[정보처리기사 필기] 3-1. 논리 데이터베이스 설계

2020 시나공 정보처리기사 필기책 참고

주의! 중요도가 낮은 항목(C)은 제외

1. 데이터베이스 설계 – A

- 데이터베이스 설계의 개념

• DB 구조에 맞게 변형한 후 DBMS로 DB를 구현하여 일반 사용자들이 사용하게 하는 것

- 데이터베이스 설계 시 고려사항

• 무결성 : 저장된 데이터가 정해진 제약 조건을 항상 만족
• 일관성 : 특정 질의에 대한 응답이 처음부터 끝까지 일정해야 함
• 회복 : 장애 발생 직전의 상태로 복구할 수 있어야 함
• 보안 : 불법적인 데이터의 노출 또는 변경이나 손실로부터 보호
• 효율성 : 응답시간의 단축, 시스템의 생산성, 저장 공간의 최적화
• DB 확장 : 운영에 영향을 주지 않으면서 지속적으로 데이터를 추가할 수 있어야 함

- 데이터베이스 설계 순서

• 요구조건 분석 -> 개념적 설계 -> 논리적 설계 -> 물리적 설계 -> 구현

- 요구 조건 분석

• DB를 사용할 사람들로부터 필요한 용도를 파악하는 것
• 사용자에 따른 수행 업무와 필요 데이터 수집
• 요구 조건 명세서 작성

- 개념적 설계(정보 모델링, 개념화)

• 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현
• 개념 스키마 모델링과 트랜잭션 모델링을 병행 수행
• DBMS에 독립적인 E-R 다이어그램으로 작성
• DBMS에 독립적인 개념 스키마 설계

- 논리적 설계(데이터 모델링)

• 특정 DBMS가 지원하는 논리적 자료 구조로 변환시키는 과정
• 논리적 구조의 데이터로 모델화
• 개념 스키마를 평가 및 정제하고 DBMS에 따라 서로 다른 논리적 스키마를 설계하는 단계
• 트랜잭션의 인터페이스를 설계
• RDB라면 테이블을 설계하는 단계

- 물리적 설계(데이터 구조화)

• 논리적 구조로 표현된 데이터를 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터로 변환
• DB 파일의 저장 구조 및 액세스 경로 결정
• 데이터가 컴퓨터에 저장되는 방법을 묘사

- 데이터베이스 구현

• 도출된 데이터베이스 스키마를 파일로 생성하는 과정
• DDL을 이용하여 DB 스키마를 기술한 후 컴파일하여 빈 DB 파일 생성
• 빈 DB 파일에 데이터 입력
• 응용 프로그램을 위한 트랜잭션 작성
• DB 접근을 위한 응용 프로그램 작성

2. 데이터 모델의 개념 – B

- 데이터 모델의 정의

• 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
• 데이터 모델 구성 요소 : 객체, 속성, 관계
• 데이터 모델 종류 : 개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델
• 데이터 모델에 표시할 요소 : 구조, 연산, 제약 조건

- 데이터 모델의 구성 요소

• 개체(Entity) : 현실 세계의 대상체
• 속성(Attribute) : 데이터의 가장 작은 논리적 단위. 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당
• 관계(Relationship) : 개체 간의 관계 또는 속성 간의 논리적인 연결

- 개념적 데이터 모델

• 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
• 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현
• 정보 모델이라고도 함
• E-R 모델

- 논리적 데이터 모델

• 개념적 구조를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환하는 과정
• 데이터 타입과 이들간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현
• 특정 DBMS는 특정 논리적 데이터 모델 하나만 선정하여 사용
• 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델

- 데이터 모델에 표시할 요소

• 구조 : 데이터 구조 및 정적 성질
• 연산 : 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세
• 제약 조건 : 실제 뎅터의 논리적인 제약 조건

