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• [데이터베이스개론] 관계 데이터 모델의 개념

  2023-02-15

  devFancy

  Database
  • 데이터베이스의 기본
    • 엔티티
    • 릴레이션
  • 관계 데이터 모델의 기본 용어
    • 속성
    • 튜플
    • 도메인
    • 널값
    • 차수
    • 카디널리티
  • 릴레이션과 데이터베이스의 구성
    • 릴레이션 스키마
    • 릴레이션 인스턴스
    • 데이터베이스 스키마와 데이터베이스 인스턴스
    • 릴레이션의 특성

  이 글의 정보들은 데이터베이스 개론과 면접을 위한 CS 전공지식 노트 교재를 공부하면서 정리한 내용을 토대로 작성하였습니다.

  데이터베이스의 기본

  • 데이터베이스는 일정한 규칙, 혹은 규약을 통해 구조화되어 저장되는 데이터의 모음이다.

  • 해당 데이터베이스를 제어, 관리하는 통합 시스템을 DBMS라고 하며, 데이터베이스 안에 있는 데이터들을 특정 DBMS 마다 정의된 쿼리 언어를 통해 삽입, 삭제, 수정, 조회 등을 수행할 수 있다.

  • 또한 데이터베이스는 실시간 접근과 동시 공유가 가능하다.

  엔티티

  • 엔티티(entity)는 사람, 장소, 물건, 사건, 개념 등 여러 개의 속성을 지닌 명사를 의미한다.

  • 예를 들어 회원이라는 엔티티가 있다고 하면, 회원은 이름, 아이디, 주소, 전화번호의 속성을 갖는다.

  • 물론 이보다 더 많은 속성이 있을 수 있지만 서비스의 요구 사항에 맞춰 속성이 정해진다.

  릴레이션

  • 릴레이션은 데이터베이스에서 정보를 구분하여 저장하는 기본 단위이다.

  • 엔티티에 관한 데이터를 데이터베이스는 릴레이션 하나에 담아서 관리한다.

  관계 데이터 모델의 기본 용어

  • 일반적으로 관계 데이터 모델에서는 하나의 개체에 관한 데이터를 릴레이션(relation) 하나에 담아 데이터베이스를 저장한다.

  • [그림 5-1]은 인터넷 쇼핑몰을 위한 데이터베이스에서 고객 개체를 표현한 고객 릴레이션의 예다. 해당 예시를 통해 릴레이션과 관련된 용어를 하나씩 알아보자.

  속성

  • 릴레이션의 열을 속성(or attribute)라고 부른다. [그림 5-1]의 고객 릴레이션에는 고객아이디, 고객이름, 나이, 등급, 직업, 적립금이라는 6개의 속성이 존재한다.

  • 릴레이션은 파일 관리시스템의 파일, 속성은 해당 파일의 필드에 대응하는 개념이다.

  튜플

  • 릴레이션의 행을 튜플(or tuple)이라고 부른다. [그림 5-1]에서 고객 4명에 대한 데이터를 저장하고 있는 고객 릴레이션에는 4개의 튜플 또는 4개의 고객 개체 인스턴스가 존재한다.

  • 튜플은 파일 관리 시스템 관점에서 해당 파일의 레코드에 대응하는 개념이다.

  도메인

  • 속성 하나가 가질 수 있는 모든 값의 집합을 해당 속성의 도메인(domain)이라 한다.

  • [그림 5-1]의 고객 릴레이션에서 등급 속성의 값으로 vip, gold, silver, bronze 중 하나만 허용된다면, 네 가지 값을 모아 놓은 것이 등급 속성의 도메인이 된다.

  • 매번 모든 값을 일일이 나열하여 도메인을 정의하기가 어렵기 때문에, 일반적으로 속성의 특성을 고려한 데이터 타입으로 정의한다.

  • CHAR(20), INT 같이 특정 데이터 타입으로 선언된 변수는 해당 데이터 타입의 값만 저장할 수 있는 것과 같은 원리다.

  • 데이터 타입을 도메인, 변수를 속성으로 생각하면 이해하기 쉽다.

