[1주차/그린] 워크북 제출합니다

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+# 1. PK,FK란?
+
+## PK: Primary Key
+
+기본키는 후보키 중에서 릴레이션의 각 튜플을 대표적으로 식별하기 위해 선택한 키이다.
+
+후보키가 여러 개 존재할 경우, 데이터베이스 설계자는 사용 환경을 고려하여 가장 적절한 후보키를 기본키로 선택한다.
+
+### 기본키 선택 기준
+
+1. NULL 값을 가질 수 있는 속성은 기본키로 부적합하다.
+
+   기본키는 각 튜플을 명확하게 식별해야 하므로 NULL 값을 허용할 수 없다.
+
+2. 값이 자주 변경되는 속성은 기본키로 부적합하다.
+
+   기본키 값이 자주 바뀌면 참조 관계 유지와 데이터 관리가 복잡해진다.
+
+3. 가능한 한 단순한 후보키를 선택한다.
+
+   속성의 개수가 적고, 길이가 짧고, 다루기 쉬운 키가 선호된다.
+
+4. 하나의 릴레이션에는 기본키가 하나만 존재한다.
+
+### 기본키의 특징
+
+- 중복된 값을 가질 수 없다.
+- NULL 값을 가질 수 없다.
+
+## FK: Foreign Key
+
+외래키는 한 릴레이션의 속성(또는 속성 집합) 중에서 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 키이다.  이때 외래키가 다른 릴레이션의 대체키를 참조하는 것도 가능하다. 기본키로 선택받지는 못했지만 유일성과 최소성을 만족하는 대체키를 참조하더라도 관련있는 튜플을 구분가능하기 때문이다.!
+
+외래키는 릴레이션 간의 관계를 표현하며, 참조 무결성을 유지하는 데 사용된다. 참조 무결성이란 외래키가 참조하는 값이 반드시 참조 대상 테이블에 존재하도록 보장하는 제약이다.
+
+### 외래키의 특징
+
+- 다른 릴레이션의 기본키를 참조한다.
+- 동일한 값이 여러 번 나타날 수 있다.
+- 경우에 따라 NULL 값을 가질 수 있다.
+- 릴레이션 간 연결 역할을 한다.
+
+기본키는 한 릴레이션 내부에서 튜플을 식별하고, 외래키는 릴레이션과 릴레이션을 연결한다.
+
+# 2. ERD란?
+
+ERD(Entity Relationship Diagram)는 개체와 개체 간의 관계를 그림으로 표현한 다이어그램이다.
+데이터베이스를 설계할 때 어떤 개체가 존재하는지, 각 개체가 어떤 속성을 가지는지, 그리고 개체들 사이에 어떤 관계가 있는지를 시각적으로 나타내기 위해 사용한다.
+
+예를 들어 쇼핑몰 데이터베이스를 설계할 때 회원, 상품, 주문과 같은 개체를 정의하고,
+회원이 주문을 한다, 주문은 상품을 포함한다와 같은 관계를 ERD로 표현할 수 있다.
+
+## ERD의 구성 요소
+
+1. 개체(Entity): 데이터로 관리할 대상. 예) 회원, 상품, 주문
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+2. 속성(Attribute): 개체가 가지는 정보. 예) 회원ID, 이름, 가격
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+3. 관계(Relationship): 개체와 개체 사이의 연관성. 예) 회원은 주문을 한다
+
+## ERD의 역할
+
+데이터베이스 구조를 설계할 때 전체 구조를 한눈에 파악할 수 있다.
+
+테이블 생성 전에 개체와 관계를 미리 정리할 수 있다.
+
+개발자, 기획자, 설계자 사이의 의사소통 도구로 활용된다.
+
+정리하면 ERD는 데이터베이스 설계도라고 볼 수 있다.
+
+# 3. 연관관계란? 그리고 연관관계를 설정하는 방법은?
+
+연관관계는 하나의 개체 또는 릴레이션이 다른 개체 또는 릴레이션과 서로 관련을 맺고 있는 상태를 의미한다.
+개체 간의 연결 구조를 파악하고 표현하는 것이 연관관계이다.
