#2 관계형 데이터베이스

# 관계형 데이터베이스 (Relational Database)

SQL과 테이블을 기본으로 사용하는 가장 대표적인 DB의 종류입니다.

스키마를 이용하여 여러 테이블에 있는 데이터의 관계를 정의 할 수 있습니다.

영어로 '개요'라는 의미로 데이터베이스에서 제약조건, 데이터 간의 관계를 의미합니다. 대표적인 스키마는 속성(Attribute), 속성이 모인 개체(Entity) 그 개체 사이의 관계(Relation)등이 있습니다. 

 

# 테이블(Table), 릴레이션(Realtion)

테이블(Table)은 아래와 같은 형태로 데이터를 저장한 것입니다. 관계형 데이터베이스에서는 테이블은 단순한 표가 아니라 데이터간의 관계를 함께 저장하므로 Relation 이라고 부릅니다. 예를 들어 아래 표는 학생 Relation입니다.

학생 고유번호	이름	주소	연락처	성별
2020123456	홍길동	부산	000-1234-5677	M
2021654321	김철수	서울	000-1251-1231	F
2019123444	김나연	대구	000-1512-1212	M

이 데이터베이스 테이블에서는 행(한 학생의 정보)와 열(머리글)이 존재합니다.

• 한 학생의 정보를 저장하는 각 행(Row)을 Record (또는 Tuple)이라 부릅니다.
• 자주 사용하는 단어는 아니지만, 각 행의 수 (데이터의 개수)를 Cardinality 라고 합니다.
• 각각의 열(Column)에서는 학생의 속성(이름,주소..)를 나타내므로 Attribute (또는 Field)라고 부릅니다.
• 열이 한칸 늘어날 때 마다 표의 차수가 늘어난다는 의미로 Attribute의 개수를 Degree 라고도 합니다.
• 각각의 속성값은 들어갈 수 있는 데이터가 한정되어있습니다. '성별'은 남자, 여자만 가능하고 '연락처'는 숫자 데이터만 들어 갈 수 있습니다. 이런식으로 해당 Attribute가 가질수 있는 값의 집합(=값의 타입, 규칙)을 Domain 이라 부릅니다.

Cardinality 4개, Degree 6개 (아아디,이름,나이,등급,직업,적립금)

 

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# ER 모델 (Entity Relation Model)

DB의 데이터들을 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계성(Realtion) 으로 기술하는 모델을 의미합니다. 관계형 데이터베이스에서 데이터간의 관계를 ER 모델로 나타냅니다.

 

## 엔티티 (Entity, 개체)

단독으로 존재하는 객체를 의미합니다. 동일한 객체는 존재할 수 없습니다.

예를 들어 '학생 정보'가 있을 때, 중복되는 학생이 없다면 각각의 학생을 '학생 엔티티'라고 부를 수 있습니다. ER 모델에서는 사각형으로 표기합니다.

 

## 약한 개체 ( Weak Entity )

약한 개체란, 키 속성값이 없는 개체를 말합니다.

예를 들어 [강의] 개체에는 [분반] 이라는 개체가 있을 수 있습니다.

 

강의는 고유의 키값을 가지지만, 분반은 단순히 01, 02로 나눈 것이므로 [강의]가 없다면 분반의 키값은 의미없는 데이터가 되버립니다. 참고로 이렇게 단독으로 가질 수 없는 약한개체가 가지는 키를 부분 키(Partial Key) 라 하고 이러한 부분키값 속성은 점선으로 표기합니다.

 

뒤에 참여 제약조건에 대해 설명하긴 하지만, 당연히 약한 개체는 무조건 '전체 참여' 입니다. 혼자 존재할 수 없습니다. ER 모델에서는 약한 개체를 2중 사각형으로 표기하고 이러한 관계를 이중 마름모로 표기합니다.

bun_no (분반을 구분하는 키값)은 강의에 의존적이다. 강의가 없다면 의미없는 데이터.

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## 애트리뷰트 (Attribute, 속성)

개체가 가지는 속성을 의미합니다. ER 모델에서는 원형으로 표기합니다. 참고로 Key Attribute는 이름에 밑줄을 그어 표시합니다.

key 속성은 밑줄로 표시합니다.

