[데이터베이스] 데이터베이스 기본 개념

데이터

• 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값

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정보

• 데이터를 가공하여 더욱 쉽게 처리할 수 있도록 만드는 것

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정보처리

• 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법

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정보 시스템

• 조직 운용에 필요한 데이터를 수집하여 의사 결정이 필요할 때 처리하여
• 유용한 정보를 만들어주는 시스템

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데이터베이스

• 정보 시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 역할 담당
• 특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합해서 저장한 운영 데이터의 집합

1. 공유 데이터

• 특정 조직의 여러 사용자가 함께 소유하고 이용할 수 있는 공용 데이터

2. 통합 데이터

• 최소의 중복과 통제 가능한 중복만 허용

3. 저장 데이터

• 컴퓨터가 저장할 수 있는 매체에 저장된 데이터

4. 운용 데이터

• 조직의 주요 기능을 수행하기 위해 지속적으로 꼭 필요한 데이터

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데이터베이스 특징

1. 실시간 접근

• 사용자의 데이터 요구에 실시간 응답

2. 계속 변화

• 삽입, 삭제, 수정을 통해 정확한 데이터 유지

3. 동시 공유

• 서로 다르거나 같은 데이터 동시 사용 지원

4. 내용 기반 참조

• 데이터가 저장된 주소나 위치가 아닌 내용으로 참조 가능
• 예) 재고량이 1,000개 이상인 제품의 이름 검색하시오.

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REAL TIME

• 직접적
• 적시적

ONLINE TIME

• 간접적
• 비적시적

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형태에 따른 데이터 분류

• 정형 데이터
  • 구조화 된 데이터, 즉 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터
  • 예) 엑셀 스프레드시트, 관계 DB의 테이블

• 반정형 데이터
  • 구조에 따라 저장된 데이터이지만 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 함께 존재
  • 구조를 파악하는 파싱 과정이 필요, 보통 파일 형태로 저장
  • 예) HTML, XML, JSON 등

• 비정형 데이터
  • 정해진 구조가 없는 데이터
  • 예) 소설 데이터의 텍스트, 영상, 이미지 등

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특성에 따른 데이터 분류

• 범주형 데이터
  • 범주로 구분할 수 있는 값, 즉 종류를 나타내는 값을 가진 데이터
  • 질적 데이터라고도 함(크기 비교와 산술 연산 X)
  • 명목형 데이터
    • 순서, 즉 서열이 없는 값을 가지는 데이터
    • 예) 성별, 혈액형, 학과명, 거주 지역, 음식 메뉴, MBTI 검사 결과
  • 순서형 데이터
    • 순서, 즉 서열이 있는 값을 가지는 데이터
    • 예) 학년, 학점, 회원 등급

• 수치형 데이터
  • 크기 비교와 산술적인 연산 가능한 숫자 값을 가진 데이터
  • 양적 데이터라고도 함
  • 이산형 데이터
    • 개수를 셀 수 있는 띄엄띄엄 단절된 숫자 값을 가지는 데이터
    • 예) 고객 수, 판매량, 합격자 수
  • 연속형 데이터
    • 측정을 통해 얻어지는 연속적으로 이어진 숫자 값을 가지는 데이터
    • 예) 키, 몸무게, 온도, 점수

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정성적 데이터

• 좁은 의미로의 범주형 데이터
• 사람들의 주관적인 생각과 평가를 기술한 비정형 데이터

정량적 데이터

• 좁은 의미로의 수치형 데이터
• 객관적인 측정을 통해 수치나 도형, 기호 등으로 표현한 정형 데이터

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