관계형 데이터 모델링 - 1. 수업소개
관계형 데이터 모델링 - 2. 전체 흐름
관계형 데이터 모델링 - 3.1. 업무파악 : 인트로
관계형 데이터 모델링 - 3.2. 기획
관계형 데이터 모델링 - 4.1. 개념적 데이터 모델링 소개
관계형 데이터 모델링 - 4.2. 관계형 데이터베이스 다운 개념의 구조

Model : 어떤 목적을 가지고 진짜를 모방한 것. (좋은 Model : 목적에 부합하는 모방.)
관계형 데이터 모델링 목적 : 정보를 데이터베이스의 표에 담는 것

순서 : 업무파악 >> 개념적 데이터 모델링 >> 논리적 데이터 모델링 >> 물리적 데이터 모델링

업무파악 : 의뢰한 사람이 어떤 것을 원하는지 알아내는 것.
개념적 데이터 모델링 : 업무 도메인에서 필요한 데이터와 관계를 그래픽으로 표현하는데, 이를 개체-관계 모델(Entity-Relationship Model, ERM) 또는 E-R Diagram이라고 한다.
논리적 데이터 모델링 : 개념적 모델링을 바탕으로 구체적인 표를 만드는 것.
물리적 데이터 모델링 : 논리적 모델링을 구체적인 데이터베이스 시스템에서 구현 가능한 형태로 변환하는 과정이다.

내가 하려는 업무를 잘 파악하고 이해해야 컴퓨터를 통한 프로그램을 만들 수 있다.
그럴수록 실무자와 정확한 소통도 필요하다.
업무파악엔 의뢰자와 UI(User Interface)를 같이 그려보는것이 큰 도움이 된다.
카카오에서 만든 OVENApp 소개
기획단계에선 충분한 의사소통이 중요하다.

모델링은 업무라는 현실로 데이터베이스라는 현실에서 이사시키는 것이라고 생각함.

Entity Relationship Diagram(ERD) - 현실을 3개의 관점으로 바라볼 수 있는 파인더 제공 (정보, 정보 그룹, 정보 그룹 관계)

관계형 데이터베이스에선 데이터의 내포관계를 허용하지 않음

거대 단일 테이블로 표현하면 중복이 발생함.
이를 해결하기 위해 하나의 거대 테이블이 아니라 주제에 따라 테이블을 쪼개야 한다.

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문제 해결을 위해 끊임없이 파고드는 걸 좋아합니다.

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