3. 데이터 모델의 구성요소 - 개체(Entity) – A

- 개체의 정의 및 특징

• DB에 표현하려는 것. 현실 세계의 대상체
• 어떤 정보를 제공하는 역할
• 영속적으로 존재하는 개체의 집합
• 독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별 가능
• 유일한 식별자에 의해 식별 가능
• 업무 프로세스에 의해 이용됨
• 다른 개체와 하나 이상의 관계가 있음

- 개체명 지정 방법

• 해당 업무에서 사용하는 용어로 지정
• 약어 사용은 제한
• 단수 명사 사용
• 개체명은 유일해야 함
• 의미에 따라 이름을 부여

4. 데이터 모델의 구성요소 - 속성(Attribute) – B

- 속성의 정의 및 특징

• DB를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
• 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당
• 개체를 구성하는 항목
• 개체의 특성을 기술
• 속성의 추를 Degree 또는 차수라고 함

- 속성의 종류

@ 속성의 특성에 따른 분류

• 기본 속성
  • 업무 분석을 통해 정의한 속성
  • 가장 많고 일반적
  • 업무상 코드로 정의한 속성은 기본 속성에서 제외
• 설계 속성
  • 설계 과정에서 도출해내는 속성
  • 데이터 모델링을 위해 업무를 규칙화하려고 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성
• 파생 속성
  • 다른 속성으로부터 계산이나 변형 등의 영향을 받아 발생하는 속성
  • 되도록 적은 수를 정의하는 것이 좋음

@ 개체 구성 방식에 따른 분류

• 기본키 속성 : 개체를 식별할 수 있는 속성
• 외래키 속성 : 다른 개체와의 관계에서 포함된 속성
• 일반 속성 : 개체에 포함도어 있고 기본키, 외래키에 포함되지 않은 속성

- 속성 후보 선정 원칙

• 속성으로 지정할 후보는 최대한 많이 선택하는 것이 좋음
• 원시 속성으로 판단되는 속성 후보는 버리지 않음
• 속성 후보군을 만들고 가장 근접한 개체에 할당

- 속성명 지정 원칙

• 업무에서 사용하는 용어로 지정
• 서술형으로 지정하지 않음
• 약어의 사용 제한
• 개체명은 속성명으로 사용할 수 없음
• 개체에서 유일하게 식별 가능하도록 지정

5. 데이터 모델의 구성 요소 - 관계(Relationship) – B

- 관계의 정의

• 개체와 개체 사이의 논리적인 연결

- 관계의 형태

• 1 : 1
• 1 : N
• N : M

- 관계의 종류

• 종속 관계
• 중복 관계
• 재귀 관계
• 배타 관계

6. E-R(개체-관계) 모델 – A

- E-R 모델의 개요

• 개념적 데이터 모델의 대표
• 개체와 개체간의 관계를 기본 요소로 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법
• 대체 타입과 관계 타입을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현
• 데이터를 개체, 관계, 속성으로 묘사
• 특정 DBMS를 고려한 것은 아님
• E-R 다이어그램으로 표현하며, 1:1, 1:N, N:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있음
• 일반화 계층 같은 복잡한 개념들이 첨가되어 확장된 모델로 발전

- E-R 다이어그램

• 기호를 사용하여 시각적으로 표현한 그림
• 역할을 가진 모든 실체들을 표현
• 뷰들을 하나로 단일화

@ 피터 첸 표기법

• 개체 : 사각형
• 관계 : 마름모
• 속성 : 타원
• 다중값 속성 : 이중 타원
• 기본키 속성 : 밑줄 타원
• 복합 속성 : 복수 타원
• 1:1, 1:N, N:M 등 개체 간 관계에 대한 대응수를 선 위에 기술 : 관계
• 개체 타입과 속성을 연결 : 선, 링크

@ 정보 공학 표기법

• 개체 : 사각형
• 개체명 : 박스 바깥쪽 위
• 속성 : 기본키 속성과 일반 속성을 분리하여 표시
• 관계 : 관계 표기 기호를 사용
  • 필수 : ㅣ
  • 선택적 : ㅇ
  • 다중 : <

