01. 개체와 속성
- 개체 타입 명명 : 단수 명사 사용, 약어 사용 X, 객체 속성명 유일, 이름 유일
- 속성의 특성에 따른 분류 :
특 기 설 파
기본 설계 파생 (일반X) - 식별자 : 각각의 개체를 구분할 수 있는 결정자, 모든 개체 타입에는 반드시 하나 이상의 식별자가 있어야 함
- 주 식별자와 보조 식별자 : 주 식별자는 PK, 개체 타입은 하나만, 보조 식별자는 Unique index, 개체 타입은 하나 이상 가능
- 후보 식별자 vs 인조 식별자
02. 정보 모델링과 데이터 모델링
- 데이터베이스 설계 단계 :
개 논 물
요구조건분석 -> 개념적 설계 -> 논리적 설계 -> 물리적 설계 -> 구현 - 논리적 설계 단계 : 논리적 데이터베이스 구조로 매핑, 트랜잭션 인터페이스 설계, 스키마의 평가 및 정제
- 데이터 모델에 표시해야 할 요소(구성요소) :
연 제 놈(논)
연산, 제약조건, 논리적 데이터 구조 (출력 구조X)
03. E-R 다이어그램(ERD) 작성
- E-R 다이어그램 : 개념적 or 논리적 데이터 모델링에서 가장 일반적으로 사용됨
- E-R 다이어그램 표기법 : 개체-사각형, 속성-동그라미, 관계-마름모, 연결-선
- 확장 E-R 다이어그램(ERD)
-슈퍼타입과 서브타입
-특수화 : is-a, 하향식
-일반화 : 상향식
-상속 : is-a
-집단화 : 부분-전체 or 부분 관계
-분류화 : is-member-of
04. 관계 스키마와 함수 종속
- 관계 대수 : 주어진 관계로부터 원하는 데이터와 그 데이터를 어떻게 유도하는가를 연산자, 연산 규칙 등을 사용해서 기술하는
절차식언어
-일반 집합 연산 / 순수 관계 연산자
(합,교,차,곱) / (셀렉션,프로젝션,조인,디비전) - 프로젝션 연산을 포함하여 연산하는 순수 관계 연산자 : division
- Anomaly 이상 현상 : 릴레이션 조작 시 데이터들이 불필요하게 중복되어 예기치 않게 발생하는 곤란한 현상
- 카티션 프로덕트 : 차수는 열 덧셈 / 카디널리티는 행 곱셉
05. 데이터베이스의 정규화
- 정규화 : 하나의 릴레이션에 하나의 의미만 존재할 수 있도록 릴레이션을 분해해 나가는 과정 / 논리 데이터 모델링을 상세화하는 단계 / 중복성 최소화하고 일관성 보장하기 위한 개념 /
-제1NF : 도메인을원자값만 갖도록 분해
-제2NF :부분 함수 종속을 제거 (완전 함수)
-제3NF :이행적 함수 종속제거
-BCNF : 결정자가후보키가 아닌 함수 종속을 제거
-제4NF :다중치종속을 제거
-제5NF : 후보키를 통하지 않은조인종속을 제거
06. 논리 데이터 모델 품질 검증
- 좋은 데이터 모델 요건 : 완 중 비 데 안 간 의 통
(완전성, 중복 배제, 비즈니스규칙, 데이터재사용, 안정성및확장성, 간결성, 의사소통,통합성) - 데이터 모델의 품질 기준 : 정 완 준 활 최 일
(정확성 완전성 준거성 활용성 최신성 일관성) - 어디에도 무결성은 없음!!!!!
- 각각의 설명 다시 공부해야 함!!!!!
what moves you makes you