1. 데이터 모델링이란
모델 : 작품을 만들기 전에 미리 만든 물건. 완성된 작품의 대표적인 보기. 일종의 ‘추상화’
모델링 : 모델을 만드는 것, 그룹핑하고, 관계를 맺는 것
데이터 모델링 : (업무)데이터 모델을 만드는 것
- 개념적⭐⭐⭐ : 식별(구별, 인지, 분류)하는 과정
- 논리적⭐⭐⭐ : 추상화로 표현
- 물리적⭐⭐⭐ : 추상화 모델을 구체화된 형태로 변환
ER모델 (Entity-Relationship Model)
- 개체관계모델
- 가장 대표적인 데이터모델
- 그룹핑하고 관계끼리 줄 긋는 것
- 영수증 종이 데이터 통째로 나열, 저장 -> 쪼개서 분류하기 > 줄긋기 = RDB
- ERD(Entity-Relationship Diagram) : 객체를 그리고 관계를 줄 그어 맺음(DB구조를 그림으로 나타낸 것)
ex. 레고조립을 보고 다시 설명서를 작성해 보는 것
ER모델의 질적 특성
- 완전성 (업무에 빠진 곳이 있으면 안됨)
- 정확성
- 최소성 (너무 불필요하게 복잡해서 안됨)
- 자명성 (스스로 이해하기 쉬워야 함)
- 확장성 (시스템 확장에 무리가 없어야 함)
- 표현성
- 가독성
2. ER 모델 구성 요소
엔티티(Entity)
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table⭐⭐⭐
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엔티티 표기법
출처 https://brunch.co.kr/@yoongg59/5 -
엔티티 슈퍼타입/서브타입 표기법
출처 https://velog.io/@chosj1526/DB-%EC%8A%88%ED%8D%BC-%EC%84%9C%EB%B8%8C%ED%83%80%EC%9E%85-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%A7%81 -
상위수준과 하위수준 엔티티의 일반화
출처 https://blog.naver.com/sanguineous/222280719741
시스템만들 때 UNION, Outer Join 이용하는데 두 그룹을 잘 합쳐서 한 테이블 만들면 Join할 필요 없게되고, 개발이 쉽고 성능이 좋아져. But, '개인정보'와 '법인정보'가 같은 테이블에 있으면 정보의 의미를 구분하기 어려워져서 FK조건, Not Null적용이 어렵고 무결성에 문제생김
- 제약조건(if문) 많이 걸면 걸수록 데이터 품질이 좋아지고, 제약조건이 없으면 성능이 좋아짐
엔티티 형태
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독립 엔티티 : 강의, 수강생
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업무중심 엔티티 : 주문, 결제
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종속 엔티티 : 다른 엔티티 꼭 필수
관계(Relationship)
관계 구성요소⭐⭐⭐
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관계수 : 1:1, 1:多, 多:多
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선택성 : 선택 or 필수
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식별자상속 : PK이면서 FK인 것
관계 유형
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병렬관계 (join)
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엔티티 추가 설계 (join많으면 엔티티 추가함)
관계 차원
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단항관계(Self join) : table 1개
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이항관계 : 두 개 엔티티간의 관계
속성
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도메인 : 문자형, 숫자형, 날짜형 등이 있음 (Type)
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분류
- 단순속성(단일함, 1개), 복합속성(단순속성들 조합)
- 저장속성(cache쓰는 것과 비슷, 성능 높음), 파생속성(저장하지 않는 속성)
- 단일 값, 다중 값
식별자의 특징
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유일성 : Not Null(Null이 아니다)
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최소성 : 너무 불필요하게 복잡해서 안됨
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불변성 : 식별자의 값은 변하지 않아야 함
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존재성 : 반드시 데이터 값이 존재
3. 관계형 데이터 모델 이론
관계형 모델의 키
- 슈퍼키 (최소성 보장X, 유일성 보장)
- 후보키 : 식별할 수 있는 최소한의 속성집합 (최소성 보장)
- 기본키 : 후보키 중 하나만 기본키 가능, 유일성, 최소성가짐
- 대체키 : 후보키 중 기본키 外
- 외래키 : 다른 릴레이션(table)에 속한 어트리뷰트(필드)의 기본키를 참조하는 경우
출처 https://meteorfish.blog/m/145제약조건⭐⭐⭐
- 키 제약조건 (PK)
- 실체 무결성 (Not Null) : 데이터가 null값이면 안된다(데이터가 있어야 한다.)
- 영역 무결성 (Check, type)
- 참조 무결성 (FK)
함수 종속
함수에 키를 넣었을 때 키에 해당하는 내용
정규화(Normalization)
- 테이블 쪼개기
- 역정규화(반정규화) : 너무 과하게 정규화가 된 경우에 다시 붙임
