Interview_Schema, Instance, 3-level, RDBMS, Key, Integrity

✅ 파일시스템과 데이터베이스의 차이점에 대해서 설명해주세요.

• 파일시스템: manage data in files
• create, delete, update, search files
• 👎🏻 data redundancy: 같은 데이터가 여러번 중복해서 서로 다른 파일에 저장
• 👎🏻 data consistency
• 👎🏻 data integrity: 데이터가 동일한 조건을 가져야 한다(비밀번호는 5글자 이상)
• 👎🏻 data concurrency
• 👎🏻 data dependency: 데이터 구성 방법, 물리적 저장 방법에 맞게 파일이 작성되어야 한다

• 응용 프로그램이 데이터 접근을 담당

• 데이터베이스: 데이터를 통합하여 저장하는 software
• 파일 시스템의 data redundancy, data dependency 문제 해결
• 데이터베이스 DBMS가 데이터 접근을 담당함

✅ 데이터베이스의 특징에 대해 설명해주세요.

✔️ Data in database should be…

• shared data
• integrated data: does not allow data redundancy
• stored data
• operational data

✔️ Database should be…

• 1️⃣ real-time accessibility
• 2️⃣ continuous evolution: database should keep changing, updating real life data
• 3️⃣ concurrent sharing: several users should be able to access at the same time
• 4️⃣ contens reference: should be able to search data content with value

✅ DBMS는 뭘까요? 특징에 대해 설명해주세요.

Database Management System

• DBMS가 데이터베이스의 데이터 생성, 접근 및 삽입, 삭제, 수정, 검색을 담당
• 사용자는 요청만 하고, DBMS가 데이터베이스와 관련된 작업 수행 후 결과만 반환
• 응용 프로그램 ↔ DBMS ↔ 데이터베이스

• 모든 응용 프로그램이 데이터베이스 공유할 수 있게 함

• 👍🏻 data redundency problem solved
• 👍🏻 data concurrency problem solved
• 👍🏻 user does not need to care about database physical problems, how to alter data
• 👍🏻 data independency

✅ DBMS의 기능

• ✔️ 정의 기능: DBMS는 데이터베이스 구조 정의
• ✔️ 조작 기능: DBMS는 데이터 삽입, 삭제, 수정, 검색
• ✔️ 제어 기능: 데이터 공유 문제 해결, 권한 있는 사용자만 접근 가능하도록 보안 유지, data integrity

✅ Advantages of database

• data redundancy problem sovled
• data independent: not influenced by data structure
• data concurrency: DBMS has tools to control concurrent access
• security: 권한 가진 유저만 데이터 접근 가능, 접근 수준 차별화 가능
• data integrity: accuracy of data, update/input of data is gone through integrity test in DBMS
• standarize data management
• debug
• no need to develop database application(DBMS manages data)

✅ Disadvantages of database

• high cost
• backup, rollback difficult
• central control can lead to huge failure

✅ What is a Schema?

• schema: define stucture of a database
• table, field, relationships, constraints…
• like a blueprint for how data is organized
• 데이터베이스에 저장되는 데이터 구조와 제약조건을 정의한 것
• 일반적으로 conceptual schema를 의미

CREATE TABLE Student (
  student_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  major VARCHAR(50)
);

• this SQL defines a schema

✅ 인스턴스란 뭘까요?

• actual data stored in DB at the specific moment time

• actual rows that are inserted

• 정해진 스키마에 의해 데이터베이스에 실제로 저장된 값
• 보통 스키마는 한번 정해지면 잘 변하지 않지만
• 인스턴스는 자주 바뀜

✅ Explain the Three-Level Database Architecture.