관련있는 여러 애트리뷰트를 묶어 하나로 표현 할 수 있고 ( Composite Attribute ) 다중값을 가지는 애트리뷰트가 있을 수 있습니다. ( Multi-Valued Attribute ). 만약 오직 하나의 값만 갖는다면 Single-Value라고 부릅니다.

[주소] 속성은 [ 시, 군, 구, 아파트명]으로 이루어집니다. 한 속성값에 여러값이 동시에 들어 갈 수 도 있습니다. (ex 이름이 2개)

## 유도 애트리뷰트 (Derived Attribute)

기존에 존재하는 속성들을 이용하여 만들어낸 새로운 속성입니다. 예를 들어 [상품 개수]와 [상품 가격] 속성이 있다면, 이를 이용해 [총 수입]이라는 유도 애트리뷰트를 만들어낼 수 있습니다. 이는 점선인 원으로 표현합니다.

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## 릴레이션 (Relation, 관계)

각 엔티티들 사이의 관계를 의미합니다. 예를 들어 [학생] 과 [과목] 사이에는 [수강신청]이라는 릴레이션 타입으로 관계를 만들 수 있습니다. 당연히 릴레이션도 속성을 가질 수 있으며 ER 모델에서 릴레이션을 마름모로 표기합니다.

[대출상환]이라는 릴레이션으로 두 엔티티 [ 대출, 상환 ]의 관계를 표현하였다.

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# 관계성 (RealtionShip)

ER 다이어그램을 설계하는 가장 큰 목적은 각 Entity의 타입과 관계를 정의함에 있습니다.

앞에서 Attribute를 이용해 각 개체의 정보를 나타냈다면, RealtionShip(화살표)를 이용해 관계를 나타냅니다.

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## Cardinality Ratio Constraint (카다널리티 비율 제약조건)

말이 어려운데, 흔히 말하는 일대일, 일대다, 다대다 조건을 의미합니다.

• 일대일(1 : 1) - 두 개 Entity Type의 개체들은 서로 일대일로 대응
• 일대다(1 : N) - 하나의 개체가 다른 Entity Type의 많은 개체들과 관련되지만, 그 역은 성립하지 않음
• 다대다(N : M) - 하나의 개체가 다른 Entity Type의 많은 개체들과 관련되며, 역이 성립

예를 들어 [학생], [학교], [과목] 엔티티가 있다고 가정해봅시다.

 

• 학교는 여러 학생을 가질 수 있지만 한 학생은 한 학교만 다닙니다. 이 두개를 <재학중인 학생> 이라는 릴레이션으로 묶을 경우 일대다(1:N) 관계가 성립합니다.
• 한 학생은 여러가지 과목을 들을 수 있고, 한 과목에는 여러학생이 동시에 들을 수 있습니다. 이 두개를 <수강신청 과목> 이라는 릴레이션으로 묶을경우 다대다(N:M) 관계가 성립합니다. (이러한 관계는 데이터가 복잡해지므로 1:N 관계로 변환해야합니다.)

이러한 관계는 ER 모델에서 화살표 위에 1,N,M 으로 표기합니다.

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## Participation Constraint (참여 제약조건)

한 개체에서 모든 데이터를 사용한다는 보장은 없습니다. 일부만 사용하면 부분참여 (Parital), 전부 다 쓴다면 (Total)이라 표기합니다. 예를 들어 [학생] 과 [과목]을 이용하여 [수강신청과목]이라는 릴레이션을 만들 때, 휴학생 정보는 사용할 필요가 없으므로 학생은 부분참여(Parital)합니다. 반대로 과목은 모든 과목을 다 사용하므로 전체참여(Total)합니다.

ER모델에서 부분참여는 한줄로, 전체참여는 화살표 두줄로 나타냅니다. 

참고로 [강의] - [분반] 같이 약한개체는 반드시 전체참여입니다. 약한 개체는 혼자 존재할 수 없습니다.

