1. 집합과 엔터티
엔터티와 집합의 공통관계
- 누가 생각해도 대상(원소)이 같을 수 있도록 정의
- 집합의 원소 = 릴레이션의 인스턴스 = 서로가 명확하게 구별이 되어야함 = 식별자
🤔 Q. R과 S는 무엇인가?
-> Relation의 R? Set의 S?
2. 엔터티에 대한 서설
엔터티
- 업무를 수행하는 데 필요한 데이터를 특성이 유사한 것끼리 모아 놓은 집합
- 업무에서 관리하고자 하는 데이터(속성)를 함수 종속으로 도출한 결과 집합
함수종속
- 릴레이션 내에 존재하는 속성간의 종속성
🤔 Q. 가능한 많은 데이터를 데이터베이스에 저장하도록 유도하는 것이 좋다 ❓
- 성능적인 측면에서는 불필요한 Data 공간 또한 Risk이기에 이력데이터 같은 경우더라도 기간을 정의한다.
책에서 말하는 많은 데이터라는 것은 이력성 데이터를 말하는 것인가? 이력성 데이터 이외의 것은 무엇이 존재할까?
구별
- 속성이나 관계를 혼동해서 안된다.
- 속성으로 설계해야하는데 엔터티로 설계하거나 관계로 설계하면 안된다. ❌
3. 엔터티 정의에 중요성
정의
1) 설명(Explantion)
2) 어떤 집합으로 이루어지는지에 대한 명확함
- 식별자가 무엇인지, 서브타입이 무엇인지 구분해야한다.
잘못된 엔터티의 예
- 명칭 : '가'라는 엔터티인데 'A'로 정의했을 때
- 하나의 엔터티의 다수의 집합이 존재하도록 정의 : '가'라는 엔터티의 'A'도 존재
4. 엔터티 분류법
1) 엔터티 정의
- 만질 수 있는 것과 만질 수 없는 것
- 자립 엔터티와 종속 엔터티
- 원천 데이터와 가공 데이터
2) 엔터티 분류
- 실체, 행위, 가공, 기준 엔터티
- 내부 생성 데이터와 외부 생성 데이터
- 엔터티 유형에 의한 기본,내역,상세 등의 엔터티
🤔Q. 실제로 많이 사용하는 분류법은 무엇인가?
5~6. 엔터티 정의 방법
보이는 것인가?
- 실체 엔터티를 의미한다.
-> 마스터 테이블? 메타 테이블을 의미하는 것인가? - 보이는 데이터가 핵심 데이터일 가능성이 높다.
보이지 않는 대상
- 연상이 되는 것(주문,강의)과 연상이 되지 않는 것(환율,분류)
스스로 존재하는가?
- 자립 엔터티
- 종속 엔터티 : 종속 관계일 경우 일반적으로 주식별자가 엮여 있다.
- 종속 관계와 참조 관계를 구별해야한다.
- 부모 엔터티와 상위 엔터티를 구분해야한다.
🤔Q. FK를 관리상에 이유로 많이들 삭제하려고 한다. 모델링적 관점으로는 어떻게 봐야하는가?
7. 종속 엔터티의 종류
- 부모 엔터티의 부가 데이터를 관리
- 1정규화에 의해 발생
- 이력 데이터
- 다대다 관계에서 발생한 교차 엔터티
- 슈퍼타입에 대한 서브타입 엔터티
- 엔터티 분해에 의한 일대일 관계의 엔터티
- 1정규화
8. 모델과 메타시스템의 속성
속성설명
- 메타 시스템 : 대표적 의미
- ERD : 개별적 의미
- 메타 시스템의 속성 설명보다는 ERD의 속성 설명이 더욱 의미가 있다.
🤔Q. [그림 1.9]와 [그림1.10]의 장단점이 존재하는가? 일반적으로 어떤 사례가 많이 사용되는가?
9. 원천데이터 , 가공데이터
- 원천 엔터티끼리는 관계가 활발하게 존재하지만,
원천 엔터티와 가공 엔터티, 가공 엔터티와 가공 엔터티끼리는 참조 무결성 관계가 거의 존재하지 않는다.
- 참조 무결성
참조 무결성: 엔터티의 외래 식별자 속성은 참조되는 엔터티의 주 식별자 값과 일치하거나 Null 값이어야 한다.
- 원천 데이터는 정규화를 철저히 수행해야 한다.
* 주식별자- 원천 데이터의 주식별자는 대체로 업무 식별자 가 된다. 데이터의 성격 자체로 판단하기 때문이다.
- 반면에 가공 데이터 같은 경우 집계 기준과 같은 목적에 따라 결정된다.
- 백업 데이터는 기존 데이터를 삭제한다면 원천 데이터, 기존 데이터를 두고 백업한다면 중복 데이터인 가공 데이터이다.
- 외부 데이터는 받은 시스템에서는 원천 데이터가 된다. 기업 내 다른 시스템과 구별할 때는 데이터베이스를 기준으로 판단 할 수 있다.
- 가공 데이터를 획득하지만 화면에서 직접 입력해서 만들었으면 원천 데이터이다.
- 가공 엔터티에 사용된 값은 원천 엔터티의 값이 바뀌면 수정한다.
* 원천 데이터가 수정되는 시점- OLTP : 실시간
- DW : 배치
- 가공 데이터는 자체 정의 외에도 원천 데이터의 대한 경로가 표시되어야 한다.
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