level): Root를 1로 출발해서 자신에 도달하는 데 걸리는 거리 높이(Height): 트리의 가장 높은 Level, 깊이(Depth)라고도 부름 가지(Branch): 부모와 자식간의 경로(간선) 조상(Ancestors): 자신에게 오기 위한 경로에 있는 모든 노드들 부모(Parent): Level N인 노드와 연결된 Level N-1인 노드 자식(Son): Level N인 노드와 연결된 Level N_+1인..