+
+## 1. 1:1 관계
+
+하나의 개체가 다른 하나의 개체와만 연결되는 관계이다.
+
+예)
+
+- 한 사람은 하나의 주민등록증을 가진다.
+- 하나의 주민등록증은 한 사람에게만 속한다.
+
+## 2. 1:N 관계
+
+하나의 개체가 여러 개의 다른 개체와 연결될 수 있는 관계이다.
+
+예)
+
+- 한 고객은 여러 주문을 할 수 있다.
+- 한 학과에는 여러 학생이 속할 수 있다.
+
+## 3. N:M 관계
+
+여러 개체가 서로 여러 개체와 연결될 수 있는 관계이다.
+
+예)
+
+- 한 학생은 여러 과목을 수강할 수 있다.
+- 하나의 과목은 여러 학생에게 수강될 수 있다.
+
+---
+
+관계형 데이터베이스에서는 이러한 연관관계를 주로 기본키와 외래키를 이용해 설정한다.
+
+## 1. 1:N 관계 설정
+
+1:N 관계에서는 일반적으로 다수 쪽 릴레이션에 외래키를 둔다.
+
+예를 들어 고객과 주문의 관계에서, 한 고객은 여러 주문을 할 수 있으므로 주문 릴레이션에 고객의 기본키를 외래키로 둔다.
+
+예)
+
+- Customer(id, name)
+- Order(id, customer_id, order_date)
+
+여기서 customer_id는 Customer의 기본키를 참조하는 외래키이다.
+
+## 2. 1:1 관계 설정
+
+1:1 관계에서는 한쪽 릴레이션에 외래키를 두고, 그 외래키가 중복되지 않도록 설정하여 관계를 표현할 수 있다.
+
+예)
+
+- Person(id, name)
+- Passport(id, person_id)
+
+이 경우 person_id에 UNIQUE 제약을 주면 1:1 관계를 표현할 수 있다.
+
+## 3. N:M 관계 설정
+
+N:M 관계는 관계형 데이터베이스에서 직접 표현하지 않고, 별도의 연결 릴레이션을 만들어 두 개의 1:N 관계로 나누어 표현한다.
+
+예)
+
+- Student(id, name)
+- Course(id, title)
+- Enrollment(student_id, course_id)
+
+여기서 Enrollment는 학생과 과목을 연결하는 릴레이션이다.
+
+정리하면 연관관계는 개체와 개체 사이의 관련성을 의미하며, 관계형 데이터베이스에서는 주로 기본키와 외래키를 사용하여 이를 표현한다.
+
+특히 N:M 관계는 별도의 연결 릴레이션을 통해 구현도니다.
+
+# 3. 정규화란?
+
+정규화는 데이터의 중복을 줄이고, 이상 현상을 방지하기 위해 데이터를 구조적으로 분해하는 과정이다.
+
+정규화를 하는 이유는 하나의 테이블에 너무 많은 정보를 넣으면 데이터 중복이 발생하고, 삽입, 수정, 삭제 과정에서 여러 문제가 생길 수 있기 때문이다.
+
+## 정규화의 목적
+
+- 데이터 중복 최소화
+- 데이터 일관성 유지
+- 이상 현상 방지
+- 데이터 구조의 안정성 향상
+
+## 이상 현상의 종류
+
+- 삽입 이상: 불필요한 데이터가 없으면 새로운 데이터 삽입이 어려운 현상
+- 수정 이상: 중복된 데이터 중 일부만 수정되어 불일치가 발생하는 현상
+- 삭제 이상: 하나의 정보를 삭제할 때 원하지 않는 다른 정보까지 함께 삭제되는 현상
+
+정리해보면 정규화는 데이터를 올바르게 나누어 중복과 이상 현상을 줄이는 과정이다.
+
+# 4. 반 정규화란?
+
+반정규화는 정규화된 데이터베이스에서 성능 향상을 위해 일부 중복을 허용하거나 테이블을 다시 합치는 과정이다.
+
+정규화는 데이터 중복을 줄이고 구조를 안정적으로 만들지만, 테이블이 많이 나뉘면 조회 시 JOIN이 많아져 성능이 떨어질 수 있다.
