시험 정보
- 객관식 50문항 (1시간 30분 응시)
- 총점 60점 이상 합격
- 1과목: 데이터 모델링의 이해 (10문항, 20점, 과락:8점)
- 2과목: SQL 기본 및 활용 (40문항, 80점, 과락: 32점)
- 계) 50문항, 100점
출제항목
- 1️⃣ 데이터모델의 이해
- 2️⃣ 엔터티
- 3️⃣ 속성
- 4️⃣ 관계
- 5️⃣ 식별자
용어 정리
- 엔터티 (Entity) : 테이블
- 속성 (Attribute) : 컬럼 (ex. 학번, 이름, 전화번호, 주소, 학과번호, 지도교수번호)
- 인스턴스 (Instance) : 행 (ex. 1000, 홍길동, 서울시, 101, 100001 ..)
1️⃣ 데이터 모델의 이해
모델링의 개념
현실 세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정
모델링의 특징
- 단순화(Simplification)
- 추상화(Abstraction)
- 명확화(Clarity)
데이터 모델링 유의점
- 중복(Duplication)
- 비유연성(Inflexibility)
- 비일관성(Inconsistency)
데이터 모델링 3가지 요소
- 대상(Entity)
- 속성(Attribute)
- 관계(Relationship)
데이터 모델링의 3단계
- 개념적 모델링
- 논리적 모델링
- 물리적 모델링
데이터 모델의 표기법(ERD)
- 엔터티(Entity)와 엔터티 간의 관계(Relationship)를 시각적으로 표현한 다이어그램
ERD 작성 절차
- 엔터티를 도출한 후 그린다.
- 엔터티 배치
- 엔터티 간의 관계를 설정
- 관계명을 서술
- 관계의 참여도 기술
- 관계의 필수 여부를 확인
2️⃣ 엔터티
엔터티의 개념
- 현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 객체나 사물을 나타냄
- 대상(Instance)들로 이루어진 집합
- 인스턴스 = 엔터티의 특정한 속성 값들로 구성됨. 엔터티의 개념을 현실에서 구체적으로 나타낸 것.
· 엔터티(Entity) : 학생
· 속성(Attribute) : 학번, 이름, 학과 등.
· 식별자(Identifier) : 학번 (고유한 학번으로 각 학생을 식별)
· 인스턴스 : 특정 학생의 데이터 (학번: 2021001, 이름: 홍길동, 학과: 컴퓨터 공학)
엔터티의 특징
- 유일한 식별자에 의해 식별 가능
- 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보
- 인스턴스들의 집합
- 엔터티는 반드시 속성을 가짐
- 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용
- 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계 성립
엔터티의 분류
- 유형과 무형에 따른 분류
a. 유형 엔터티
b. 개념 엔터티
c. 사건 엔터티 - 발생 시점에 따른 분류
a. 기본 엔터티
b. 중심 엔터티
c. 행위 엔터티
엔터티의 명명
- 현업에서 사용하는 용어 사용
- 가능하면 약자 사용은 자제
- 단수 명사 사용
- 모든 엔터티에서 유일하게 이름 부여
- 엔터티 생성 의미대로 이름 부여
엔터티와 인스턴스 표기법
- 엔터티는 사각형으로 표현, 속성은 조금씩 다름
3️⃣ 속성
속성의 개념
- 속성은 업무에서 필요로 하는 고유한 성질, 특징을 의미(관찰 대상) -> 컬럼으로 표현할 수 있는 단위!
- 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
ex) 학생 엔터티 - 이름,학번,학과번호 속성
엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계
- 1개 엔터티 - 2개 이상의 인스턴스
- 1개 엔터티 - 2개 이상의 속성
- 1개 속성 - 1개의 속성값
- 속성은 엔터티에 속함
속성의 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 함
- 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.
- 각 속성이 하나의 값을 갖고 있음(속성의 원자성)
- 원자성: 각 엔터티의 인스턴스가 해당 속성에 대해 단일하고 명확한 값을 가지는 것
함수적 종속성
- 어떤 속성 A의 값에 의해 다른 속성 B도 유일하게 결정된다면, B는 A에 함수적으로 종속됐다고 함
A -> B
- 완전 함수적 종속: 특정 컬럼이 기본키에 대해 완전히 종속될 때를 말함
- 부분 함수적 종속: 기본키 전체가 아니라, 기본키 일부에 대해 종속될 때를 말함
속성의 분류
- 속성의 특성에 따른 분류
a. 기본 속성 (ex. 원금, 예치기간)
b. 설계 속성 (ex. 상품코드, 지점코드, 예금분류)
c. 파생 속성 (ex. 합계, 평균, 이자) - 엔터티 구성방식에 따른 분류
a. PK (Primary Key, 기본키)
b. FK (Foreign Key, 외래키)
c. 일반 속성 - 분해 여부에 따른 속성
a. 단일 속성 (ex. 회원 ID, 이름)
b. 복합 속성 (ex. 주소 - 시, 구, 동 등으로 분해 가능)
c. 다중값 속성 (ex. 상품 리스트)
속성의 명명규칙
- 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여
- 서술식 속성명은 사용하지 않음
- 약어의 사용은 가급적 제한
- 전체 데이터 모델에서 유일한 명칭
도메인
- 도메인은 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위를 의미함
- 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기, 제약사항을 지정하는 것이다
4️⃣ 관계
관계의 개념
- 관계는 엔터티간의 연관성을 나타낸 개념
관계의 종류
- 존재적 관계
- 한 엔터티의 존재가 다른 엔터티의 존재에 영향을 미치는 관계
- 엔터티 간의 연관된 상태를 의미
- 행위적 관계
- 엔터티 간의 어떤 행위가 있는 것을 의미
ex) 고객 엔터티의 행동에 의해 주문 엔터티가 발생
c.f) ERD에서는 존재관계와 행위관계를 구분하지 않는다.
