SQLD 시험준비 (벼락치기) 개념정리 5번째 글
아직도 갈 길이 좀 남은 것 같아 걱정.. 시험 하루 전 오늘, 마저 벼락치기를 해보려 한다.
개념정리 1 ~ 4편은 아래 글을 참조
2024 SQLD 시험 준비 - 개념 정리 1편 <데이터 모델의 이해>
1월 말일에 SQLD 시험을 등록하고 한 달이 지났는데 아직 공부 시작을 하지 않았다. 물론 개인적으로 진짜 바쁘긴 했지만, 이렇게 코앞에 다가올 때까지 하지 않을 줄 몰랐다. 사실 사이트에 가서
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2024 SQLD 시험 준비 - 개념 정리 2편 <엔터티, 속성, 관계>
SQLD 시험준비 (벼락치기) 개념정리 2번째 글 첫 번째 글인 정리는 아래를 참고. 2024.03.03 - [일상 기록] - 2024 SQLD 시험 준비 - 개념 정리 1편 엔터티 (Entity) 엔터티 (Entity) 정의 및 개념 데이터의 집합
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2024 SQLD 시험 준비 - 개념 정리 3편 <식별자>
SQLD 시험준비 (벼락치기) 개념정리 3번째 글 개념정리 1, 2편은 아래 글을 참조 2024 SQLD 시험 준비 - 개념 정리 1편 1월 말일에 SQLD 시험을 등록하고 한 달이 지났는데 아직 공부 시작을 하지 않았다.
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2024 SQLD 시험 준비 - 개념 정리 4편 <성능 데이터 모델링, 정규화, 반정규화>
SQLD 시험준비 (벼락치기) 개념정리 4번째 글 개념정리 1 ~ 3편은 아래 글을 참조 2024 SQLD 시험 준비 - 개념 정리 1편 1월 말일에 SQLD 시험을 등록하고 한 달이 지났는데 아직 공부 시작을 하지 않았다
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관계 (Relationship)
관계 개념
- 엔터티의 인스턴스 사이의 논리적 연관성
- 관계를 맺는다 = 부모의 식별자를 자식에 상속하고, 상속된 속성을 매핑키 (조인키)로 활용하여 부모 → 자식 연결함
- 예) 학생 테이블 (학생 번호, 학생 이름, 학생 전공 번호) 전공 테이블 (전공 번호, 전공명, 전공 대학명)에서 전공 번호 조인키로 연결하면 전공명 - 학생 이름 확인 가능
관계 분류
- 존재 관계: 엔티티 간의 상태를 의미, A라는 엔터티가 B라는 엔터티에 존재에 영향을 줌
- 행위 관계: 엔터티의 행위가 있는 것을 의미 (예: 주문 등 행위에 의해)
조인
- 데이터의 경우 중복을 피하기 위해 정규화를 통해 테이블이 분리됨
- 분리된 테이블은 서로 관계를 맺음
- 두 테이블의 데이터를 동시 출력하거나 관계가 있는 테이블 참조가 필요하여 데이터를 연결함 → 조인
계층형 데이터 모델
- 자기 자신끼리 관계가 발생
- 하나의 엔터티 내의 인스턴스끼리 계층 구조를 가짐
- 계층 구조를 갖는 인스턴스끼리 연결 = 셀프조인
트랜잭션
- 하나의 연속적인 업무 단위
- 트랜잭션에 의한 관계는 필수적인 관계 형태를 가짐
- 하나의 트랜잭션에는 여러 SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE 등이 포함될 수 있음
- 모두 성공하거나 모두 취소되어야 하는 특성을 갖는 연속적인 업무 단위
- 즉, 서로 독립적으로 발생되면 안되며 부분 COMMIT 불가
필수적, 선택적 관계 & ERD
IE 표기법 | 바커 표기법 | |
필수적 / 선택적 관계 구분 | 원 (O) 사용 | 실선 / 점선 |
필수적 관계 | 원을 그리지 않음 | 실선 표기 |
선택적 관계 | 원을 그림 (관계선 끝) | 점선 표기 |
예시 | ![]() |
![]() |
Null
- 아직 정해지지 않은 값
- 0 또는 빈문자 ('') 와는 다른 개념
- 모델 설계 시 각 컬럼별로 Null을 허용할지 여부를 결정 (Nullable column)
Null 특징
- Null 을 포함한 연산 결과는 항상 Null (예: +, - 등 연산식) → Null을 사전 치환 후 연산해야 함
- 집계함수는 Null을 제외하여 연산됨 (예: SUM, AVG, MIN, MAX 등)
Null 표기법
IE 표기법 | 바커 표기법 | |
Null 허용여부 | 알 수 없음 | 속성 앞에 동그라미 표시 |
예시 | 주문 ㅁ # 주문번호 ㅁ ㅇ 주문금액 ㅁ ㅇ 주문취소금액 |
대체 여부에 따른 식별자 구분
본질 식별자 | - 업무에 의해 만들어지는 식별자 - 반드시 필요한 식별자 |
인조 식별자 | - 업무에 필요하진 않지만 인위적으로 만들어지는 식별자 - 중복 데이터 발생 가능성 있음 (데이터 품질 저하) - 불필요한 인덱스 생성 가능 (저장공간 낭비 및 DML 성능 저하) |
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