@ 바커 표기법

• 개체 : 모서리가 둥근 박스
• 개체명 : 박스 안 가장 위
• 속성
  • 값이 반드시 저장되어야 하는 경우 : *
  • 값이 저장될 수도, 안될 수도 있는 경우 : ㅇ
• 관계
  • 필수 : ㅡ
  • 선택적 : ………
  • 다중 : <

7. 관계형 데이터베이스의 구조 – A

- 관계형 데이터베이스의 개요

• 개체나 관계를 모두 릴레이션이라는 표로 표현
• 개체를 표현하는 개체 릴레이션, 관계를 나타내는 관계 릴레이션으로 구분
• 장점 : 간결하고 보기 편리하며, 다른 DB로 변환이 용이
• 단점 : 성능이 다소 떨어짐

- 관계형 데이터베이스의 Relation 구조

• 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성

@ 튜플

• 릴레이션을 구성하는 각각의 행
• 속성의 모임으로 구성
• 파일 구조에서 레코드와 같은 의미
• 튜플의 수를 Cardinality 또는 기수, 대응수라고 함

@ 속성

• DB를 구성하는 가장 작은 논리적 단위
• 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당
• 개체의 특성을 기술
• 속성의 수를 Degree 또는 차수라고 함

@ 도메인

• 하나의 Attribute가 취할 수 있는 같은 타입의 Atomic 값들의 집합
• 값의 합법 여부를 시스템이 검사하는데 이용

- 릴레이션의 특징

• 한 릴레이션에는 똑같은 튜플이 포함될 수 없으므로 튜플들은 모두 상이함
• 튜플 사이에는 순서가 없음
• 튜플의 삽입, 삭제 등의 작업으로 릴레이션은 시간에 따라 변함
• 릴레이션 스키마를 구성하는 속성들 간의 순서는 중요하지 않음
• 속성의 명칭은 유일해야 하지만, 값은 동일한 값이 있을 수 있음
• 속성의 값은 논리적으로 더 이상 쪼갤 수 없는 원자값만을 저장

8. 관계형 데이터베이스의 제약 조건 : Key – A

• 제약 조건이란 키를 이용하여 입력되는 데이터에 제한을 주는 것.
• 개체 무결성 제약, 참조 무결성 제약 등이 해당

- Key의 개념 및 종류

• 키는 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 정렬할 때 튜플을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 Attribute

@ 후보키(Candidate Key)

• 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합. 즉 기본키로 사용할 수 있는 속성들
• 모든 릴레이션에는 반드시 하나 이상의 후보키 존재
• 유일성과 최소성을 만족시켜야 함
• 유일성 : 하나의 키 값으로 하나의 튜플만을 유일하게 식별
• 최소성 : 유일하게 식별하는 데 꼭 필요한 속성으로만 구성

@ 기본키(Primary Key)

• 후보키 중에서 특별히 선정된 주키로 중복된 값을 가질 수 없음
• 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성
• 후보키의 성질을 가짐. 유일성과 최소성을 가지며, 튜플을 식별하기 위해 반드시 필요
• NULL 값을 가질 수 없음

@ 대체키(Alternate Key)

• 후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키. 보조키라고도 함

@ 슈퍼키(Super Key)

• 속성들의 집합으로 구성된 키
• 슈퍼키로 구성된 속성의 집합과 동일한 값은 나타나지 않음
• 유일성은 만족시키지만, 최소성은 만족시키지 못함

@ 외래키(Foreign Key)

• 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합
• 참조되는 릴레이션의 기본키와 대응되어 릴레이션 간에 참조 관계를 표현
• 외래키로 지정되면 참조 릴레이션의 기본키에 없는 값은 입력할 수 없음

9. 관계형 데이터베이스의 제약 조건 : 무결성 - B

- 무결성의 개념 및 종류

• 무결성이란 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제 값이 일치하는 정확성
• 부정확한 자료가 DB 내에 저장되는 것을 방지하기 위한 제약 조건