관계의 구성
- 관계명
- 차수(Cardinality)
- 선택성(Optionality)
관계의 차수
- 한 엔터티의 레코드(인스턴스)가 다른 엔터티의 레코드(인스턴스)와 어떻게 연결되는지를 나타내는 표현
- 주로 1:1, 1:N, N:M 등으로 표현
-
1 대 1관계a. 완전 1 대 1 관계
- 사원은 반드시 소속 부서가 있어야 함
b. 선택적 1 대 1 관계
- 사원하나의 소속 부서가 있거나 아직 발령전이면 없을 수 있음
-
1 대 N관계
- 엔터티에 하나의 행에 다른 엔터티의 값이 여러 개 있는 관계
- 고객은 여러 개의 계좌를 소유할 수 있음
M 대 N관계
- 두 엔터티가 다대다의 연결 관계를 가지고 있음
- 조인 시 카테시안 곱이 발생하므로 두 엔터티를 연결하는 연결엔터티의 추가로 1 대 N 관계로 해소할 필요가 있음
- 한 학생이 여러 강의를 수강할 수 있고, 한 강의 기준으로도 여러 학생이 보유할 수 있음
=> 이 두 엔터티의 연결엔터티로는 구매이력 엔터티가 필요함
관계의 페어링
- 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
- 관계란 페어링의 집합
- 관계 vs 차수 vs 페어링
- 학생과 강의 엔터티는 관계를 가짐
- M:N 관계, "학생 A가 강의 B를 2023년 1학기에 수강했고 성적은 A+를 받았다"와 같은 특정한 페어링이 형성
- 이런식으로 관계의 차수는 하나의 엔터티와 다른 엔터티 간의 레코드 연결 방식을 나타내는 반면, 관계의 페어링은 두 엔터티 간의 특정 연결을 설명하고 추가 정보를 제공하는 용도로 사용
5️⃣ 식별자
식별자 개념
- 하나의 엔터티에 구성된 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성
- 하나의 유일한 식별자가 존재해야 함
- 논리 모델링에서 사용하는 용어, 물리 모델링에서는 키(key)라고 표현
주식별자 특징
- 유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스를 유일하게 구분함
- 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성은 유일성을 만족하는 최소한의 속성으로 구성
- 불변성 : 주식별자가 한번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함
- 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 값이 존재해야 하며 NULL 은 허용 안됨
식별자 분류
- 대표성 여부에 따른 식별자의 종류 (주식별자, 보조식별자)
- 생성 여부에 따른 식별자의 종류 (내부식별자, 외부식별자)
- 속성 수에 따른 식별자의 종류 (단일식별자, 복합식별자)
- 대체 여부에 따른 식별자의 종류 (본질식별자, 인조식별자)
식별자 표기법
주식별자 도출기준
- 해당 업무에서 자주 이용되는 속성 => 주식별자로 지정
ex) 학생번호/주민번호 중에 학생번호=주식별자, 주민번호=보조식별자 - 명칭이나 내역등과 같은 이름은 피함
ex) 부서명보다는 부서코드를 부여하여 부서코드로 주식별자로 사용 - 속성의 수를 최대한 적게 구성
- 주식별자를 너무 많은 속성 => 조인으로 인한 성능저하 발생 우려
- 일반적으로 7~8개 이상의 주식별자 구성 => 새로운 인조식별자 생성 => 모델 단순화 good
ex) 주문 엔터티에 대해 주문일자 + 주문상품코드 + 고객번호 + .. 등으로 구성 => 주문번호 속성 추가~!
관계간 엔터티 구분
- 강한 개체
- 독립적으로 존재할 수 있는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 고객은 독립적으로 존재할 수 있음
- 약한 개체
- 독립적으로 존재할 수 없는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 계좌는 독립적으로 존재할 수 없음 - 고객에 의해 파생되는 엔터티이므로
식별 관계와 비식별관계
- 식별 관계 (Identification Relationship)
- 하나의 엔터티의 기본키를 다른 엔터티가 기본키의 하나로 공유하는 관계
- 식별관계는 ERD에서 실선으로 표시
ex) 사원과 교육이력 엔터티에서 양쪽 모두 기본키 중 일부가 사원번호임
- 비식별 관계 (Non-identification Relationship)
- 강한 개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 속성으로 관계를 가지는 것
- 비식별관계는 ERD에서 점선으로 표시
ex) 부서와 사원의 관계에서 부서의 부서번호(기본키)를 사원 엔터티에서는 일반키로 가짐
(사원에서는 사원번호가 기본키)
Reference
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