1. 데이터 모델링 개념
- 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
- 현실 세계의 데이터에 대해 약속된 표기법을 통해 표기하는 과정
2. 데이터 모델링 유의점
- 데이터 중복성 최소화
- 데이터 정의와 데이터 사용을 분리하여 유연성 강화
- 데이터 간 상호 연관관계를 명확히 정의하여 일관성 강화
3. 데이터 스키마
- 외부
- 개념(전사적, 모든 사용자 관점을 통합한 DB에 대한 표현)
- 내부(DB 물리적 연결)
4. ERD
가독성을 위해 왼쪽 -> 오른쪽으로 (중요한 것을 왼쪽 상단 중심에 위치)
5. 엔티티
- 엔티티는 반드시 속성이 있어야 한다.
- 엔티티는 다른 엔티티와 관계가 있을 수 밖에 없다(코드성/통계성 엔티티는 관계 생략가능)
- 업무에서 사용하지 않는다면 엔티티로서 의미가 없다.
- 인스턴스의 집합이다.
6. 기본 엔티티
- 다른 엔티티로부터 주식별자를 상속받지 않고, 자신의 고유한 주식별자를 가지는 엔티티
- 부서, 고객, 상품, 자재 등..
7. 엔티티 명에는 약어 사용을 지양한다.
8. 속성
- 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서, 의미적으로 더이상 분리되지 않는 데이터의 최소 단위
- 속성도 하나의 집합이자, 하나의 값만을 지닌다.
9. 속성의 특성
- 기본 속성
- 기본 속성에서 파생되어 나오는 파생속성
- 설계를 통해 나오는 설계속성
10. 도메인
- 속성 값이 가지는 범위
11. 데이터 모델링의 관계
- 관계명(Membership), 관계차수(Cardinality), 관계선택사양(Optionality)
- 관계는 ERD에서는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분하지 않지만 클래스 다이어그램 단계에서 이를 구분하여 연관관계와 의존관계로 표현한다.
12. 두개의 엔터티 사이의 관계 정의
- 두 엔터티를 관계연결을 가능하게 하는 동사에 따라 관계 정의
13. 식별자의 특성
- 대표성을 가지면 주식별자, 안가지면 보조식별자
- 엔티티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자, 외부식별자
- 단일 속성으로 식별되면 단일식별자, 다중 속성이면 복합식별자
- 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 각각 본질식별자와 인조식별자로 구분
14. 주식별자의 도출
- 해당 업무에서 자주 이용되는 속성
- 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 주식별자로 지정하지 않음
