Information Technology 2006.04.03 Yong Jung

목차 What is database? Link-based integration Knowledge base World Wide Web Computer Graphics

What is Database? 데이터베이스 – 부가적인 개념을 포함하고 있는 전산화된 데이터들의 집합 A simplified database system environment 데이터베이스 – 부가적인 개념을 포함하고 있는 전산화된 데이터들의 집합 데이터베이스는 데이터베이스 관리시스템 이라 부르는 컴퓨터 프로그램에 의해 관리되어진다. (DBMS) 데이터베이스 시스템 장점 데이터 중복 방지, 데이터 일관성, 데이터 공유, 보안 기능 강화, 백업과 복구 기능 지원 단점 복잡성, 크기, DBMS의 가격, 다른 하드웨어 공간요구, 데이터 변환의 비용, 성능 저하

DBMS Data Base Management System (DBMS) 데이터베이스의 정의, 검색, 갱신 등을 지원 응용프로그램과 데이터의 중재자 응용 프로그램이 데이터베이스를 공유하게 관리하는 소프트웨어 데이터베이스 인사 프로그램 재고관리 생산관리 데이터베이스 관리 시스템 (rf. Fig 1.2) 예; 대학 학사업무 DB에 대한 DBMS 기능 Define DB: specify data type for data element (Metadata) Construct DB: relate each table by keys Manipulate DB: query (read) update(add, delete, modify)

Data Modeling A data model is a conceptual representation of the data structures that are required by a database. 컴퓨터에서 데이터를 이용하기 쉽도록 실세계를 있는 그대로 모델링하는 것이 필요하다. 전통적인 Data model의 종류 Hierarchical data model Network data model Relational data model

Hierarchical data model Schema Diagram이 Tree No Cycle root record, child record, level 부모-자식(Parent-Child) 관계 : 1:n 관계의 두 레코드 타입

Network data model Schema Diagram이 Network → Graph 허용되는 레코드 타입, 관계성 Owner-Member 관계 : 1:n 관계를 갖는 두 레코드 타입

Relational data model Introduced by Ted Codd of IBM Research in 1970 테이블(릴레이션:관계)의 집합 개체 릴레이션, 관계 릴레이션 개체와 관계성을 모두 테이블로 정의하여 표현

Relational Database 관계 (Relation) 행과 열로 구성된 하나의 테이블 (A table of values) 튜플 (Tuple) 테이블의 한 행(row)을 구성하는 <속성이름, 값> 쌍들의 집합 (Row in the table) 물리적인 용어로는 레코드와 같음 속성 (Attribute) 테이블의 각 열(column)을 의미하며 레코드 구조의 필드에 대응됨 (Column header in the table) Relation이 가지는 성질(property)을 의미함 데이터의 가장 작은 논리적 단위

The Attributes and tuples of a relation STUDENT

Relational Algebra 정보의 검색을 위한 테이블 연산 선택 (Selection : ) – 특정 행들을 추출하는 과정 산출 (Projection : , ) – 특정 열들을 추출하는 과정 결합 (Join) – 특정 속성에 대해 일치하는 값들을 갖는 레코드들을 하나의 테이블로 병합

SQL (Structured Query Language) 관계 데이터베이스에서의 표준 데이터베이스 언어 기본 형태 SELECT 속성들의 목록 (attribute) FROM 관계들의 목록 (relation) WHERE 조건

Deductive database 논리 프로그래밍 기능이 결합된 관계 데이터베이스 시스템 관계 데이터베이스보다 데이터를 더 잘 나타냄 1차 서술 논리 – 논리 표현이 존재 (Horn clause) Rule clause – 만약 A 이면, B 이다. Unitary clause – 어떠한 변수도 갖고 있지 않은 fact Goal clause – 실제의 질의 Ex) Unitary clause 조상 (X, Y) – X는 Y의 조상이다. 부모 (X, Y) – X는 Y의 부모이다. Rule clause 조상 (X, Y) <- 부모 (X, Y) Goal clause <- 부모 (X, ‘철수’) – 철수의 부모는 누구인가?

Object-Oriented Database 프로그래밍 개념을 데이터베이스 문제에 적 용시킴 실세계 데이터를 더 유연하게 표현할 수 있음 하나의 객체는 데이터 항목과 관련된 처리 절차들로 구성된 독립적인 모듈

Object-Oriented Database OODB RDB 표현 방식 절차적 표현 선언적 표현 객체 Method에 의한 추상데이터 실체 값 동일성 구분 식별자에 의해 구별 값 자체로 구별 (value-oriented) 데이터 표현 유연 유연하지 않음 컴퓨터 계산 능력 취약 강력, 데이터 무결성 보장

Database technology 발전의 역사 객체지향 프로그래밍 (Kay,1972) 관계 데이터베이스 (Codd, 1970) 논리 프로그래밍 (Kowalski,1972) 객체지향 데이터베이스 (1986) 연역 데이터베이스 (1977) 연역, 객체지향 데이터베이스 (1989)

Link-based integration 다른 타입의 데이터베이스의 통합이 필요 -> 조화가 쉽지 않음! 연결 기반 통합이라 불리는 약한 통합이 더 실용적 분자 생물학 데이터베이스에 있는 두 엔트리의 관련성을 결정 (데이터베이스:엔트리) (데이터베이스1:엔트리1) -> (데이터베이스2:엔트리2)

지식 기반 지식과 데이터의 차이점 생물학적 엔터티와 이들 사이의 관계가 생물학의 지식을 구성 기존의 지식으로부터 새로운 지식이 생성될 수 있다. 연역 데이터베이스는 전형적인 지식 기반 이항관계간의 추론이 가능함 ex) ’A->B’, ‘B->C’ 로 ‘A->C’를 추론 생물학적 엔터티와 이들 사이의 관계가 생물학의 지식을 구성 온톨로지는 엔터티와 실세계의 추상적인 개념화에 기반한 이들간의 관계를 표현하는 방법의 공식적인 명시

WWW World Wide Web – 서버주소명과 파일명의 조합 ex)www.snubi.org/dragon0113/index.html 하이퍼링크 개념은 분자생물학 데이터베이스의 연결 기본 통합과 공통점이 많다 브라우저 프로그램으로 텍스트 파일 외에 이미지, 멀티미디어 파일들을 다룰 수 있음 서버 주소 서버내의 파일의 경로

Computer Graphics 단백질, RNA, DNA의 3차 구조를 이해하는데 유용 컴퓨터 연산 결과에 원자 좌표의 수치값으로 표현 그래픽 표현 모델 Wire-frame 모델 Ball-and-stick 모델 리본 모델 CPK 모델