1. ER 모델이란?
1) ER 모델의 정의
- 1976년 피터 첸(Peter Chen)이 제안한 개념적 데이터 모델로서, 개체 집합과 관계 집합을 이용해서 현실 세계의 데이터를 개념적으로 표현하는 모델이다.
2) ER 모델의 특징
① 단순하다는 장점 대문에 현재 가장 널리 사용되고 있는 개념적 데이터 모델이다.
② 개체와 속성, 관계라는 3가지 기본 요소로 구성되는 ER 다이어그램으로 표현된다.
③ 사용자 즉, DB 설계자를 위한 모델이므로 DBMS는 이해할 수 없다.
2. ER 모델의 주요 구성 요소
1) 개체(Entity)
- DB가 표현하려고 하는 유형, 무형의 정보 대상으로, "존재"하면서 서로 구별될 수 있는 요소이다.
- 단독으로 존재 가능하고, 정보로서의 역할이 가능하며, 둘 이상의 속성으로 구성된다.
- ER 다이어그램으로 표현할 때에는 직사각형으로 표현한다.
- 반드시 식별자(키 속성)를 가져야 한다.
2) 관계(Relationship)
- 개체들 간의 의미있는 연결 또는 연관성을 의미하는 요소이다.
- 관계도 하나의 개체로 간주될 수 있고, 속성을 가질 수 있다.
- ER 다이어그램으로 표현할 때는 마름모로 표현한다.
3) 속성(Attribute)
- 개체나 관계의 특성을 나타내는 요소로, 이름을 가진 정보의 가장 작은 논리적인 단위이다.
- 단독으로 존재할 때는 대개 무의미하다.
- ER 다이어그램으로 표현할 때는 타원형으로 표현한다.
3. 속성의 종류와 특징
1) 상수 속성(Constant Attribute)
- 시간이 지나도 값이 변하지 않는 속성
2) 시변 속성(Time Varying Attribute)
- 갱신함에 따라 값이 변할 수 있는 속성
3) 단순 속성(Simple Attribute 또는 Atomic Attribute)
- 더 이상 작은 구성 요소로 분해할 수 없는 속성
4) 복합 속성(Composite Attribute)
- 독립적인 의미를 갖는 단순 속성들로 분해할 수 있는 속성
5) 단일값 속성(Single-valued Attribute)
- 특정 개체에 반드시 하나의 값만 갖는 속성
6) 다중값 속성(Multi-valued Attribute)
- 특정 개체에 대해 여러 개의 값을 가질 수 있는 속성
7) 유도 속성(Derived Attribute)
- 속성의 값이 다른 관련된 속성이나 개체가 갖고 있는 값으로부터 유도되어 결정되는 속성
8) 저장 속성(Stored Attribute)
- 유도 속성을 결정하기 위해 사용된 속성
9) 널 속성(Null Attribute)
- 널 값을 갖는 속성
10) 키 속성(Key Attribute)
- 개체 타입 안에서 모든 개체 인스턴스를 유일하게 식별하는 속성
11) 부분 키 속성(Partial Key Attribute)
- 약한 개체 집합 안에서만 구별할 수 있는 속성
4. 관계의 유형
- 일 대 일(1:1)
- 어느 개체를 기준으로 보더라도, 한 개체가 한 개체와만 연관성이 있다.
- 일 대 다(1:n)
- 두 개체 가운데 어느 한 개체를 기준으로 보면 하나 이상의 개체와 연관성이 있고, 다른 개체를 기준으로 보면 한 개체와만 연관성이 있다.
- 다 대 다(m:n)
- 두 개체 가운데 어느 개체를 기준으로 보더라도 하나 이상의 개체와 연관성이 있다. 즉, 여러 개체가 여러 개체와 연관성이 있는 것이다.
5. ER 다이어그램 표현 기호
6. 강한 개체 타입과 약한 개체 타입
- 강한 개체 타입(Strong Entity Type)
- 독자적으로 존재할 수 있다.
- 자신의 키(Key) 속성을 사용해서 개체를 고유하게 식별할 수 있다.
- ER 다이어그램에서 일반 직사각형으로 표현한다.
- 약한 개체 타입(Weak Entity Type)
- 독자적으로 존재할 수 없고, 반드시 소유 개체 타입이 존재해야 한다.
- 개체를 식별할 수 있는 키를 형성하기에 충분한 속성을 갖고 있지 못하다.
- 약한 개체 타입의 구별자(부분 키)와 소유 개체 타입의 키 속성을 결합해야 약한 개체를 고유하게 식별할 수 있다.
- ER 다이어그램에서 이중선(겹줄) 직사각형으로 표현한다.
