🧀 논리 데이터 모델링
1. 개념
데이터베이스 설계 프로세스의 기초 설계 단계로 비즈니스 정보의 구조와 규칙을 명확하게 표현할 수 있는 기법
2. 특성
- 정규화 : 모든 데이터를 정규화 하여 모델링
- 포용성 : 모든 엔티티 타입, 속성, 관계, 프로세스 등을 포함
- 완전성 : 모든 규칙과 관계를 완전하고 정확하게 표현
- 독립성 : 성능, 제약사항에 독립적인 모델
3. 속성
- 개체(Entity) : 관리할 대상이 되는 실체
- 속성(Attribute) : 관리할 정보의 구체적 항목
- 관계(Relationship) : 개체 간의 대응 관계
🧀 E-R 모델
1. 개념
현실 세계에 존재하는 데이터와 그들 간의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 명확하게 표현하기 위해 사용되는 모델
모든 이해당사자와 의사소통의 보조 자료로 활용
2. E-R 다이어그램 기호
- 개체 : □ (사각형)
- 속성 : ○ (타원)
- 다중 값 속성 : ◎ (이중 타원)
- 관계 : ◇ (마름모)
- 관계-속성 연결 : ─ (선)
🧀 정규화
1. 개념
관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하여 데이터를 구조화하는 프로세스
2. 이상 현상 (Anomaly)
- 삽입 이상 : 정보 삽입 시 해당 정보의 불필요한 세부 정보를 입력해야 하는 경우
- 삭제 이상 : 정보 삭제 시 원치 않는 다른 정보가 같이 삭제되는 경우
- 갱신 이상 : 중복 데이터 중에서 특정 부분만 수정되어 중복된 값이 모순을 일으키는 경우
3. 정규화 단계
-
1차 정규화 (1NF)
속성 값을 원자 값으로 구성 -
2차 정규화 (2NF)
부분 함수 종속 제거 -
3차 정규화 (3NF)
이행 함수 종속 제거 -
보이스-코드 정규화 (BCNF)
결정자 함수 종속 제거 -
4차 정규화 (4NF)
다치 종속성 제거 -
5차 정규화 (5NF)
조인 종속성 제거
🐭 참고문헌
- NCS 정보처리기술사 연구회. (2020). 수제비 정보처리기사 실기 (2판). 건기원.
