PolyU | 데이터베이스 원리
관계형 데이터 연산, 정확한 시스템 상태 보존, 그리고 AI 시대의 SQL 검증을 통해 데이터베이스 원리를 탐구하는 학부 과정입니다.
강좌 개요
콘텐츠 요약
관계형 데이터 연산, 정확한 시스템 상태 보존, AI 시대의 SQL 검증을 통해 데이터베이스 원리를 탐구하는 학부 과정입니다.
데이터 연산으로 생각하라. SQL로 표현하라.
저자: Ran Cheng
감사의 글: DSAI2202 데이터베이스 원리 강의 자료를 기반으로 함.
학습 목표
- 학습자는 디지털 데이터가 무엇이며 실제 세계의 정보를 어떻게 표현하는지 이해해야 합니다.
- 학습자는 장기적인 데이터 보존을 위한 영구 저장의 필요성을 이해해야 합니다.
- 학습자는 현대 데이터베이스 관리 시스템이 담당하는 주요 운영 업무를 이해해야 합니다.
- 학습자는 데이터베이스, 영구 저장, AI가 어떻게 상호작용하는지에 대한 이해를 강화해야 합니다.
- 학습자는 데이터 요구사항을 포착하기 위해 실제 세계 영역을 분석하는 방법을 이해하게 됩니다.
- 학습자는 완전한 개념적 ER 모델을 구축하는 데 필요한 단계를 이해하게 됩니다.
- 학습자는 고유성과 행 식별을 강제하는 기본 키의 역할을 이해하게 됩니다.
- 학습자는 개념적 도메인 모델에서 관계형 테이블로 이동하는 핵심 원리를 검토하게 됩니다.
- 학습자는 데이터베이스에서 특정 데이터를 검색하는 근본적인 목적을 이해하게 됩니다.
- 학습자는 비교 연산자를 적용하여 정확한 조건이나 범위 기반 조건을 지정하게 됩니다.
- 학습자는 쿼리가 반환하는 행 수를 제한하게 됩니다.
- 학습자는 데이터베이스 데이터를 검색하고 필터링하는 기본 원리를 검토하게 됩니다.
수업
Lab
This lab introduces the fundamentals of PostgreSQL, guiding students through the installation of the database server and the pgAdmin 4 management tool. Students will learn how to connect to their local database, execute basic SQL queries, and understand the core architecture of a relational database management system.
This lesson explains why flat spreadsheets are inefficient for managing complex data due to issues like redundancy and update anomalies. It introduces relational database design as a solution, teaching students how to identify entities and structure tables to ensure data integrity and consistency.
This lab teaches students how to identify and filter student-progress data in PostgreSQL by categorizing fields into identity, risk evidence, and decision status. Students will learn to construct queries that select specific columns and apply logical conditions to prioritize support for at-risk students.
This lab teaches how to safely maintain a PostgreSQL student database by handling four requests—adding, updating, standardizing, and deleting records—while ensuring only the intended rows are affected. You'll learn to inspect table constraints, restore a known starting state, and use INSERT, UPDATE, and DELETE statements with correct targets and expected row counts.
In Lab 5, students learn how to group and summarise data in PostgreSQL using a university course performance dataset. Key topics include writing aggregate functions like COUNT, SUM, AVG, MIN, and MAX, handling NULL values, and using DISTINCT to generate accurate registrar reports.
本实验旨在学习如何使用 PostgreSQL 中的 INNER JOIN 将学生、课程和选课表关联起来，从而生成包含完整信息的选课报告。通过实践，学生将掌握如何利用外键匹配相关数据，并理解连接操作如何根据匹配条件合并多表记录。
This lab explores how to use different SQL join types—INNER, LEFT, RIGHT, FULL, and CROSS—to control which rows are retained when reconciling data between a student registry and an LMS roster. Students will learn to manage unmatched records and generate specific reports by selecting the appropriate join based on the desired output requirements.
Students learn how to compose data operations in PostgreSQL by investigating student performance declines across different academic periods using scalar subqueries, filters, and baseline comparisons.
Topic
This lesson introduces database transactions as single, indivisible units of work that ensure data integrity through atomicity, durability, and visibility control. Students learn how transactions manage failure handling and state boundaries using commit and rollback operations.