@ 개체 무결성(Entity Integrity)

• 기본키를 구성하는 어떤 속성도 Null 값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정

@ 도메인 무결성(Domain Integrity)

• 주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 함

@ 참조 무결성(Referential Integrity)

• 외래키 값은 Null이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함
• 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다는 규정
• 외래키와 참조하려는 테이블의 기본키는 도메인과 속성 개수가 같아야 함

@ 사용자 정의 무결성

• 속성 값들이 사용자가 정의한 제약 조건에 만족해야 하는 규정

- 데이터 무결성 강화

• 데이터 특성에 맞는 적절한 무결성을 정의하고 강화해야 함
• DB 구축 과정에서 정의
• 애플리케이션
  • 데이터 생성, 수정, 삭제 시 무결성 조건을 검증하는 코드를 추가
  • 복잡한 규칙 등은 애플리케이션 내에서 처리
  • 장점 : 복잡한 무결성 조건의 구현이 가능
  • 단점 : 분산되어 있어 관리가 힘들고, 개별 시행으로 적정성 검토가 어려움
• 데이터베이스 트리거
  • 트리거 이벤트에 무결성 조건을 실행하는 절차형 SQL을 추가
  • 장점 : 통합 관리가 가능하고, 복잡한 요구 조건의 구현이 가능
  • 단점 : 운영 중 변경이 어렵고, 사용상 주의가 필요
• 제약 조건
  • 제약 조건을 설정하여 무결성을 유지
  • 장점 : 통합 관리 가능, 간단한 선언으로 구현 가능, 변경 용이, 오류 데이터 발생 방지
  • 단점 : 복잡한 제약 조건의 구현과 예외적인 처리가 불가능

10. 관계대수 및 관계해석 – A

- 관계대수의 개요

• RDB에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해서 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어
• 연산자와 연산규칙을 제공하는 언어로 피연산자가 릴레이션, 결과도 릴레이션
• 연산의 순서를 명시
• 순수 관계 연산자와 수학적 집합 이론에서 사용하는 일반 집합 연산자가 있음

- Select

• 선택 조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
• 행에 해당하는 튜플을 구하는 것. 수평 연산
• 시그마(σ) 기호를 사용
• 표기 형식 : σ <조건> (R)
• 비교 연산이 허용되며, 논리 연산자를 사용하여 여러 조건들을 하나의 조건으로 결합 가능
• σ Avg > 90 (성적) : <성적> 릴레이션에서 평균 90점 이상인 튜플을 추출하시오

- Project

• 속성 리스트에 제시된 속성 값만을 추출하여 새로운 릴레이션을 만드는 연산
• 중복이 발생하면 제거됨
• 열에 해당하는 Attribute를 추출 하는 것. 수직 연산자
• 파이(π) 기호를 사용
• 표기 형식 : π <속성리스트> (R)
• π Name, Avg (성적) : <성적> 릴레이션에서 Name과 Avg 속성을 추출하시오

- Join

• 공통 속성을 중심으로 두 개의 릴레이션을 하나로 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산
• 차수는 합, Cartesian Product는 곱
• Cartesian Product를 수행한 다음 Select를 수행한 것과 같음
• ▷◁ 기호를 사용
• R ▷◁ 키속성r = 키속성s S
• 성적 ▷◁ No = No 학적부 : <성적> 릴레이션과 <학적부> 릴레이션을 No 속성을 기준으로 합치시오
• 자연 조인
  • 중복된 속성을 제거하여 같은 속성을 한 번만 표기하는 방법
  • 자연 조인이 성립되려면 두 릴레이션의 속성명과 도메인이 같아야 함

- Division

• X ⊃ Y인 R(X), S(Y)가 있을 때, S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산
• ÷ 기호를 사용
• 표기 형식 : R [속성r ÷ 속성s] S

