[Chapter 01] 데이터베이스 기본 개념

---

1️⃣ 데이터베이스의 필요성

🧡 데이터와 정보

• 데이터
  • 현실세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실 or 값
  • ex. 온도
• 정보
  • 데이터를 처리한 결과물
  • ex. 평균기온

🧡 정보처리

• 정보처리
  • 데이터에서 정보를 추출하는 과정 or 방법
  • 데이터 → 정보처리 (가공) → 정보

🧡 정보시스템과 데이터베이스

• 정보시스템
  • 조직 운영에 필요한 데이터를 수집&저장 이후, 필요할 때 유용한 정보를 만들어줌
  • ex. 산업/정보 정보시스템
• 데이터베이스
  • 정보시스템 안에서 데이타를 저장하다가 필요할 때 꺼내줌

    

---

2️⃣ 데이터베이스의 정의와 특징

🧡 데이터베이스

• 데이터베이스 정의
  • 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
• 데이터베이스 특징
  • 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 동시사용도지원
  • 내용 기반 참조
    • 데이터가 저장된 주소나 위치가 아닌 내용으로 참조 가능
    • 예) 재고량이 1,000개 이상인 제품의 이름을 검색하시오.

---

3️⃣ 데이터 과학 시대의 데이터

🧡 형태에 따른 데이터 분류

• 정형 데이터
• 반정형 데이터
• 비정형 데이터

🧡 정형 데이터

• 정형 데이터
  • 미리 정해진 구조에 따라 저장
  • 구조화된 데이터
  • → 데이터의 구조와 내용이 별도로 유지된다
  • 엑셀 스프레드 시트, 관계 DB의 테이블
  • 고정된 숫자, 고정된 문자의 형태

🧡 반정형 데이터

• 반정형 데이터
  • 구조에 따라 저장
  • but 데이터 내용 안에 구조에 대한 설명이 존재
  • 파싱 작업 필요 (구조 파악 작업)
  • ex. JSON, XML

🧡 비정형 데이터

• 비정형 데이터
  • 정해진 구조 없이 저장된 데이터
  • ex. 영상, 이미지, 워드, PDF

🧡 특성에 따른 데이터 분류

• 범주형 데이터
  • 명목
  • 순서
• 수치형 데이터
  • 이산
  • 연속

🧡 범주형 데이터

• 범주형 데이터
  • 범주로 구분할 수 있는 값 (종류 존재)
  • 산술연산X, 크기비교X
  • 오직 구분/분류를 위한 것
  • 질적 데이터
  • 명목형 데이터
    • 순서, 즉 서열이 없는 값을 가지는 데이터
    • ex. 성별, 혈액형, 학과명, 거주 지역, 음식 메뉴, MBTI 검사 결과
  • 순서형 데이터
    • 순서, 즉 서열이 있는 값을 가지는 데이터
    • ex. 학년, 학점, 회원 등급

🧡 수치형 데이터

• 수치형 데이터
  • 크기비교, 산술연산 O
  • 숫자 값 데이터
  • 양적 데이터
  • 이산형 데이터
    • 개수를 셀 수 있는 띄엄띄엄 단절된 숫자 값을 가지는 데이터
    • ex. 고객 수, 판매량, 합격자 수
  • 연속형 데이터
    • 측정을 통해 얻어지는 연속적으로 이어진 숫자 값을 가지는 데이터
    • ex. 키, 몸무게, 온도, 점수

🧡 정성적 데이터와 정량적 데이터

• 정성적 데이터
  • 계산 불가능
  • 범주형 데이터
  • 비정형 데이터
• 정량적 데이터
  • 계산 가능
  • 수치형 데이터
  • 정형 데이터
• 정량적 데이터가 정성적 데이터에 비해 처리/저장 비용이 낮음

---

💻 Reference

데이터베이스 개론 - 예스24