SlideShare a Scribd company logo
1 of 33
Database
Produced by Tae Young Lee
Overview
• Database의 정의
• Database의 역사와 미래
• Database Ranking
• MySQL 설치 및 실행
What is Database?
• 데이터 베이스는 자료의 중복을 없애고, 효율적인 데이
터를 모으기 위한 기술이다.여러 응용 시스템들의 통합
된 정보들을 저장하여 운영할 수 있는 공용 데이터들의
묶음
Data& Infomation
• 데이터(Data)는 현실 세계로 부터 측정 및 로깅을 통해
얻어진 사실이나 값을 의미한다.
• 데이터는 가공하기 이전의 자료를 의미
• 가공한 결과를 정보 information이라 말한다.
• 즉 데이터를 컴퓨터와 같은 장비를 통해서 데이터를 처
리하게 되면 처리된 데이터를 정보라고 말한다.
데이터베이스란?
• DB란 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서 자료를 저
장하고, 이에 대한 정보를 사용할 수 있게 도와주는 데이
터 저장 방식중에 하나.
• 이는 테이블 그리고 테이블과 관련된 SQL구성 요소들을
담고 있다. 테이블은 열과 행으로
구성된다.
• 열은 테이블에 저장된 하나의 데이터, 행은 한 객체에 대
한 속성들을 타나내는 열 집합. 열과 행이 모여 하나의
테이블을
구성한다.
Transaction이란?
• 데이터베이스를 활용하여 데이터를 처리하는 과정을 트
랜잭션이라고 부른다!!
(DB용량이 full찼을 경우 트랜잭션로그를 삭제하는 것도
방법 이였다)
• transaction이란 데이터베이스 또는 관령 유사시스템에
서 사용할 수 있는 상호작용 단위다. 트랜잭션은 성공
및 실패가 분명하고, 이에 대한 상호 독립성을 가지고 있
다.
Transaction의 특징
• 원자성(Atomicity) 트랜잭션의 처리는 완전히 끝마치지
않을 경우 전혀 이루어지지 않은 것과 같아야 한다. 이러
한 특성을
Nothing이라한다.
• 일관성 (Consistency): 트랜잭션들 간의 영행이 한 방향
으로만 전달되어야 한다
• 고립성 (Isolation): 트랜잭션의 부분적인 상태룰 다른 트
랜잭션에 제공해서는 안된다.
• 지속성 (Durability) :성공적인 트랜잭션의 수행 후에는
반드시 데이터베이스(디스크)에 반영하여야 한다.
Relation Database(RDB)
• 관계형 데이터베이스는 관계형 데이터모델을 사용하는
데이터베이스를 말합니다.관계형데이터 모델은 IBM연구
소에서
근무하던 코드(E.FCodd)가 1970년에 제안하였는데, 이
모델은 상대수학적인 이론을 기반을 하고 있다. 집합론
과 논리분야의 개념을 사용하여 만들어진 이 데이터 모
델은 개체들간의 관계를 바탕으로 데이터를 저장하고 있
다.
• 데이터 저장에 필요한 명령어를 지원하기 위해 1974년
IBM연구소에서 Structured Query Language라는 SQL를
창안하였고,현재까지도 SQL을 기반으로 개발자들은 데
이터베이스를 관리하고 있다
SQL이란?
• SQL은 관계형 데이터베이스의 데이터를 관리 및 처리하기 위
해서 설계된 프로그래밍 언어다. 자료 검색에서 부터 데이터
베이스 접근 조정에 대한 관리까지 관계형 데이터베이스를 통
해서 처리해야 하는 모든 명령어를 담고 있다. 현재 많은 DB
가 이 언어를 표준으로 채택하여 지원
http://insights.wired.com/profiles/blogs/the-future-of-the-database-
Database Ranking
http://db-engines.com/en/ranking
MySQL 설치
http://blog.daum.net/bang2001/91
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database
20151024 database

More Related Content

Similar to 20151024 database

2016년 인문정보학 Sql세미나 2/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 2/32016년 인문정보학 Sql세미나 2/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 2/3in2acous
 
2016년 인문정보학 Sql세미나 1/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 1/32016년 인문정보학 Sql세미나 1/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 1/3in2acous
 
