1. 데이터 모델링

데이터 모델링 정의

• 정보시스템 구축을 위한 데이터 관점의 업무 분석기법

데이터 모델링 세가지 요소

• Entity
• Attribute
• Relationship
  

모델링 특징

• 데이터 관점: 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지
• 프로세스 관점: 업무가 실제하고 있는 일이 무엇인지
• 상관 관점: 업무 처리하는 방법에 따라 데이터가 어떻게 영향을 받고 있는지

데이터 모델링 기능

• 명세화
• 구조화
• 문서화
• 다양한 관점
• 상세 수준 표현

데이터 모델링 유의점

• 중복
• 비유연성
• 비일관성

데이터 모델링의 3단계 진행

1. 개념적: 추상화, 업무 중심적, 포괄적
2. 논리적: KEY, 속성 및 관계 표현, 정규화
3. 물리적: 실제 데이터 베이스에 이식할 수 있도록 물리적 성격 고려

• 위로 갈수록 추상적, 밑으로 갈수록 구체적

2. 엔터티(Entity)

엔터티(Entity) 개념

• 명사에 해당, 저장이 되기 위한 어떤 것

엔터티 특징

• 업무에서 식별이 가능해야 함
• 하나의 엔터티에 인스턴스가 두개 이상

엔터티 분류

1. 유무형
   • 유형: 물리적인 형태(ex. 사원, 강사)
   • 무형: 물리적인 형태가 존재하지 않는 개념적 정보(ex. 조직, 보험 상품)
   • 사건: 업무를 수행함에 따라서 발생함(ex. 주문, 청구, 미납)
2. 발생 시점(기본 -> 중심 -> 행위)
   • 기본: 원래 존재하는 정보. 독립적으로 생성 가능(ex. 사원, 부서, 고객)
   • 중심: 기본 엔터티로부터 발생되고 업무에 있어서 중심적인 역할(ex. 계약, 접수)
   • 행위: 두개 이상의 부모 엔터티로부터 발생되고, 자주 내용이 바뀌거나 데이터 양이 증가함(ex. 주문 내역, 계약 진행)

3. 속성

속성의 개념

• 업무에서 필요함, 인스턴스의 구성 요소

인스턴스와 속성, 엔터티의 관계

• 엔터티 하나당 인스턴스 2개 이상 존재
• 엔터티 하나당 속성 2개 이상 존재
• 속성과 속성값은 1:1

속성의 분류

• 기본속성: 업무로 부터 추출한 모든 속성
• 설계 속성: 코드성 속성
• 파생 속성: 계산된 값, 적을수록 유리

도메인의 정의

• 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위

4. 관계

관계의 정의

• 엔터티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로 존재의 형태나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태, 관계 페어링의 집합(ex. 강사 - 가르친다(관계) - 수강생)

관계 체크사항

• 연관 규칙이 존재하는지
• 엔터티 사이의 정보 조합이 발생되는지
• 관계 연결을 가능하게 하는 동사가 있는지

식별자 분류

1. 대표성 여부: 주식별자 / 보조 식별자
2. 스스로 생성 여부: 내부 식별자 / 외부 식별자
3. 속성의 수: 단일 식별자 / 복합 식별자
4. 대체 여부: 본질 식별자 / 인조 식별자

주 식별자의 특징

• 유일성
• 희소성
• 불변성
• 존재성

식별자와 비식별자 관계(상속 여부 차이)

• 식별자 관계: 부모로부터 받은 식별자를 자신의 엔터티의 주식별자로 이용(강한 연결관계, 실선 표현)
• 비식별자 관계: 부모로부터 속성을 받았지만, 일반 속성으로 사용(약한 연결관계, 점선 표현)

식별자 관계 설정 고려사항

• 관한 관계, 주식별자 PK사용