당신은 여우나 두루마리 이야기를 기억하나요? 그 이야기는 여우가 병 속의 음식을 먹을 수 없었다는 것이다. 왜냐하면 나는 기중기를 먹을 수 없었기 때문이다. 만약 하키가 숟가락이라는 도구를 사용했고 여우가 이 이야기에서 짚이라는 도구를 사용했다면, 결과는 어떻게 달랐을까요?

인간관계 데이터베이스의 수많은 데이터에서 원하는 데이터를 쉽게 얻으려면 학교 수업이나 여우 짚과 같은 도구가 필요하다. 이것은 릴레이 데이터 조작입니다. 그러나 크레인이 빨대를 필요로 하지 않고 여우가 숟가락을 필요로 하지 않는 것처럼, 상황은 적절한 도구에 달려 있다. 결과는 도구 사용 방법에 따라 달라집니다.

데이터 관리에는 많은 연산자가 있으므로 필요한 경우 각 속성을 정확하게 알고 있어야 합니다. 이 장에서는 대표적인 릴레이 데이터 연산자의 기능을 설명하고 릴레이 데이터 조작이라고 하는 도구의 의미를 파악하여 원하는 데이터를 얻습니다.

관계 데이터 연산의 개념

제4장에서 일반적으로 언급한 바와 같이, 데이터 모델은 데이터 구조, 계산 및 제약조건으로 구성된다. 5장에서는 관계 데이터 모델의 구조와 한계를 살펴보았으므로 이 장의 계산을 살펴보겠습니다.

관계형 데이터 모델에서, 기업은 데이터베이스 시스템 구성 요소들 간의 데이터 언어로 원하는 데이터를 얻기 위해 관계에 필요한 처리 요구사항을 수행한다. 릴레이 데이터 모델의 동작을 릴레이 데이터 동작이라고도 합니다. 일반적인 릴레이 데이터 계산에는 대수적 및 릴레이 해석이 포함됩니다.

관계 대수 및 관계 해석은 원하는 데이터를 얻기 위한 처리 방법이 원하는 결과를 얻기 위한 데이터 처리를 설명하는 절차 언어인 관계 대수학에서 얼마나 상세한지를 보여준다. 관계 작업은 원하는 결과를 얻기 위해 처리되는 데이터를 설명하는 비프로세스 언어입니다. 사용자의 관점에서 프로세스를 자세히 설명하는 대신 처리할 데이터만 설명하는 비프로세스 언어를 설명하는 것이 적절할 수 있다.

그러나 관계 대수 및 그 해석은 데이터 처리와 처리가 필요한 표현력 측면에서 동일한 기능을 가지고 있다. 관계 대수라고 하는 데이터 처리 요건은 관계 대수 또는 관계 대수라고 설명할 수 있다. 데이터 처리 요구 사항을 일반적으로 쿼리라고 하며 향후 쿼리라는 용어가 사용됩니다.

관계 대수 및 관계 해석은 상용 관계 데이터베이스에서 사용되지 않는 개념 언어이다. 그렇다면 왜 우리는 관계 대수학과 관계 해석을 연구해야 할까요?

새로운 데이터 언어가 제안되면 데이터 언어의 유용성을 검증해야 하며, 관계 대수 및 그 해석이 검토의 기초를 형성한다. 관계형 또는 관계형 방식으로 설명할 수 있는 모든 쿼리를 새로 제안된 데이터 언어로 설명할 수 있는 경우, 비교적 완전한 것으로 간주되고 어느 정도 검증된다. 상용 릴레이 데이터베이스에 사용되는 데이터 언어도 비교적 완전한 것으로 간주된다. 따라서 상용 데이터 언어를 연구하기 전에 제공하는 컴퓨팅 기능의 기초가 되는 관계형 데이터 언어를 이해하는 것이 도움이 됩니다.

이 장에서는 관계 데이터 계산 간의 관계의 대수를 설명하고 관계 해석의 개념만 요약합니다.