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## Structural Constraint (구조적 제약조건)

위에 설명한 2개 (1:N, 참여제약조건)을 묶어 표기하는 것을 구조적 제약조건이라고 부릅니다. 위에서 화살표에 적은 1, N, M을 실제 숫자(Min, Max)으로 한줄에 표기하는 방법입니다.

예를 들어 < 학생은 최소 3개, 최대 6개의 강의를 수강할 수 있으며 > < 강의는 최소 10명, 최대 100명의 학생이 들을 수 있다 > 라는 구조적 제약조건이 있다면, 아래 그림과 같이 표현 할 수 있습니다.

 

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# 키 속성 (Key Attribute)

Key는 각각의 데이터를 구분 지을 수 있는, 식별자로 지정한 속성(Attribute)을 의미합니다.

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## 슈퍼키(Super Key)

각 행(레코드)의 유일성만 만족하는 키입니다. 쉽게말해 기본키, 대체키를 제외한 모든 키들을 의미합니다.

'키'라는건 결국 각 행을 구분할 수 있는 식별자 역할만 수행하면 되는거기에 [아이디+이름] [아이디+이름+주소]... 등 수 많은 조합을 이용해 키들을 구성할 수 있습니다. 이렇게 식별자 역할을 할 수 있는 모든 키들을 Super Key라고 부릅니다.  물론 이런식으로 키를 대충만들게되면, 검색할 때 불편한건 물론이고 DB 성능도 매우 떨어지게됩니다.

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## 기본키(Primary Key)

슈퍼키에서 유일성만 만족했다면, 최소성까지 만족하는 키(또는 집합)입니다. 위의 학생데이터에서는 굳이 복잡하게 키를 만들 필요 없이 '학번'이라는 최소한의 속성값으로 키를 만들 수 있습니다. 이를 Primary Key라 부릅니다.

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## 후보키(Candidate Key)와 대체키(Alternate Key)

대체키는 기본키와 마찬가지로 유일성과 최소성을 만족합니다. 그러면 똑같아서 필요없을건데 왜 쓰는 걸까요?

한 학교에는 모든학생이 고유한 학번을 가집니다. 그렇다면 여러개의 학교 데이터를 다룰때도 학번을 그대로 써도 상관없을까요? 당연히 아닙니다. 애초에 학번이라는건 '한 학교'에서 고유한 값이니까요.

 

이렇게 DB에서 여러 테이블을 사용하다보면 고유번호가 있음에도 불구하고 키 값이 겹치는 경우가 생기는데 이 두 경우 대체키를 사용합니다. 여러키를 동시에 사용하는게 아니라 기본키가 겹칠경우 Alternate Key를 이용해 비교합니다.

 

유일성과 최소성을 만족하고, 키로 사용될 수 있는 것들(기본키, 대체키)의 집합을 Candidate Key라고 부릅니다.

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## 복합키(Composite Key)

데이터들의 관계는 일대일, 일대다, 다대다로 구분할 수 있습니다.

예를 들어 대학교에서는 학생 테이블과 과목테이블을 가지고있고, 이를 이용하여 새로운 테이블을 만든다 가정합시다.

학번 (학생 테이블)	과목번호 (과목 테이블)	학점 (새로운 데이터)
2015000001	CS310	A
2015000001	CS313	B
2018000002	CS333	B
2018000002	CS310	A

단순히 생각하면 학번을 기본키로 사용하면 될 것 같지만, 학생과 과목은 다대다 관계입니다. 즉 한 학생이 여러 과목을 가질 수 있고, 반대로 한 과목이 여러 학생 데이터를 가질 수 있습니다. 이런 경우에는 [학번+과목번호]를 묶어 하나의 복합(Composite) 키로 사용합니다. 당연한거지만, 필요하다면 기본키나 대체키도 복합키로 구성 할 수 있습니다. 

 

## 외래키(foreign key)

여러 릴레이션(=테이블)을 사용할 때, 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성을 의미합니다.

위 복합키 예제에서는 학번이 [학생 릴레이션]의 기본키이므로, 이 테이블에서는 Foreign Key라고 볼 수 있습니다.

수강 Table에서 학번은 [학생 릴레이션] 외래키입니다.