관계형 데이터베이스 Vs. 계층 적 데이터베이스

데이터베이스는 데이터 또는 "기록"을 저장하는 컴퓨터 프로그램입니다. 더 중요한 것은 데이터가 데이터베이스의 다른 데이터와 어떤 관련이 있는지 설명합니다. 계층 적, 네트워크, 관계형 및 객체 지향을 포함한 많은 다른 종류의 데이터베이스가 있습니다. 그것들은 모두 다른 목적을 가지고 있으며 그들의 기록을 다른 방법으로 기술 할 수있게 해줍니다.

관계 및 계층 적 데이터베이스는 가장 일반적인 종류의 데이터베이스 중 두 가지입니다.

계층 적 데이터베이스

계층 적 데이터베이스는 가장 오래되고 단순한 종류의 데이터베이스 중 일부입니다. 이들은 컴퓨터의 폴더 및 파일과 유사한 "트리"구조로 데이터를 정렬합니다. 컴퓨터의 파일이 한 폴더에있는 것처럼 데이터베이스의 모든 레코드에는 하나의 "상위"가 있습니다. 계층 적으로 정렬 된 데이터는 종종 상위 / 하위 관계 만 갖는 것으로 설명됩니다.

기적의 데이터베이스 문제

계층 구조 모델은 간단한 구조에 적합하지만 각 "자식"은 하나의 "부모"만 가질 수 있으므로 문제가 발생할 수있는 방법을 쉽게 볼 수 있습니다. 데이터베이스에 회사 내의 실제 부모와 자녀의 이름이 포함되어있는 경우 한 명의 자녀 양 부모가 해당 회사에서 근무했다는 사실을 설명 할 수 없습니다. 데이터베이스 언어에서 이것은 하나 이상의 자식이있는 경우 "다 대일"(또는 "다 대다") 관계가되며 계층 적 데이터베이스는 관계를 잘 설명하지 않습니다.

관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스는 다 대일 또는 다 대다 관계에 아무런 문제가 없습니다. 레코드는 트리 구조가 아닌 여러 "테이블"로 작성되며 테이블의 각 레코드에는 고유 식별자가 있습니다. 회사는 모든 부모의 이름을 가진 테이블을 가질 수 있고, 모든 자식의 이름을 가진 테이블을 가질 수 있으며, 부모 테이블의 각 레코드는 고유 레코드 중 하나 이상 (또는 그 이상)과 관계를 가질 수 있습니다. 자식 테이블 - 그 관계는 "부모"입니다. 관계를 기록하는 기능은 관계형 데이터베이스에 이름을 부여하는 것입니다.

관계형 데이터베이스의 장점

관계형 데이터베이스는 하나의 레코드를 원하는 수의 다른 테이블에 적용하여 오류를 방지합니다. 아동 기록은 "아동의 관계"에서 사용될 수 있으며 "회사 소풍에 참여하는 아동"의 표에서 동일한 기록을 참조 할 수 있습니다. 중복을 방지함으로써 실수로 레코드를 변경하지 않고 동일한 정보를 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다.

또한 관계형 데이터베이스는 구조화 된 쿼리 언어 또는 SQL로 작성된 쿼리를 사용하여 레코드에 숨겨진 다른 종류의 데이터를 제공하는 데 매우 유용합니다. 이렇게하면 특정 연령대의 모든 어린이를 찾거나 세 명 이상의 자녀가있는 모든 부모를 찾는 것과 같이 즉시 알 수없는 방식으로 데이터베이스를 탐색 할 수 있습니다.

계층 적 데이터베이스 사용

관계형 데이터베이스는 계층 적 데이터베이스보다 우월한 것처럼 보일 수 있으며 더 유연하다는 것은 사실입니다. 그러나 이러한 유연성은 모든 데이터베이스에서 항상 필요한 것은 아닙니다. 도서관은 Dewey Decimal 시스템이 본질적으로 계층 적이므로 책을 기록하기 위해 계층 적 데이터베이스를 사용합니다. 연락처 전화 번호 목록은 계층 적 데이터베이스에서 완벽하게 제공 될 수 있습니다. 데이터베이스는 도구이며 작업에 적합한 도구는 현재 작업에 따라 다릅니다.