- 일반 집합 연산자

• 집합 이론에서 사용하는 연산자
• UNION ∪ : 합집합
• INTERSECTION ∩ : 교집합
• DIFFERENCE - : 차집합
• CARTESIAN PRODUCT X : 교차곱

- 관계 해석

• 수학의 술어 해석에 기반을 두고 RDB를 위해 제안
• 관계 데이터의 연산을 표현하는 방법. 계산 수식을 사용
• 원하는 정보가 무엇이라는 것만 정의하는 비절차적 특성
• 튜플 관계해석과 도메인 관계해석이 있음
• 관계해석과 관계대수는 RDB를 처리하는 기능과 능력면에서 동등
• 관계대수로 표현한 식은 관계해석으로 표현 가능
• 질의어로 표현

11. 정규화(Normalization) – A

- 정규화의 개요

• 종속성 이론을 이용하여 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개 바람직한 스키마로 만드는 과정
• 분해하는 과정
• 차수가 높아질수록 만족시켜야 할 제약 조건이 늘어남
• DB의 논리적 설계 단계에서 수행
• 논리적 처리 및 품질에 큰 영향을 미침
• 일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 등을 보장
• 정규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축이 가능. 데이터의 정확성 높아짐
• 물리적 접근이 복잡하고 너무 많은 조인으로 인해 조회 성능이 저하됨

- 정규화의 목적

• 데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지
• 어떠한 릴레이션이라도 DB 내에서 표현 가능
• 효과적인 검색 알고리즘을 생성
• 중복을 배제하여 이상의 발생 방지 및 자료 저장 공간의 최소화 가능
• 데이터 삽입 시 릴레이션을 재구성할 필요성 줄임
• 데이터 모형의 단순화 가능
• 속성의 배열 상태 검증 가능
• 개체와 속성의 누락 여부 확인이 가능
• 자료 검색과 추출의 효율성 추구

- 이상의 개념 및 종류

• 정규화를 거치지 않으면 데이터들이 불필요하게 중복되어 릴레이션 조작시 문제 발생
• 삽입 이상 : 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들도 함께 삽입
• 삭제 이상 : 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제
• 갱신 이상 : 속성값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 모순이 생김

- 정규화의 원칙

• 정보의 무손실 표현. 정보의 손실이 있어서는 안됨
• 분리의 원칙. 하나의 독립된 관계성은 하나의 독립된 릴레이션으로 분리시켜 표현
• 데이터의 중복성이 감소되어야 함

- 정규화 과정

• 1NF : 도메인이 원자값만으로 되어 있는 정규형
• 2NF : 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족
• 3NF : 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 종속을 만족하지 않음
• BCNF : 결정자가 모두 후보키인 정규형
• 4NF : 다치 종속이 성립하는 경우 R의 모든 속성이 A에 함수적 종속 관계를 만족
• 5NF : 모든 조인 종속이 R의 후보키를 통해서만 성립되는 정규형
• 정규화 과정 정리
  • 도메인이 원자값
  • 부분적 함수 종속 제거
  • 이행적 함수 종속 제거
  • 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거
  • 다치 종속 제거
  • 조인 종속성 이용
  • 도부이결다조

12. 반정규화(Denormalization) – B

• 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정. 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위
• 시스템의 성능이 향상, 관리 효율성 증가
• 데이터의 일관성 및 정합성이 저하

- 테이블 통합

• 조인되는 경우가 많아 하나의 테이블로 합쳐 사용하는 것이 성능 향상에 도움이 될 경우 수행
• 1:1 관계 테이블 통합, 1:N 관계 테이블 통합, 슈퍼타입/서브타입 테이블 통합
• 고려사항
  • 검색은 편하지만 레코드 증가로 인해 처리량 증가
  • 통합으로 인해 입력, 수정, 삭제 규칙이 복잡해질 수 있음
  • Not Null, Default, Check 등의 제약조건을 설계하기 어려움