NoSQL 간단한 소개
NoSQL 간단한 소개NoSQL 간단한 소개
NoSQL 간단한 소개Wonchang Song
 
Sql 중심 코드 탈피 발표자료
Sql 중심 코드 탈피 발표자료Sql 중심 코드 탈피 발표자료
Sql 중심 코드 탈피 발표자료ssuser776e2d
 
Sql 중심 코드 탈피
Sql 중심 코드 탈피Sql 중심 코드 탈피
Sql 중심 코드 탈피ssuser776e2d
 
NoSQL distilled 왜 NoSQL인가
NoSQL distilled 왜 NoSQL인가NoSQL distilled 왜 NoSQL인가
NoSQL distilled 왜 NoSQL인가Choonghyun Yang
 
No sql survey report
No sql survey reportNo sql survey report
No sql survey reportGichan Lee
 
181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스
181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스
181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스KWANGIL KIM
 
[HaU] 신입 기술 면접 준비 java
[HaU] 신입 기술 면접 준비 java[HaU] 신입 기술 면접 준비 java
[HaU] 신입 기술 면접 준비 java유리 하
 
MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바
MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바
MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바NeoClova
 
데이타 플로우 다이어그램
데이타 플로우 다이어그램데이타 플로우 다이어그램
데이타 플로우 다이어그램uhahazza
 
손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)
손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)
손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)Devgear
 
MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론
MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론
MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론byunjieun
 
Introduction to mongo db
Introduction to mongo dbIntroduction to mongo db
Introduction to mongo dbMinho Kim
 
데이터의 이해
데이터의 이해데이터의 이해
데이터의 이해paul lee
 
Data oriented design
Data oriented designData oriented design
Data oriented designSangwook Kwon
 
I rods분석(20170313,01,김선태)
I rods분석(20170313,01,김선태)I rods분석(20170313,01,김선태)
I rods분석(20170313,01,김선태)Suntae Kim
 

Similar to 20151024 database (20)

2016년 인문정보학 Sql세미나 2/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 2/32016년 인문정보학 Sql세미나 2/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 2/3
 
Database design
Database designDatabase design
Database design
 
2016년 인문정보학 Sql세미나 1/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 1/32016년 인문정보학 Sql세미나 1/3
2016년 인문정보학 Sql세미나 1/3
 
NoSQL 간단한 소개
NoSQL 간단한 소개NoSQL 간단한 소개
NoSQL 간단한 소개
 
Sql 중심 코드 탈피 발표자료
Sql 중심 코드 탈피 발표자료Sql 중심 코드 탈피 발표자료
Sql 중심 코드 탈피 발표자료
 
Sql 중심 코드 탈피
Sql 중심 코드 탈피Sql 중심 코드 탈피
Sql 중심 코드 탈피
 
NoSQL distilled 왜 NoSQL인가
NoSQL distilled 왜 NoSQL인가NoSQL distilled 왜 NoSQL인가
NoSQL distilled 왜 NoSQL인가
 
No sql survey report
No sql survey reportNo sql survey report
No sql survey report
 
181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스
181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스
181215 MS SQL로 알아보는 데이터베이스
 
[HaU] 신입 기술 면접 준비 java
[HaU] 신입 기술 면접 준비 java[HaU] 신입 기술 면접 준비 java
[HaU] 신입 기술 면접 준비 java
 
MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바
MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바
MariaDB 마이그레이션 - 네오클로바
 
데이타 플로우 다이어그램
데이타 플로우 다이어그램데이타 플로우 다이어그램
데이타 플로우 다이어그램
 
Process and Thread
Process and ThreadProcess and Thread
Process and Thread
 
Uml 세미나
Uml 세미나Uml 세미나
Uml 세미나
 
손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)
손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)
손쉬운 데이터 연결 방법(라이브바인딩 활용)
 
MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론
MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론
MODS와 DC비교 및 변환-비도서자료론
 
Introduction to mongo db
Introduction to mongo dbIntroduction to mongo db
Introduction to mongo db
 
데이터의 이해
데이터의 이해데이터의 이해
데이터의 이해
 
Data oriented design
Data oriented designData oriented design
Data oriented design
 