• 3단계 데이터베이스 구조: 하나의 데이터베이스를 3단계로 나눠서 쉽게 이해하자
• 데이터가 어떻게 저장되고 유지되는지 복잡한 내용 숨기고, 필요한 데이터만 단순화해서 일반 사용자에게 제공
• separate uder view from physical data storage

• 👍🏻 enable abstraction, independence

• 외부단계로 갈수록 abstraction level higher ⬆️
• 👍🏻 복잡한 내용 숨기기

• 👍🏻 불필요한 데이터 접근 방지

• ✔️ external level: individual user view
• ✔️ conceptual level: organizational view/logical view
• ✔️ internal level: physical storage view

☑️ external level

how user sees the DB application
HR employee sees employee names, department, Finance sees salaries

• 고객 관리 담당 직원은 고객 데이터에만 관심이 있고
• 상품 담당 직원은 상품 데이터에만 관심이 있다
• 개별 사용자가 데이터베이스를 어떻게 보는지는 자신의 관심사에 따라 다르다
• external schema(sub schema): external level에서 사용자에게 필요한 데이터베이스를 정의한 것
• 사용자마다 생각하는 데이터베이스 구조 external schema는 다르다

☑️ conceptual level

entire database structure
describe entity, data type, relationship, constraints

• 데이터베이스를 사용하는 사용자들의 관점을 통합해
• 조직 전체의 관점에서 DB표현
• conceptual schema: 조직 전체 관점에서 표현한 DB의 논리적 구조
• DBMS 또는 데이터베이스 관리자 관점에서 모든 사용자에게 필요한 데이터를 하나로 합쳐서 표현
• DB당 하나의 conceptual schema만 존재

• ➕ 데이터 관계, 제약 조건, 데이터 보안 정책, 접근 권한도 포함

• 각 사용자는 conceptual schema의 일부분 사용
• 따라서 external schema(sub schema)는 conceptual schema를 토대로 사용자의 목적에 맞게 만들어지는 것

☑️ internal level

how data is physically stored on disk
> file structure, index, compression…

• internal schema: 저장장치에 실제로 DB가 저장되는 방법을 정의
• DB는 저장장치에 파일형태로 저장
• internal schema에는 파일을 구성하는 레코드 구조, 필드 크기, 인덱스 등 정의
• DB당 하나의 internal schema만 존재

✅ schema mapping이란?

• relationship between schemas
• external schema should be mapped to conceptual schema, and conceptual schema should be mapped to internal schema
• 그래야지 사용자가 물리적 저장 장치에 저장된 데이터 접근 가능

  +---------------------------+
  |    External Schema(s)     | ← User views (e.g., view for HR)
  +---------------------------+
             ↓ Mapping
  +---------------------------+
  |     Conceptual Schema     | ← Logical data model
  +---------------------------+
             ↓ Mapping
  +---------------------------+
  |      Internal Schema      | ← Physical storage
  +---------------------------+

✅ 3단계 데이터베이스 구조 & schema mapping의 목적은?

• 👍🏻 data independence: change in DB stucture will not affect users
• 👍🏻 security
• 👍🏻 more simple: HR employee do not have to know about DB physicial details
• 👍🏻 easier to maintain: isolation between levels allow easier updates

✅ What is Data Independence?

capacity to change schema at one level of DB without changing other levles

• 파일 시스템은 파일 구조가 바뀌면 응용 프로그램도 함께 수정해야 함
• DBMS가 데이터베이스에 대해 책임을 지기 때문에
• 데이터의 논리적 구조나 물리적 구조가 변경되더라도 응용 프로그램이 영향을 받지 않는 것
• 즉, 하위 스키마를 변경하더라도 상위 스키마가 영향을 받지 않는 특성

✅ What is Logical Independence?

• external schema(sub schema) will not be influenced even when conceptual schemais changed
• user does not have to know database logical structure has been changed
• application interface: relationship betwen external schema(sub schema) and conceptual schema

conceptual schema에서 데이터 이름이 연락처 ➡️ 전화번호로 바뀜
external schema의 mapping만 전화번호로 수정해주면
external schema에서는 데이터 이름 여전히 연락처
external schema를 변결할 필요가 없다

✅ What is Physical Independence?

• changes to internal schema will not affect logical schema
• even if developer changes storage from row-based to column-based, conceptual schema does not change

✅ What is an RDBMS? RDBMS(관계형 데이터베이스 관리시스템)는 뭘까요?