- 테이블 분할

• 테이블을 수직 또는 수평으로 분할하는 것
• 수평 분할
  • 레코드를 기준으로 테이블을 분할
  • 사용 빈도의 차이가 큰 경우 사용 빈도에 따라 테이블을 분할
• 수직 분할
  • 하나의 테이블에 속성이 너무 많을 경우 속성을 기준으로 테이블을 분할

- 중복 테이블 추가

• 여러 테이블에서 데이터를 사용하거나 다른 서버 테이블을 이용해야 하는 경우 중복 테이블을 추가하여 효율성 향상
• 중복 테이블을 추가하는 경우
  • 정규화로 인해 수행 속도가 느려지는 경우
  • 많은 범위의 데이터를 자주 처리해야 하는 경우
  • 특정 범위의 데이터만 자주 처리해야 하는 경우
  • 처리 범위를 줄이지 않고는 수행 속도를 개선할 수 없는 경우

- 중복 속성 추가

• 조인해서 데이터를 처리할 때 데이터 조회 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가
• 데이터 무결성 확보가 어렵고, 디스크 공간이 추가로 필요
• 중복 속성을 추가하는 경우
  • 조인이 자주 발생하는 속성인 경우
  • 접근 경로가 복잡한 속성인 경우
  • 액세스의 조건으로 자주 사용되는 속성인 경우
  • 기본키의 형태가 적절하지 않거나 여러 개의 속성으로 구성된 경우
• 고려사항
  • 테이블 중복과 속성의 중복을 고려
  • 데이터 일관성 및 무결성에 유의
  • SQL 그룹 함수를 이용하여 처리할 수 있어야 함
  • 저장 공간의 지나친 낭비를 고려

13. 시스템 카탈로그 – A

- 시스템 카탈로그의 의미

• 시스템 그 자체에 관련이 있는 다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 DB
• 사용자를 포함하여 DBMS에서 지원하는 모든 데이터 객체에 대한 정의나 명세에 관한 정보를 유지 관리하는 시스템 테이블
• 카탈로그들이 생성되면 데이터 사전에 저장

- 시스템 카탈로그 저장 정보

• 시스템 카탈로그에 저장된 정보를 메타 데이터라고 함
• 메타 데이터의 유형
  • DB 객체 정보 : Table, Index, View 등의 구조 및 통계 정보
  • 사용자 정보 : 아이디, 패스워드, 접근 권한 등
  • 테이블의 무결성 제약 조건 정보 : 기본키, 외래키, NULL 값 허용 여부 등
  • 함수, 프로시저, 트리거 등에 대한 정보

- 카탈로그 특징

• 일반 이용자도 SQL을 이용하여 내용 검색할 수 있음
• INSERT, DELETE, UPDATE로 카탈로그를 갱신하는 것은 허용되지 않음
• DBMS에 따라 상이한 구조
• DBMS가 스스로 생성하고 유지함
• 변화가 있으면 시스템이 자동으로 갱신함
• 위치 투명성 및 중복 투명성을 제공하기 위해 필요한 모든 제어 정보를 가져야 함

- 카탈로그/데이터 사전을 참조하기 위한 DBMS 내의 모듈 시스템

• DDL Compiler : 메타 데이터를 갖는 테이블로 변환하여 데이터 사전에 저장
• DML Compiler : DML문을 주 언어로 표현한 프로시저 호출로 변환하여 질의 처리기와 상호 통신
• Data Directory
  • 데이터 사전에 수록된 데이터를 실제로 접근하는 데 필요한 정보를 관리 유지하는 시스템
  • 시스템 카탈로그는 사용자와 시스템 모두 접근할 수 있음
  • 데이터 디렉터리는 시스템만 접근할 수 있음
• 질의 최적화기 : 사용자의 요구를 효율적인 형태로 변환하고 질의를 처리하는 좋은 전략 모색
• 트랜잭션 처리기 : 트랜잭션 문제를 해결하여, 사용자가 DB 자원을 배타적으로 이용할 수 있도록 함