  널값

  • 릴레이션에 있는 특정 튜플의 속성 값을 모르거나, 적합한 값이 없는 경우에는 널(null)이라는 특별한 값을 사용할 수 있다.

  • 널 값은 특정 속성에 해당하는 값이 없음을 나타내므로 숫자 0 혹은 공백 문자와는 다르다.

  • 널 값은 데이터베이스 관리 시스템마다 내부적으로 표시하는 기호가 다르다.

  차수

  • 하나의 릴레이션에서 속성의 전체 개수를 릴레이션의 차수(degree)라고 한다.

  • 예를 들어 [그림 5-1]의 고객 릴레이션은 차수는 6이다.

  • 모든 릴레이션은 최소 1 이상의 차수를 유지해야 한다.

  • 릴레이션의 차수는 일반적으로 자주 변하지 않는다는 정적인 특징이 있다.

  카디널리티

  • 하나의 릴레이션에서 튜플의 전체 개수를 카디널리티(cardinality)라고 한다.

  • 예를 들어 [그림 5-1]의 고객 릴레이션의 카디널리티는 4이다.

  • 튜플이 없는 릴레이션이 존재할 수도 있다.

  • 새로운 튜플이 계속 삽입되거나 기존 튜플이 삭제될 수 있으므로 릴레이션의 카디널리티는 일반적으로 자주 변한다는 동적인 특징이 있다.

  릴레이션과 데이터베이스의 구성

  • 관계 데이터 모델에서 릴레이션은 [그림 5-2]와 같이 릴레이션 스키마와 릴레이션 인스턴스로 구성되어 있다.

  

  릴레이션 스키마

  • 릴레이션 스키마는 릴레이션의 이름과 릴레이션에 포함된 모든 속성의 이름으로 정의하는 릴레이션의 논리적 구조다.

  • 일반적으로 다음과 같은 형태로 쉽게 표현한다.

  릴레이션 이름(속성이름1, 속성이름2, …, 속성이름 n)

  • [그림 5-2]의 고객 릴레이션에서 릴레이션 스키마는 고객(고객아이디, 고객이름, 나이, 등급, 직업, 적립금) 이다.

  • 릴레이션 스키마는 릴레이션 내포라고도 부른다.

  릴레이션 인스턴스

  • 릴레이션 인스턴스는 어느 한 시점에 릴레이션에 존재하는 튜플들의 집합이다.

  • [그림 5-2]의 고객 릴레이션에서 4개의 튜플로 구성된 릴레이션 인스턴스를 확인할 수 있다.

  • 릴레이션 인스턴스는 간단히 릴레이션이라 부르기도 하고 릴레이션 외연이라고도 부른다.

  데이터베이스 스키마와 데이터베이스 인스턴스

  • 일반적으로 데이터베이스는 릴레이션이 여러 개로 구성된다.

  • [그림 5-3]와 같이 인터넷 쇼핑몰 데이터베이스는 여러 릴레이션으로 구성되어 있다.

  

  • 데이터베이스 스키마는 데이터베이스를 구성하는 릴레이션들의 스키마를 모아놓은 것이다.

  • 데이터베이스 인스턴스는 어느 한 시점에서 데이터베이스에 저장된 데이터 내용의 전체 집합을 의미한다.

  릴레이션의 특성

  • 관계 데이터 모델의 릴레이션에는 4가지 중요한 특성이 있다.

  • 기본적으로 이 4가지 특성을 만족해야 테이블이 릴레이션으로 인정받을 수 있다.

  1. 튜플의 유일성 : 하나의 릴레이션에는 동일한 튜플이 존재할 수 없다.

  2. 튜플의 무순서 : 하나의 릴레이션에서 튜플 사이의 순서는 무의미하다.

  3. 속성의 무순서 : 하나의 릴레이션에서 속성 사이의 순서는 무의미하다.

  4. 속성의 원자성 : 속성 값으로 원자 값만 사용할 수 있다. (원자 값이란 더는 분해할 수 없는 하나의 값을 의미한다)

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• [데이터베이스개론] 관계 데이터 모델의 개념 - Key의 종류

  2023-02-15

  devFancy

  Database
  • Key의 종류
  • 슈퍼키
  • 후보키
  • 기본키
  • 대체키
  • 외래키
  • Reference

  이 글의 정보들은 데이터베이스 개론과 면접을 위한 CS 전공지식 노트 교재를 공부하면서 정리한 내용을 토대로 작성하였습니다.