+
+이때 조회 성능을 높이기 위해 의도적으로 중복을 허용하거나 구조를 단순화하는 것이 반정규화이다.
+
+## 반정규화의 목적
+
+- 조회 성능 향상
+- JOIN 감소
+- 시스템 응답 속도 개선
+
+## 반정규화의 특징
+
+- 데이터 중복이 발생할 수 있다.
+- 수정 시 일관성 관리가 더 어려워질 수 있다.
+- 읽기 성능은 좋아질 수 있지만 쓰기 작업은 불리할 수 있다.
+
+정리해보면 반정규화는 성능 향상을 위해 정규화된 구조를 일부 완화하는 과정이다.
+
+# 5. DB에서의 상속 관계 표현은 어떻게 하는가?
+
+관계형 데이터베이스에는 객체지향 언어처럼 상속 개념이 직접 존재하지 않기 때문에, 테이블 설계를 통해 상속 관계를 간접적으로 표현한다.
+
+대표적으로는 3가지 방법이 있다.
+
+## 1. 하나의 테이블로 통합하는 방식
+
+부모와 자식의 모든 속성을 하나의 테이블에 저장하는 방식이다.
+
+예를 들어 사람, 학생, 교수가 있을 때 모든 정보를 하나의 Person 테이블에 넣는 방식이다.
+
+장점
+
+- 테이블 수가 적다
+- 조회가 단순하다
+
+단점
+
+- 사용하지 않는 컬럼이 많아질 수 있다
+- NULL 값이 많이 생길 수 있다
+
+## 2. 부모 테이블과 자식 테이블로 분리하는 방식
+
+공통 속성은 부모 테이블에 저장하고, 자식만의 속성은 별도의 자식 테이블에 저장하는 방식이다.
+
+예)
+
+- Person(id, name)
+- Student(id, grade)
+- Professor(id, major)
+
+장점
+
+- 정규화된 구조를 유지할 수 있다
+- 공통 속성과 개별 속성을 명확히 분리할 수 있다
+
+단점
+
+- 조회할 때 JOIN이 필요하다
+
+## 3. 자식마다 독립 테이블을 만드는 방식
+
+부모의 공통 속성까지 각 자식 테이블에 모두 포함시키는 방식이다.
+
+예)
+
+- Student(id, name, grade)
+- Professor(id, name, major)
+
+장점
+
+- 조회가 단순하다
+- 테이블별 독립성이 높다
+
+단점
+
+- 공통 속성이 중복된다
+- 구조 변경 시 여러 테이블을 함께 수정해야 할 수 있다
+
+DB의 상속 관계는 테이블 설계 방식으로 표현하며, 상황에 따라 통합 / 분리 / 중복 방식 중 하나를 선택한다.
+
+# 6. 인덱스란?
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+인덱스는 데이터 검색 속도를 높이기 위해 사용하는 데이터 구조이다. 책의 맨 뒤에 있는 색인처럼, 원하는 데이터를 더 빠르게 찾을 수 있도록 도와준다.
+
+예를 들어 테이블에 데이터가 매우 많을 때, 인덱스가 없으면 DBMS는 처음부터 끝까지 데이터를 검사해야 할 수 있다. 하지만 인덱스가 있으면 특정 값을 빠르게 찾을 수 있다.
+
+## 인덱스의 장점
+
+- 검색 속도 향상
+- 정렬 및 조건 검색 성능 향상
+- JOIN 성능 향상 가능
+
+## 인덱스의 단점
+
+- 인덱스를 저장하기 위한 추가 공간이 필요하다
+- INSERT, UPDATE, DELETE 시 인덱스도 함께 관리해야 하므로 성능 저하가 발생할 수 있다
+
+## 인덱스를 사용하는 대표적인 경우
+
+- WHERE 조건에 자주 사용되는 속성
+- JOIN에 자주 사용되는 속성
+- 정렬(ORDER BY)에 자주 사용되는 속성
+
+정리하면 인덱스는 조회 성능을 높이기 위한 구조이지만, 저장 공간과 갱신 비용이 추가로 든다.