Overview of Database Design
1. Requirement Analysis
2. Conceptual design : ER Diagramvs. UML
3. Logical design : RDB Schema
4. Physical design

Conceptual Design

Entities and Relationships
What are the integity constraints
ER diagrams 생성, semi0=-automatic

1. Entity
   다른 객체와는 명확하게 구분되는 신세계의 객체
   set of attributes

2. Relationships
   두개 이상의 엔티티의 관계
   Realtionship Set : binary, ternary (터너리는 여러개가 연결됨)
   

3. Key Constraints (M:1)

4. Participation Constraints
   total vs partial
   
   Every did value in Departments table must appear in a row of the Manages table (with a non-null ssnvalue!)

5. Class Hierarchy
   Superclass vs Subclass
   Specialization (하위만들기) vs Generalization (상위만들기)
   Overlapping(둘다 하위에 포함 될 수 있을때) and covering constraint
   

Logical DB design

1. Entity Sets of Tables
   
   Note : in RDB, field has atomic value!
   별표가 붙으면 ER 모델링에서는 복수로 허용이 됨.
   하지만 RDB에서는 허용불가능, 하지만 partial하게 긴 스트링을 나눌 수는 있음
   (ex. phone_number)

2. Relationship Sets to Tables
   

3. Translating ER Diagrams with Key Constqraints
   

4. Translating Class Hierarchy
   EMP, H_EMP (ssn, name, lot, h_wages, h_worked), C_EMP ( … )
   EMP, H_EMP(ssn, h_wages,h_worked), C_EMP
   EMP (…, emp_type, h_wages, h_worked, contractid)
   

Schema Refinement and Normal Froms

1. The Evils of Redundancy (정보의 중복)
   저장소 낭비, 정보 업데이트할 때 모든 튜플에 접근해야함, 내부 정보(관계)들이 삭제될 수 있다.

2. Decomposition (테이블을 나눈다)
   별도의 테이블로 빼내는 것.
   
   5등급이 모두 삭제되어도 5등급은 7달라를 가리키는 정보는 유지된다.

   ex) SNLRWH -> SNLRH and RW.
   여러 관계의 집합을 2개 이상의 관계를 분리해주는 것.

3. Problems with Decompositions
   1) Performance : 여러개의 테이블을 조인해야할 수 있다.
   2) Information loss : 잘못 디컴포스하면 원래 테이블을 참조할 수 없다.
   3) Dependency loss : 디펜던시를 체크할 경우에 디컨퍼시 관계의 instance를 조인해야함
   Normal forms: 1st, 2nd, BC(Boyce-Codd), 3rd, 4th, 5th (점점 정규화)
   The concept of functional dependencies가 사용됨.

4. Functional Dependencies (FDs)
   t1 r, t2 r, (t1) = (t2) implies (t1) = (t2)
   i.e., if t1.x = t2.x, then t1.Y = t2.Y
   We say that X functionally determines Y

A	B	C	D
a1	b1	c1	d1
a1	b1	c1	d2
a1	b2	c2	d1
a2	b1	c3	d1

AB -> C
일종의 Integrity Constraint (IC)로 볼 수 있다. (전부 만족시켜야 함)

Multidimensional Data Model

Fact table: a set of tuples with numeric measures with a set of dimensions

1. Dimension Hierarchy
   

2. Star Schema
   
   all these relations is called a star join