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SQLD

README#

내가 모르는 것 위주로 정리할 예정.

과목 1 데이터 모델링의 이해#

https://youtu.be/rdfHFnqVoRw?si=27gh-pq_lJcir4IQ

속성#

  • 주 식별자에 함수적 종속성 (Functional Dependency)을 가진다 ⇒ 어떤 속성 A의 값에 다른 속성 B도 유일하게 결정된다면 속성 B는 A에 함수적으로 종속됐다고 한다. A → B 라고 표현함.
    • 완전 함수적 종속: PK를 구성하는 컬럼이 두개 이상일 경우 두 PK를 다 사용해야지 다른 속성이 결정될 경우. EX) 주문번호와 제품번호를 다 알아야지 주문수량을 알 수 있다. EX) 학생번호와 강의명을 다 써야 성적이 식별된다.
    • 부분 함수적 종속: PK를 구성하는 컬럼 중 일부에 의해 속성이 종속될 때를 말함.
  • 기본 속성은 업무와 가장 직접적으로 연관된 속성 (원금, 예치기간 등)을 의미하고 설계속성은 업무를 규칙화 하기 위해 새로 만들어지는 상품코드 같은 속성을 의미하고 파생속성은 다른 속성들에 의해 만들어지는 '계산된' 속성을 의미한다.
  • 도메인은 속성 값이 가질 수 있는 값의 범위를 의미한다.

관계#

  • 존재적 관계는 서로 다른 엔티티의 존재에 영향을 미친다. 예를 들어 부서 엔티티가 삭제되면 사원 엔티티의 존재에 영향을 미친다. 행위적 관계는 엔티티 간의 행위 (결제, 주문 등)가 있는 것을 의미하고 고객 엔티티의 행동에 의해 주문 엔티티가 발생한다.
  • 관계 구성
    • 관계명, 차수(Cardinality), 선택성(Optionality)
  • 관계 차수 (Cardinality)
    • 완전 일대일, 선택 일대일: 두 엔티티가 반드시 존재해야 하는 경우 완전 일대일이고 선택 일대일은 Null이 가능한 경우.
    • 일대다 관계
    • 다대다 관계: Cartesian Product가 발생하기에 JOIN 성능이 좋지 않음 => 연결 엔티티(중계 테이블)의 추가로 성능문제 해소. EX) 구매 이력
  • 페어링
    • 관계의 차수는 엔티티 간의 연결방식을 정의한다면 페어링은 두 인스턴스(레코드) 사이의 연결방식을 정의한다. EX) "학생 A가 강의 B를 2023년 1학기에 수강했고 성적은 B+를 받았다"
  • 식별자
    • 논리 모델링에서는 식별자가 물리 모델링에서는 KEY가 된다.
    • 논리 모델링에서는 외부 식별자가 물리 모델링에서는 Foreign Key가 된다.
    • 본질 식별자는 비즈니스 프로세스에서 만들어지며, 인조 식별자는 인스턴스를 구분하기 위해 임의로 만들어지는 식별자이다.
    • 식별자의 속성은 엔티티의 비즈니스 성향에 따라서 달라질 수 있다. EX) 우편번호는 배송지 엔티티에서는 주식별자, 내부식별자, 단일식별자, 본질식별자가 될 수 있지만 구매신청 엔티티에서는 주식별자가 아니게 될 수 있다.
  • 강한 개체와 약한개체, 식별 관계와 비식별 관계
    • 독립적으로 존재 가능한 엔티티는 강한 개체이다.
    • 식별 관계는 하나의 엔티티의 기본키를 다른 엔티티또한 기본키(중의 하나)로 공유하는 관계를 의미한다.
    • 비식별 관계는 하나의 엔티티의 기본키를 다른 엔티티는 일반 속성으로 관계를 가지는 경우를 의미한다.
  • KEY
    • 후보키(Candidate Key)는 유일성과 최소성을 만족시키는 키이다. not 기본키 and not 후보키 ⇒ 대체키(Alternate Key)
    • 슈퍼키는 유일성을 만족하지만 최소성을 만족시키지 않는 키 EX) 학번 + 이름

정규화#

  • 목적: 최소한의 데이터를 하나의 엔티티에 넣도록, 중복을 방지하고 데이터 모델의 독립성을 확보하고 데이터 이상현상을 줄이기 위해서.
    • 이상현상: 인스턴스를 삽입/갱신/삭제 할때 굳이 정의되지 않아도 될 속성까지도 입력하거나 NULL로 만들어야 하는 현상을 의미.
      • 삽입이상
      • 갱신이상
      • 삭제이상
  • 정규화를 할수록 엔티티가 분해된다.

  • 논리 모델링 수행 시점에서 고려된다.

  • 1 정규화 (1NF): 컬럼의 원자성을 갖도록 테이블을 분해.

    • 하나의 속성이 하나의 값을 갖도록 만드는 것이기 때문에 (품목 1, 품목 2, 품목 3) 으로 구성된 컬럼을 (품목) 하나의 컬럼으로 합치는 것도 1 정규화라는 것을 알아두자.
  • 2 정규화 (2NF): 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만들도록 테이블을 분해. (#속성 참고)
  • 3 정규화 (3NF): 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분리. EX) 학번이 과목을 결정하고, 전공 교수를 결정한다. 이때 학번이 달라지면 교수도 달라지므로 학번도 교수를 결정한다고 볼 수 있기 때문에 전공과 교수 컬럼을 분리한다.
  • BCNF (Boyce-Codd NF): 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해.
  • 4 정규화: 여러 컬럼들이 하나의 컬럼을 종속시키지 않도록 테이블을 분해.
  • 5 정규화: JOIN에 의해서 종속성이 발생되는 경우 테이블을 분해.

관계와 조인의 이해#

  • JOIN의 의미
    • 두 테이블의 데이터를 동시에 출력할때 데이터를 연결하는 과정임.
  • Self Join (계층형 데이터 모델)
    • 자신과 관계가 발생. 같은 테이블을 여러 번 조인

NULL#

  • Null은 집계함수에서 포함이 안된다. 예를 들어 AVG 함수는 NULL을 무시한 행들만의 평균을 리턴하기 때문에 NULL 컬럼의 개수를 포함하고 싶다면 SUM(COMM) / COUNT(*) 이렇게 써야한다.