I rods분석(20170313,01,김선태)
I rods분석(20170313,01,김선태)I rods분석(20170313,01,김선태)
I rods분석(20170313,01,김선태)
 

More from Tae Young Lee

LLMs Service that provides what users want to know
LLMs Service that provides what users want to knowLLMs Service that provides what users want to know
LLMs Service that provides what users want to knowTae Young Lee
 
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMs
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMsExploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMs
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMsTae Young Lee
 
LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드
LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드
LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드Tae Young Lee
 
Recommendation System History
Recommendation System HistoryRecommendation System History
Recommendation System HistoryTae Young Lee
 
검색엔진에 적용된 ChatGPT
검색엔진에 적용된 ChatGPT검색엔진에 적용된 ChatGPT
검색엔진에 적용된 ChatGPTTae Young Lee
 
검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론
검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론
검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론Tae Young Lee
 
The Deep Learning Compiler
The Deep Learning CompilerThe Deep Learning Compiler
The Deep Learning CompilerTae Young Lee
 
History of Vision AI
History of Vision AIHistory of Vision AI
History of Vision AITae Young Lee
 
Enhanced ai platform
Enhanced ai platformEnhanced ai platform
Enhanced ai platformTae Young Lee
 
Real estate trust solution
Real estate trust solutionReal estate trust solution
Real estate trust solutionTae Young Lee
 
Transfer learning usage
Transfer learning usageTransfer learning usage
Transfer learning usageTae Young Lee
 
Create a solution including deep learning models
Create a solution including deep learning modelsCreate a solution including deep learning models
Create a solution including deep learning modelsTae Young Lee
 
Infra as a model service
Infra as a model serviceInfra as a model service
Infra as a model serviceTae Young Lee
 
Deep learning financial product recommendation model
Deep learning financial product recommendation modelDeep learning financial product recommendation model
Deep learning financial product recommendation modelTae Young Lee
 
Deep Learning Through Various Processes
Deep Learning Through Various ProcessesDeep Learning Through Various Processes
Deep Learning Through Various ProcessesTae Young Lee
 

More from Tae Young Lee (20)

LLMs Service that provides what users want to know
LLMs Service that provides what users want to knowLLMs Service that provides what users want to know
LLMs Service that provides what users want to know
 
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMs
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMsExploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMs
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMs
 
LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드
LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드
LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드
 
Recommendation System History
Recommendation System HistoryRecommendation System History
Recommendation System History
 
검색엔진에 적용된 ChatGPT
검색엔진에 적용된 ChatGPT검색엔진에 적용된 ChatGPT
검색엔진에 적용된 ChatGPT
 
검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론
검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론
검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론
 
PaLM Paper Review
PaLM Paper ReviewPaLM Paper Review
PaLM Paper Review
 
The Deep Learning Compiler
The Deep Learning CompilerThe Deep Learning Compiler
The Deep Learning Compiler
 
History of Vision AI
History of Vision AIHistory of Vision AI
History of Vision AI
 
Aws architecture
Aws architectureAws architecture
Aws architecture
 
Enhanced ai platform
Enhanced ai platformEnhanced ai platform
Enhanced ai platform
 
Nvidia architecture
Nvidia architectureNvidia architecture
Nvidia architecture
 
Ai based on gpu
Ai based on gpuAi based on gpu
Ai based on gpu
 
Real estate trust solution
Real estate trust solutionReal estate trust solution
Real estate trust solution
 
Transfer learning usage
Transfer learning usageTransfer learning usage
Transfer learning usage
 
Create a solution including deep learning models
Create a solution including deep learning modelsCreate a solution including deep learning models
Create a solution including deep learning models
 
Infra as a model service
Infra as a model serviceInfra as a model service
Infra as a model service
 
Bayesian learning
Bayesian learningBayesian learning
Bayesian learning
 
Deep learning financial product recommendation model
Deep learning financial product recommendation modelDeep learning financial product recommendation model
Deep learning financial product recommendation model
 
Deep Learning Through Various Processes
Deep Learning Through Various ProcessesDeep Learning Through Various Processes
Deep Learning Through Various Processes
 

