관계형 데이터베이스 모델의 장점은 무엇입니까?

관계형 데이터베이스 모델은 1969 년 IBM E.F.Codd에 의해 처음 소개되었습니다. 관계형 모델에서 데이터는 행과 열로 구성된 테이블 (즉, 관계)로 구조화됩니다. 각 행은 해당 열에 대해 정의 된 규칙에 따라 같은 종류의 요소를 포함하는 열로 구성된 개별 데이터 요소 (또는 "속성")로 구성된 단일 레코드를 포함합니다. 대체 데이터베이스 모델에는 네트워크, 계층 적 파일, 플랫 파일 및 객체 지향 모델이 포함됩니다.

관계형 데이터베이스 모델은 직관적 인 테이블 형식의 구조를 사용합니다.

간단

관계형 모델은 복잡성을 피하는 방식으로 데이터를 구조화합니다. 테이블 구조는 대부분의 사용자, 특히 물리적 또는 소프트웨어 스프레드 시트, 수표 레지스터 또는 기타 표 형식 데이터로 작업 한 사람들에게 익숙한 직관적 인 조직입니다. 데이터는 모델 내에서 자연스럽게 구성되어 데이터베이스의 개발 및 사용을 단순화합니다.

데이터 검색 용이성

관계형 모델에서 데이터베이스의 데이터에 액세스 할 때 트리 또는 계층 구조를 통해 고정 경로를 탐색 할 필요가 없습니다. 사용자는 데이터베이스의 모든 테이블을 쿼리하고 특수 결합 함수를 사용하여 관련 테이블을 결합하여 결과의 ​​다른 테이블에 포함 된 관련 데이터를 포함 할 수 있습니다.결과는 모든 열의 내용과 임의의 수의 열을 기준으로 필터링 할 수 있으므로 사용자가 의미있는 결과를 쉽게 검색 할 수 있습니다. 사용자는 관련 데이터 만 표시되도록 결과에 포함 할 열을 선택할 수 있습니다.

데이터 무결성

데이터 무결성은 관계형 모델의 필수 기능입니다. 강력한 데이터 유형 지정 및 유효성 검사는 데이터가 허용 범위 내에 있음을 확인하고 필요한 데이터가 있는지 확인합니다. 테이블 간의 참조 무결성은 레코드가 불완전하거나 고아가되지 않도록합니다. 데이터 무결성은 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이됩니다.

적응성

관계형 데이터베이스 모델은 자연스럽게 확장 가능하고 확장 가능하며 변화하는 요구 사항과 증가하는 데이터 양을 충족시킬 수있는 유연한 구조를 제공합니다. 관계형 모델을 사용하면 데이터 나 다른 데이터베이스에 영향을주지 않고 데이터베이스 구조를 쉽게 구현할 수 있습니다. 데이터베이스 분석가는 비즈니스 요구 사항을 충족시키기 위해 기존 데이터베이스의 테이블과 열을 쉽고 빠르게 추가, 제거 및 수정할 수 있습니다. 이론적으로 행, 열 또는 표의 수에는 제한이 없습니다. 현실적으로 성장과 변화는 관계형 데이터베이스 관리 시스템과 물리적 컴퓨팅 하드웨어에 의해 제한되며 변경 사항은 특정 데이터베이스 구조를 위해 설계된 외부 응용 프로그램에 영향을 미칠 수 있습니다.

표준화

관계형 데이터베이스 설계가 데이터베이스의 무결성과 정확성에 영향을 줄 수있는 예외가 없음을 보장하기위한 체계적인 방법론이 존재합니다. "데이터베이스 정규화"는 데이터베이스 구조의 설계 및 검토를위한 일련의 규칙, 품질 및 목표를 제공합니다. 정규화 목표는 "일반 양식"이라고하는 수준으로 설명됩니다. 각 수준의 정규화는 다음 단계로 진행하기 전에 완료되어야합니다. 데이터베이스 설계는 일반적으로 세 번째 정규 형식의 요구 사항을 충족시킬 때 표준화 된 것으로 간주됩니다. 정규화를 통해 디자이너는 데이터베이스 설계가 강력하고 신뢰할 수 있음을 확신 할 수 있습니다.