DB that store data in tables with SQL

• create database into tables
• 👍🏻 easy structure to understand

• example: oracle, MS SQL, MySQL

• table-based
• relational model: use foreign keys
• data integrity: use constraints like foreign keys and primary keys
• transaction support: ACID
• minimize duplication of data: through normalization ❌
• access-control
• SQL query

✅ What is Relation, Relation Schema and Relation Instance?

• ✔️ Relation: table of rows and columns

• data is saved in relation

• ✔️ Relation Schema: structure of the table
• attribute(column), domain(data types), constraints

Student(student_id: INT, name: VARCHAR, major: VARCHAR)

• ✔️ Relation Instance: actual rows of data in table
• tuple
• cardinality

+------------+----------+--------+
| student_id | name     | major  |
+------------+----------+--------+
| 1001       | Alice    | CS     |
| 1002       | Bob      | Math   |
+------------+----------+--------+

✅ What are Relation Degree and Cardinality?

• ✔️ Relation Degree: number of columns in a relation
• ✔️ Cardinality: number of rows

Student(student_id, name, major) → Degree = 3
Rows in table = 1000 students → Cardinality = 1000

✅ What is a Key in RDBMS? (슈퍼키, 후보키, 기본키, 대리키, 외래키)

• 💡 key: constraint that ensures uniqueness
• help identify rows(tuples)

• create relations

• ✔️ Super key: set of attribute that uniquely identifies tuples(rows)
• ✔️ Candidate key: minimal super key(no attribute can be removed)
• ✔️ Primary key: chosen candidate key used as main identifier, must be unique and not null
• ✔️ Alternate key: candidate key that is not selected as primary
• ✔️ Surrogate key: artificial key used when no natural key exists(auto-increment ID)
• ✔️ Foreign key: primary key in another table, enforcing reference integrity

✅ What are Integrity Constraints? 무결성 제약조건에 대해서 설명해주세요. (도메인 무결성, 개체 무결성, 참조 무결성)

• ✔️ Domain Integrity: column values are within valid domain
• CHECK, NOT NULL, DEFAULT

age INT CHECK(age >= 0)

-- age can only be INT, cannot be String
-- age can only be >=0

• ✔️ Entity Integrity: primary key is not null, unique
• 🟰 primary key constraint

• each row must be identifiable

• ✔️ Referential Integrity: foreign key references valid primary key
• 🟰 foreign key constraint

FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES Customer(customer_id)

✅ Database charecteristics

• ✔️ MySQL: structured, relational data
• user info, shoppingMall project
• support transactions, index, join

• InnoDB(ACID compliant)

• ✔️ MongoDB: semi-structured, large volume
• NoSQL, document based(JSON-like documents)
• good for parallel scalability

• key-value storage

• ✔️ MariaDB: RDBMS, open source MySQL
• after MySQL was aquired by Oracle, original developers created MariaDB to ensure free access
• sometimes faster than MySQL

✅ How does MySQL engine work?

• MySQL server 🟰 MySQL engine ➕ storage engine

• MySQL server is thread based, consisted of foreground thread and background thread

• MySQL engine refers to storage engine for MySQL
• manage save, search, update, delete data
• consisted of connection handler, SQL parser, optimizer, Preprocessor, Query Execution Engine

☑️ How does API handler work?

• interface to send query request to storage engine
• when query is run in MySQL engine , API handler sends the query to storage engine

☑️ What is SQL query parser?

• break query into token
• token: minimum unit that MySQL can understnad)
• make into tree
• find syntax error

☑️ What is Preprocessor?

• check structure errors based on query parser
• check if data exists
• check permissions

☑️ What is Optimizer?

• optimize how to run query
• use index here
• decide how to join, full table scan

☑️ What is Query Execution Engine?

• engine to run the SQL that is optimized by Optimizer
• call storage engine like InnoDB
• return result to client

✅ How does InnoDB work?

• InnoDB is the default exect engine for MySQL
• InnoDB storage engine manage read, write of disk

CREATE TABLE test_table (fd1 INT, fd2 INT) ENGINE=INNODB;

• has own buffer pool, cache system 👍🏻 fast read
• support record level lock 👍🏻 synchronizatoin
• support transaction
• support ACID
• ensure data integrity