  Key의 종류

  • key는 테이블 간의 관계를 조금 더 명확하게 하고, 관계 데이터 모델에서 중요한 제약조건을 정의한다.

    또한 튜플을 처리하는 데 중요한 역할을 하므로 키의 개념을 정확히 이해할 필요가 있다.

  • 관계 데이터 모델에서는 키를 다음과 같이 슈퍼키, 후보키, 기본키, 대체키, 외래키의 다섯 가지로 분류할 수 있다.

  슈퍼키

  • 슈퍼키는 유일성의 특성을 만족하는 속성 또는 속성들의 집합이다. 유일성은 키가 갖추어야 하는 기본 특성으로, 키 값이 같은 튜플은 존재할 수 없다.

  

  • 예를 들어 [그림 5-2]의 고객 릴레이션에서 고객아이디 속성은 모든 고객 튜플마다 값이 다르고 이를 통해 다른 튜플과 유일하게 구별할 수 있으므로 슈퍼키가 될 수 있다.

  • 그러나 다른 속성(나이, 등급, 직업, 적립금)은 값이 같은 고객이 있을 수 있으므로 유일성을 만족시키지 못해 슈퍼키가 될 수 없다.

  • 고객 아이디 속성만으로도 모든 튜플을 구별할 수 있기 때문에 고객 아이디를 포함하는 속성 집합은 모두 슈퍼키가 될 수 있다.

  후보키

  • 후보키는 유일성과 최소성을 만족하는 속성 또는 속성들의 집합이다. 최소성은 꼭 필요한 최소한의 속성들로만 키를 구성하는 특성이다. 그러므로 하나의 속성으로 구성된 키는 당연히 최소성을 만족한다.

  • 슈퍼키 중에서 최소성을 만족하는 것이 후보키가 된다. [그림 5-2]의 고객아이디 속성은 단독으로 고객 튜플을 유일하게 구별할 수 있으므로 후보키가 될 수 있다.

  • 후보키를 만족하기 위해서는 새로운 튜플이 삽입되거나 기존 튜플의 속성 값이 바뀌어도 유지되어야 한다.

  기본키

  • 여러 후보키 중에서 기본적으로 사용할 키를 반드시 선택해야 하는데 이것이 기본키다.

  • 후보키가 1개일 경우에는 해당 후보키가 기본키로 선택하고, 후보키가 여러개일 경우에는 데이터베이스 사용 환경을 고려해서 적합한 것을 기본키로 선택하면 된다.

  

  • 선택한 기본키는 [그림 5-6]과 같이 속성 이름에 밑줄을 그어 표헌한다.

  • 기본키를 선택할 때 고려하면 도움이 되는 기준 몇 가지를 정리했다.

  1. 널 값을 가질 수 있는 속성이 포함된 후보키는 기본키로 부적합하다.

  2. 값이 자주 변경될 수 있는 속성이 포함된 후보키는 기본키로 부적합하다.

  3. 단순한 후보키를 기본키로 선택한다.

  • 기본키 선정 과정은 대학에서 학생회장을 선발하는 과정과 유사하다. 대학에 다니는 학생들(슈퍼키) 중에서 학생회장이 될 만한 자격을 갖춘 후보 학생(후보키)을 추천한 다음, 지지를 가장 많이 받은 한 명의 학생(기본키)을 학생회장으로 임명하는 과정으로 이해하면 된다.

  대체키

  • 대채키는 기본키로 선택되지 못한 후보키들이다.

  

  • [그림 5-8]은 하나의 릴레이션에서 볼 수 있는 슈퍼키, 후보키, 기본키, 대체키의 관계를 그림으로 표현한 것이다.

  • 이 외에도 다른 릴레이션과 관계에서 고려할 수 있는 외래키가 있다.

  외래키

  • 외래키는 어떤 릴레이션에 소속된 속성 또는 속성 집합이 다른 릴레이션의 기본키가 되는 키다.

