✍️ 10 problems
- 데이터 모델링의 유의점
(1) 중복(Duplication) : 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화한다.
(2) 비유연성(Inflexibility) : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.
(3) 비일관성(Incosistency) : 데이터 간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터가 유지되도록 한다.
- 데이터 독립성의 구성요소
(1) 외부 스키마(External Schema) : 여러 사용자 관점으로 구성
(2) 개념 스키마(Conceptual Schema) : 통합 관점의 스키마 구조를 표현
또는 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현
- ex. View
- 논리적인 데이터 독립성을 고려
(3) 내부 스키마(Internal Schema) : 물리적인 저장구조를 표현
- 엔티티의 특징
(1) 반드시 해당 업무에서 필요하고, 관리하고자 하는 정보여야 한다.
(2) 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
(3) 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다.
(4) 엔티티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.
(5) 엔티티는 반드시 속성이 있어야 한다.
(6) 엔티티는 다른 엔티티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.
- 발생 시점에 따라 구분할 수 있는 엔티티의 유형
(1) 기본, 키 엔티티(Fundamental Entity)
(2) 중심 엔티티(Main Entity)
(3) 행위 엔티티(Active Entity)
- 속성의 정의
업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
6.엔티티, 인스턴스 속성, 속성값의 관계
(1) 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스 집합이어야 한다.
(2) 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
(3) 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.
- 정규형
2차 정규형의 조건
"기본키에 종속적이지 않거나, 기본키 일부 칼럼들에만 종속적인 칼럼은 분리되어야 한다."
- 1차 정규형을 만족해야 한다.
- 모든 Non-key 컬럼은 기본키 전체에 종속되어야 한다.
- 속성의 특성에 따른 분류
(1) 기본 속성(Basic Attribute)
(2) 설계 속성(Designed Attribute)
(3) 파생 속성(Derived Attribute): 데이터를 조회할 때, 성능을 빠르게 하기 위해 원래 속성의 값을 계산하여 저장할 수 있도록 만든 속성
- 도메인
"각 엔티티(테이블)의 속성에 대해서 어떤 유형의 값이 들어가는지 정의한다."
- 속성의 명칭 부여
(1) 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다.
(2) 서술식 용어는 사용하지 않도록 한다.
(3) 약어 사용은 가급적 제한한다.
(4) 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다.
