Data Abstraction

DataBaseSQLD

📌 유저(응용 개발자)로부터 현실 세계 데이터의 복잡함을 감추는 것
~= Data Abstraction

1. Physical Level: Storages 관점, File에 저장된 Record 관점
   • 🔎 자료 구조, …
2. Logical Level: DB에 저장된 Tables 관점
   • ⭐ Physical Data Independence: 복잡한 Physical Level이 사용자로부터 감춰짐, Logical한 변화 없이 Physical 수정 가능
     ↔ Without DBMS, 응용 로직에 섞여 있으므로 Physical Level이 바뀌면 응용도 수정 필요
3. View Level: Sub Schema = Tables의 Subset, Logical Level 中 응용에 필요 없는 부분이 감춰진 관점 ➡ Security (보안성)
   • 특정 Task, 특정 사용자 위주로 View 생성
   • 가장 높은 추상화 Level

ANSI-SPARC

📌 American National Standards Institute - Standards Planning and Requirements Committee, (1975) DBMS의 추상적인 설계 표준, Schema를 3단계로 나눔

• 목적: ⭐데이터의 Dependency (독립성) 보장 ⬅ 사용자의 관점과 실제 표현되는 물리적 방식의 분리
  ~= View의 존재 이유

1. External Schema (외부 스키마) = View Level
   • 각/여러 사용자 관점
2. Conceptual Schema (개념 스키마) = Community View Level
   • 모든 사용자의 Schema를 통합한 조직 전체 관점
   • DB에 저장되는 모든 데이터 및 관계 정의
3. Internal Schema (내부 스키마) = Physical Level (DB)
   • 🔎 물리적인 저장 구조, 컬럼 정의, 인덱스, …

Dependency (독립성)

📌 Low Abstraction Level이 변화하더라도, High Abstraction Level에 영향을 주지 않음

1. Logical: Conceptual Schema의 변화 ➡ External에 영향 X
2. Physical: Internal Schema의 변화 ➡ Conceptual, External에 영향 X