데이터베이스 기본 개념

<데이터와 정보>

- 데이터(data): 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값

- 정보(information): 의사 결정에 유용하게 활용할 수 있도록 데이터를 처리한 결과물

- 정보처리(information processing): 데이터에서 정보를 추출하는 과정 또는 방법

 

<정보 시스템과 데이터베이스>

- 정보 시스템 (information system): 조직 운영에 필요한 데이터를 수집하여 저장해두었다가 필요할 때 유용한 정보를 만들어 주는 수단

- 데이터 베이스: 정보 시스템 안에서 데이터를 저장하고 있다가 필요할 때 제공하는 역할 담당

 

데이터베이스(DB;DataBase): 특정 조직의 여러 사용자가 공유하여 사용하여 사용할 수 있도록 통합 해서 저장한 운영 데이터의 집합

 

<데이터베이스의 정의와 특징>

- 공유 데이터: 특정 조직의 여러 사용자가 함께 소유하고 이용할 수 있는 공용 데이터

- 통합 데이터: 최소의 중복과 통제 가능한 중복만 허용하는 데이터

- 저장 데이터: 컴퓨터가 접근할 수 있는 매체에 저장된 데이터

- 운영 데이터: 조직의 주요 기능을 수행하기 위해 지속적으로 꼭 필요한 데이터

- 실시간 접근: 사용자의 데이터 요구에 실시간으로 응답

- 계속 변화: 데이터의 계속적인 삽입, 삭제, 수정을 통해 현재의 정확한 데이터를 유지

- 동시 공유: 서로 다른 데이터의 동시 사용뿐만 아니라 같은 데이터의 동시 사용도 지원

- 내용 기반 참조: 데이터가 저장된 주소나 위치가 아닌 내용으로 참조 가능

                             예) 재고량이 1,000개 이상인 제품의 이름을 검색하시오

 

<형태에 따른 데이터 분류>

- 정형 데이터(미리 정해진 구조가 있어!): 엑셀의 스프레드시트, 관계 데이터베이스의 테이블

- 반정형 데이터(내용 안에 구조에 대한 설명이 같이 있어!): HTML, XML, JSON 문서, 센서 데이터

- 비정형 데이터(정해진 구조가 없어!): 소셜 데이터의 텍스트, 영상, 이미지, 음성

 

<정형 데이터(structured data)>

- 구조화된 데이터, 즉 미리 정해진 구조에 따라 저장된 데이터 (데이터 구조에 대한 설명과 데이터 내용은 별도로 유지됨)

   예) 엑셀의 스프레드시트, 관계 데이터베이스의 테이블

 

<반정형 데이터(semi-structured data)>

- 구조에 따라 저장된 데이터이지만 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 함께 존재

- 구조를 파악하는 파싱(parsing) 과정이 필요, 보통 파일 형태로 저장

   예) 웹에서 데이터를 교환하기 위해 작성하는 HTML, XML, JSON 문서나 웹 로그, 센서 데이터 등

 

<비정형 데이터(unstructured data)>

- 정해진 구조가 없이 저장된 데이터

   예) 소셜 데이터의 텍스트, 영상, 이미지, 워드나 PDF 문서와 같은 멀티미디어 데이터

 

<범주형 데이터(categorical data)>

- 범부로 구분할 수 있는 값, 즉 종류를 나타내는 값을 가진 데이터

- 크기 비교와 산술적인 연산이 가능하지 않아 질적 데이터라고도 함

- 명목형 데이터(nominal data): 순서, 즉 서열이 없는 값을 가지는 데이터

                                                  예) 성별, 혈액명, 거주 지역, 음식 메뉴, MBTI 검사 결과

- 순서형 데이터(ordinal data): 순서, 즉 서열이 있는 값을 가지는 데이터 예) 학년, 학점, 회원 등급

 

<수치형 데이터(numerical data)>

- 크기 비교와 산술적인 연산이 가능한 숫자 값을 가진 데이터

- 양적 데이터라고도 함

- 이산형 데이터(discrete data)

   개수를 셀 수 있는 띄엄띄엄 단절된 숫자 값을 가지는 데이터

    예) 고객 수, 판매량, 합격자 수

- 연속형 데이터(continuous data)

   측정을 통해 얻어지는 연속적으로 이어진 숫자 값을 가지는 데이터

   예) 키, 몸무게, 온도, 점수

 

<정성적 데이터와 정량적 데이터>

- 정성적 데이터(qualitative data): 좁은 의미로는 범주형 데이터, 사람의 주관적인 생각과 평가를 기술한 비정형 데이터

- 정량적 데이터(quantitative data): 좁은 의미로는 수치형 데이터, 객관적인 측정을 통해 수치나 도형, 기호 등으로 표현한 정형 데이터