  • 다시 말해 다른 릴레이션의 기본키를 그대로 참조하는 속성의 집합이 외래키다.

  외래키가 다른 테이블의 대체키를 참조하는 것도 가능하다.
  기본키로 선택받지 못했지만 유일성과 최소성을 만족하는 대체키를 참조하더라도 **관련 있는 튜플을 구분할 수 있기 때문**이다.
  

  • 외래키의 개념과 필요성을 파악하기 위해 인터넷 쇼핑몰을 위한 데이터베이스에서 고객 릴레이션과 주문 릴레이션의 관계를 생각해보자.

  

  • [그림 5-9]에서 고객 릴레이션은 속성이 6개이고, 고객 아이디 속성이 기본키다. 주문 릴레이션은 속성이 6개이고, 주문번호 속성이 기본키다.

  • 여기서 주문 릴레이션의 주문고객 속성이 고객 릴레이션의 기본키인 고객 아이디 속성을 참조하면 주문고객 속성을 외래키라고 한다.

  

  • [그림 5-10]와 같이 외래키는 반드시 다른 릴레이션의 기본키를 참조해야 하며 외래키의 도메인은 참조되는 기본키와 같게 정의되어야 한다.

  Reference

  • 데이터베이스 개론

  • 면접을 위한 CS 전공지식 노트

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• [Programmers] 43165. 타켓 넘버(dfs)

  2023-02-13

  devfancy

  Algorithm
  • 성능 요약
  • 구분
  • Answer Code(2023.02.13)
    • Answer Code1 - 문제 풀이

  문제 링크

  성능 요약

  • 메모리: 78 MB, 시간: 0.31 ms - Answer Code1(2023.02.13)

  구분

  코딩테스트 연습 > 깊이／너비 우선 탐색（DFS／BFS）

  Answer Code(2023.02.13)

  
  class Solution {
      int [] numbers;
      int target;
      int answer;
  
      void dfs(int index, int sum) {
          //1. 탈출 조건
          if(index == numbers.length) {
              if(sum == target) answer++;
              return;
          }
          //2. 수행 동작
          dfs(index + 1, sum + numbers[index]);
          dfs(index + 1, sum - numbers[index]);
      }
  
      public int solution(int[] numbers, int target) {
          answer = 0;
          this.numbers = numbers;
          this.target = target;
  
          dfs(0, 0);
  
          return answer;
      }
  }
  

  Answer Code1 - 문제 풀이

  1. 수행 동작 : 인덱스 값은 현재 인덱스에 하나를 더하거나 뺀 값으로 넘겨주면 된다. => index + 1 또는 index - 1

     • 왜냐하면 경우의 수가 2가지(+ 또는 -)이기 때문이다.

     • sum 에는 numbers[index]를 더하거나 빼주면 된다. (즉 여테까지 만들어진 누적합에 현재 index 번째 숫자를 더해서 다음 dfs 함수를 call 해주는 의미)

  2. 탈출 조건 : 재귀함수는 영원하게 불러주기 때문에, 탈출 조건은 현재 재귀함수가 call된 인덱스(depth 길이)가 numbers.length만큼 되면 빠져나오기로 한다.

     • 마지막 노드까지 탐색했을 때(index와 numbers 배열의 길이가 같은 경우), target과 sum의 값이 일치하면 answer 값을 증가시키고 탈출한다.
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• [DB] RDB와 NoSQL

  2023-02-12

  devFancy

  Database
  • RDB
  • RDBMS
    • MySQL
    • PostgreSQL

  이 글의 정보들은 데이터베이스 개론과 면접을 위한 CS 전공지식 노트 교재를 공부하면서 정리한 내용을 토대로 작성하였습니다.

  RDB

  • RDB는 키(key)와 값(value)들의 간단한 관계를 테이블화 시킨 매우 간단한 원칙의 전산정보 데이터베이스이다.

  • 관계 데이터베이스 모델의 주요 이점은 직관적인 데이터 표현 방법을 제공하고 관련 데이터 포인트에 쉽게 접근할 수 있다는 점이다.

