데이터 모델링과 데이터 모델의 개념
- 데이터 모델링: 현실 세계의 데이터를 DB로 옮기는 변환 과정 (추상화/Virtualization)
- 개념적 모델링: 현실세계에서 중요 데이터를 추출하여 개념적 정의 만들기
- 논리적 모델링: 개념적 정의를 바탕으로 DB에 저장할 구조를 결정하고 구현하기
- 데이터 모델: 데이터 모델링의 결과물을 표현하는 수단
- 데이터 모델의 구성요소
- 연산
- 데이터 구조
- 제약 조건
- 개념적 데이터 모델 중 많이 사용하는 E-R 모델
- 논리적 데이터 모델 중 많이 사용하는 관계 데이터 모델
개체 관계 모델 (Entity-Relationship Model)
개체 (Entity)
- 사람, 사물 등 조직을 운영하는데 필요하여 구별되는 것
- 개념/사건처럼 개념적으로만 존재하는 것도 포함
속성 (Attribute)
- 개체가 가지고 있는 고유한 특성
- 자체만으로는 의미가 없지만 모여서 객체를 구성하면 하나의 중요한 의미를 표현함.
- 데이터의 가장 논리적인 단위
- 유도 속성 (판매가격 = f(가격, 할인율); 가격, 할인율에 유도될 수 있음) 은 점선 타원
- 키 속성은 밑줄
관계 (Relationship)
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선 + 마름모
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관계의 유형:
- 일대일
- 일대다
- 다대다
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관계의 참여 특성
- 관계 A와 관계에 참여하는 두 개체 a, b가 있을 때, 모든 A에 a의 모든 인스턴스가 참여한다면, a가 A에 필수적으로 참여함
- ex) 모든 구매에는 고객이 필수적으로 필요함
- 필수 참여 = 두 줄
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관계의 종속성 (Existential Dependency)
- 객체 B가 혼자 존재할 수 없고, 다른 객체 A가 있어야만 존재할 수 있다면 B는 A에 의존적임
- ex) 학생이 있어야 학부모가 존재함
- 의존하는 객체 (학부모) 를 Weak Entity, 의존되는 객체 (학생)을 Strong Entity라고 지칭 함.
- 주로, 강한 객체 1개에 약한 객체가 여러 개 참여하는 일대다 관계이고, 약한 객체는 강한 객체와 관계에 필수적으로 참여함.
- 약한 객체 -> 이중선
논리적 데이터 모델
논리적 데이터 모델의 개념과 특성
- E-R 모델은 개념적 모델임 => 어떤 논리적 모델을 사용하던 관계 없음.
- 논리적 모델 = 스키마
- 주로 관계형 테이블로 표현
- 계층 데이터 모델, 네트워크 데이터 모델 등으로도 표현 가능.
- 관계형 데이터 모델을 활용한 논리적 데이터 모델링은 다음 장에서.
NUS Computer Science