001 데이터베이스 기본 개념

01. 데이터베이스의 필요성 

 1. 데이터와 정보 

- 데이터 : 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값, 자료라고도 함

- 정보 : 데이터를 의사 결정에 유용하게 활용할 수 있도록 처리하여 체계적으로 조직한 결과물

 

- 정보 처리 : 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법. 

즉, 정보 처리는 데이터를 상황에 맞게 분석하거나 해석하여 데이터 간의 의미 관계를 파악하는 것

 

 2. 정보 시스템과 데이터베이스

- 정보시스템 : 조직 운영에 필요한 데이터를 수집하여 저장해두었다가 의사 결정이 필요할 때 처리하여 유용한 정보를 만들어주는 수단

- 정보 시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 핵심 역할은 데이터베이스가 담당

- 데이터베이스 : 데이터를 모아두는 창고

 

02. 데이터베이스의 정의와 특징

 1. 데이터베이스의 정의 

- 데이터베이스 : 특정 조직의 여러 사용자가 '공유'하여 사용할 수 있도록 '통합'해서 '저장'한 '운영'데이터의 집합

 

<데이터베이스의 핵심 개념>

* 공유데이터 

특정 조직의 여러 사용자가 함께 소유하고 이용할 수 있어야 하는 공용 데이터

* 통합데이터

데이터 중복성, 즉 똑같은 데이터가 여러 개 존재하는 것을 허용하지 않는다.

하지만 효율성 때문에 중복을 의도적으로 허용하는 경우도 있으므로, 통합데이터는 데이터의 중복을 최소화하고 통제가 가능한 중복만 허용하는 데이터라는 의미로 이해해야 한다.

* 저장데이터

데이터는 주로 컴퓨터가 처리하므로, 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 데이터베이스를 저장해야 한다.

* 운영데이터

조직을 운영하고 조직의 주요 기능을 수행하기 위해 꼭 필요하다. 지속적으로 유지해야 하는 데이터

 

 2. 데이터베이스의 특징 

 a) 실시간 접근성

사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답할 수 있어야 한다. 

 b) 계속 변화

현실 세계의 상태를 정확히 반영해야 의미가 있다.

즉, 데이터베이스는 동적인 특징이 있어 데이터를 계속 삽입, 삭제, 수정하여 현재의 정확한 데이터를 유지해야 한다.

c)  동시 공유

여러 사용자가 동시에 이용할 수 있는 동시 공유의 특징을 제공해야 한다.

동시 공유는 여러 사용자가 서로 다른 데이터를 동시에 사용하는 것뿐 아니라, 같은 데이터를 동시에 사용하는 것도 모두 지원한다는 의미

d) 내용 기반 참조

저장된 주소나 위치가 아닌 데이터의 내용, 즉 값으로 참조할 수 있다. 

일반적으로 컴퓨터에 저장된 데이터는 저장 주소를 알아야 검색이 가능하다.

 

03. 데이터 과학 시대의 데이터

 1. 형태에 따른 데이터 분류

 1) 구조화된 형태에 따른 데이터 분류 

- 정형 데이터

구조화된 데이터, 즉 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터 

ex. 엑셀의 스프레드시트, 관계 데이터베이스의 테이블

- 반정형 데이터

구조에 따라 저장된 데이터지만 정형 데이터와 달리 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 함께 존재.

따라서 데이터 내용에 대한 설명, 즉 구조를 파악하는 파싱과정이 필요하고, 보통 파일 형태로 저장된다.

ex. HTML, XML, JSON 문서, 웹 로그, 센서 데이터 

- 비정형 데이터

정해진 구조가 없이 저장된 데이터.

ex. 소셜데이터의 텍스트, 영상, 이미지, 음성

 

2. 특성에 따른 데이터 분류

 1) 범주형 데이터 

 범주로 구분할 수 있는 값, 즉 종류를 나타내는 값을 가진 데이터를 의미

 대부분 문자 타입의 값으로, 양적 측면에서 크기 비교와 산술적인 연산이 가능하지 않기 때문에 '질적 데이터'라고도 한다.

ex. 성별, 학년

 

- 명목형 데이터 : 순서, 즉 서열이 없는 값을 가지는 데이터 

ex. 성별, 혈액형, 학과명, 거주 지역, 음식메뉴

- 순서형 데이터 : 순서, 즉 서열이 있는 값을 가지는 데이터 

ex. 학년, 학점, 회원 등급

 

2) 수치형 데이터

양적 측멱에서 크기 비교와 산술적인 연산이 가능한 숫자 값을 가진 데이터를 의미. 따라서 '양적 데이터'라고도 한다.

ex. 키, 몸무게, 고객 수, 판매량

 

- 이산형 데이터 : 개수를 셀 수 있는 고객 수, 판매량, 합격자 수와 같이 이어지지 않고 띄엄띄엄 단절된 숫자 값을 가지는 데이터를 의미.

보통 소수점이 없는 정수타입의 값으로 표현.

- 연속형 데이터 : 측정을 통해 얻어지는 키, 몸무게, 온도, 점수와 같이 연속적으로 이어진 숫자 값을 가지는 데이터를 의미.

보통 소수점이 있는 실수 타입의 값으로 표현.

 

 

[참고] 데이터베이스 개론_한빛 아카데미