  • 관계 데이터베이스를 사용하면 데이터를 관리하고 저장할 때 다음과 같은 여러 가지 장점이 있다.

  • RDB의 장점

    • [1] 정형화된 데이터를 저장하기 때문에 데이터의 형태와 크기를 미리 정하고 테이블 단위로 구분하여 데이터를 저장할 수 있다.

    • [2] 트랜잭션을 통해 ACID (원자성, 일관성, 격리성, 지속성)를 보증하여 안정적인 데이터 관리가 가능하다.

    • [3] 조인을 포함해 복잡한 조건을 포함하는 데이터 검색이 가능하다. (복잡한 질의 처리 가능)

    • [4] 데이터베이스 정규화 : 관계 데이터베이스는 데이터 중복성을 줄이고 데이터 무결성을 개선하는 정규화라는 설계 기법을 사용한다.

  RDBMS

  • RDBMS란 행과 열을 가지는 표 형식 데이터를 저장하는 형태의 데이터베이스를 가리키며 SQL이라는 언어를 써서 조작한다.

  • RDBMS 종류에는 MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, MariaDB 등이 있다.

  

  • 현재 기준(2023.02.13) 가장 인기있는 10가지 DBMS는 다음과 같다.

  

  • 관계 데이터베이스의 경우 표준 SQL은 지키기는 하지만, 각각의 제품에 특화시킨 SQL을 사용한다.

    • 예를 들어 Oracle의 경우 PL/SQL 이라고 하며 SQL Server에서는 T-SQL, MySQL은 SQL을 사용한다.

  MySQL

  • MySQL 은 대부분의 OS(운영체제)와 호환되며 현재 2위로 많이 사용하는 데이터베이스 관리 시스템이며 메타, 트위터 등 많은 기업에서 MySQL를 사용하고 있다.

    • 참고) - DB-Engines Ranking

  • C, C++로 만들어졌으며 MyISAM 인덱스 압축 기술, B-tree 기반의 인덱스, Thread 기반의 메모리 할당 시스템, 매우 빠른 조인, 최대 64개의 인덱스를 제공한다.

  • 대용량 데이터베이스를 위해 설계되어 있고 롤백, 커밋, 이중 암호 지원 보안등의 기능을 제공하며 많은 서비스에서 사용한다.

  • MySQL의 스토리지 엔진 아키텍쳐는 다음과 같다.

  

  • 데이터베이스의 심장과도 같은 역할을 하는 곳이 바로 스토리지 엔진인데, 모듈식 아키텍쳐로 쉽게 스토리지 엔진을 바꿀 수 있으며, 데이터 웨어하우징, 트랜잭션 처리, 고가용성 처리에 강점을 두고 있다.

  • 스토리지 엔진 위에는 커넥터 API 및 서비스 계층을 통해 MySQL 데이터베이스와 쉽게 상호 작용할 수 있다.

  • 또한, MySQL은 쿼리 캐시를 지원해서 입력된 쿼리 문에 대한 전체 결과 집합을 저장하기 때문에 사용자가 작성한 쿼리가 캐시에 있는 쿼리와 동일하면 서버는 단순히 구문 분석, 최적화 및 실행을 건너뛰고 캐시의 출력만 표시한다.

  • 하지만 MySQL에는 단점들이 있다.

    • 복잡한 쿼리를 사용할 때에는 성능 저하를 일으킨다.

    • 트랜잭션 지원이 완벽하지 않다.

    • 사용자정의 함수의 사용이 쉽지 않고 유연하지 않는다.

  PostgreSQL

  • PostgreSQL 역시 개발자들이 선호하는 데이터베이스 기술로 널리 인정받고 있다.(세계 4위)

  

  • PostgreSQL 은 수년간 압도적인 성장 속도를 보여주며 3위와의 격차를 좁혀나가고 있다.

  • PostgreSQL의 특장점은 다음과 같다.

    • [1] 라이선스에 대한 비용 문제가 전혀 없다. - BSD 라이선스이며, 라이선스의 가장 큰 특징은 소스를 변경하고 그 소스를 숨긴 채 재배포 해도 법적으로 문제가 없다는 점이다.