20151024 database

  • 2. Overview • Database의 정의 • Database의 역사와 미래 • Database Ranking • MySQL 설치 및 실행
  • 3. What is Database? • 데이터 베이스는 자료의 중복을 없애고, 효율적인 데이 터를 모으기 위한 기술이다.여러 응용 시스템들의 통합 된 정보들을 저장하여 운영할 수 있는 공용 데이터들의 묶음
  • 4.
  • 5.
  • 6. Data& Infomation • 데이터(Data)는 현실 세계로 부터 측정 및 로깅을 통해 얻어진 사실이나 값을 의미한다. • 데이터는 가공하기 이전의 자료를 의미 • 가공한 결과를 정보 information이라 말한다. • 즉 데이터를 컴퓨터와 같은 장비를 통해서 데이터를 처 리하게 되면 처리된 데이터를 정보라고 말한다.
  • 7. 데이터베이스란? • DB란 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서 자료를 저 장하고, 이에 대한 정보를 사용할 수 있게 도와주는 데이 터 저장 방식중에 하나. • 이는 테이블 그리고 테이블과 관련된 SQL구성 요소들을 담고 있다. 테이블은 열과 행으로 구성된다. • 열은 테이블에 저장된 하나의 데이터, 행은 한 객체에 대 한 속성들을 타나내는 열 집합. 열과 행이 모여 하나의 테이블을 구성한다.
  • 8. Transaction이란? • 데이터베이스를 활용하여 데이터를 처리하는 과정을 트 랜잭션이라고 부른다!! (DB용량이 full찼을 경우 트랜잭션로그를 삭제하는 것도 방법 이였다) • transaction이란 데이터베이스 또는 관령 유사시스템에 서 사용할 수 있는 상호작용 단위다. 트랜잭션은 성공 및 실패가 분명하고, 이에 대한 상호 독립성을 가지고 있 다.
  • 9. Transaction의 특징 • 원자성(Atomicity) 트랜잭션의 처리는 완전히 끝마치지 않을 경우 전혀 이루어지지 않은 것과 같아야 한다. 이러 한 특성을 Nothing이라한다. • 일관성 (Consistency): 트랜잭션들 간의 영행이 한 방향 으로만 전달되어야 한다 • 고립성 (Isolation): 트랜잭션의 부분적인 상태룰 다른 트 랜잭션에 제공해서는 안된다. • 지속성 (Durability) :성공적인 트랜잭션의 수행 후에는 반드시 데이터베이스(디스크)에 반영하여야 한다.
  • 10.
  • 11. Relation Database(RDB) • 관계형 데이터베이스는 관계형 데이터모델을 사용하는 데이터베이스를 말합니다.관계형데이터 모델은 IBM연구 소에서 근무하던 코드(E.FCodd)가 1970년에 제안하였는데, 이 모델은 상대수학적인 이론을 기반을 하고 있다. 집합론 과 논리분야의 개념을 사용하여 만들어진 이 데이터 모 델은 개체들간의 관계를 바탕으로 데이터를 저장하고 있 다. • 데이터 저장에 필요한 명령어를 지원하기 위해 1974년 IBM연구소에서 Structured Query Language라는 SQL를 창안하였고,현재까지도 SQL을 기반으로 개발자들은 데 이터베이스를 관리하고 있다
  • 12. SQL이란? • SQL은 관계형 데이터베이스의 데이터를 관리 및 처리하기 위 해서 설계된 프로그래밍 언어다. 자료 검색에서 부터 데이터 베이스 접근 조정에 대한 관리까지 관계형 데이터베이스를 통 해서 처리해야 하는 모든 명령어를 담고 있다. 현재 많은 DB 가 이 언어를 표준으로 채택하여 지원

Editor's Notes

  1. - 테이블(Table) : 행(Row)과 열(Column)의 관계(Relation)로 표현. - 튜플(Tuple) : 테이블의 행을 나타내는데, Record라고도 함. - 속성(Attribute) : 테이블의 열을 나타내는데, Field라고도 함. - 영역(Domain) : 하나의 속성이 가질 수 있는 값의 범위(제약조건) - 차수(Degree) : 속성의 개수 - 기수(대응수; Cadinality) : 튜플의 개수
  2. 이론적으로 각각의 트랜잭션에 대해 데이터베이스는 위의 특징을 보장한다. 이를 ACID라고 부른다.