    • [2] 오래된 오픈소스의 안정성 - 매우 가볍게 돌아가는 데이터베이스지만, 대용량 데이터의 처리에도 큰 문제점이 발견되지 않았고, 표준SQL 잘 따르고있다.

    • [3] 여전히 발전중인 데이터베이스 - PostgreSQL은 생각보다 빠른 속도로 업데이트를 지속하고 있다.

    • [4] 장점이자 단점인 독창적인 자료형 및 문법 - 장애 시 참고자료로 국내자료에서 쉽게 찾아볼 수 없다. ostgreSQL의 최근 버젼들이 오류메시지를 한글화해서 보여주면서, 한글 오류를 해외 레퍼런스에서 검색하는데 있어 많은 어려움을 겪기도 했다.

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• [Programmers] 17677. [1차] 뉴스 클러스터링

  2023-02-11

  devfancy

  Algorithm
  • 성능 요약
  • 구분
  • Answer Code1(2021.02.11)
  • 문제 풀이
  • Review

  문제 링크

  성능 요약

  • 메모리: 81.2 MB, 시간: 7.34 ms

  구분

  • 코딩테스트 연습 > 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT

  Answer Code1(2021.02.11)

  import java.util.*;
  
  class Solution {
      public int solution(String str1, String str2) {
  
          //[1]
          ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>();
          ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();
  
          ArrayList<String> intersection = new ArrayList<>();
          ArrayList<String> union = new ArrayList<>();
  
          double jaccard = 0;
          
          //[2]
          str1 = str1.toLowerCase();
          str2 = str2.toLowerCase();
  
          //[3]
          for(int i = 0; i < str1.length()-1; i++) {
              char first = str1.charAt(i);
              char second = str1.charAt(i + 1);
  
              if((first >= 'a' && first <= 'z') && (second >= 'a' && second <= 'z')) {
                  list1.add(first + "" + second);
              }
          }
  
          for(int i = 0; i < str2.length()-1; i++) {
              char first = str2.charAt(i);
              char second = str2.charAt(i + 1);
  
              if((first >= 'a' && first <= 'z') && (second >= 'a' && second <= 'z')) {
                  list2.add(first + "" + second);
              }
          }
          
          for(String s : list1) {
              if(list2.remove(s)) {
                  intersection.add(s);
              }
              union.add(s);
          }
  
          for(String s : list2) {
              union.add(s);
          }
          
          //[4]
          if(union.size() == 0) {
              jaccard = 1;
          } else {
              jaccard = (double)intersection.size() / (double)union.size();
          }
          
          //[5]
          return (int)(jaccard * 65536);
      }
  }
  

  문제 풀이

  • 문제 설명 요약 : 자카드 유사도를 구하는 문제인데, 자카드 유사도의 값은 교집합 / 합집합이다.

    • 대소문자를 구분하지 않는다.

    • 공집합일 경우에는 값을 1로 정의한다.

    • 기타 공백 or 숫자 or 특수 문자가 들어있는 경우는 그 글자 쌍을 버린다.

  • 풀이 순서

    • [1] 두 집합을 연결리스트로 생성한다. 그리고 교집합과 합집합을 담는 연결리스트를 생성한다.

    • [2] 두 문자열을 전부 소문자로 변환한다.

    • [3] 기타 공백 or 숫자 or 특수 문자가 들어있는 경우는 그 글자 쌍을 버린다.

      • list2.remove(s) : 해당 값이 있으면 제거하고 true을 반환하거나 해당 값이 없으면 false를 반환한다.

    • [4] 공집합일 경우에는 1 로 정의한다.

    • [5] 자카드 유사도를 구한다.(소수점이 나오도록 double형으로 변환하여 계산한다)

      • 마지막에 정수형으로 return 할 때 int형으로 변환하여 65536을 곱한다.

  Review

  • 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT 1차 5번 문제였다. (난이도 : 중)

  • 문제 설명이 길다고 해서 겁먹지 말고, 집중해서 읽으면 쉽게 풀 수 있는 문제였다.

  • 조건이 많으면, 풀이 순서를 정리한 뒤에 하나씩 풀어나가는 연습을 꼭 하자.

  Read All

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