데이터 모델링 이론

데이터 모델링이란

• 수기로 적은 노트의 정보를 컬럼과 key로 시스템화 하는 것

정규화

• 개념 설계(모델링) -(정규화)-> 논리 모델링
• 정규화는 중복제거이다.
• 속성을 나누는것(= 테이블을 쪼개는 것)
• 정규화를 너무 심하게 할 경우 Join이 빈번하게 발생하여 성능 저하 우려

제약 조건

• 데이터 유지하기 위해 "제약조건" 사용
• 제약 조건(6가지)
  • PK
  • FK
  • Not Null
  • Unique
  • Default
  • Check 제약조건

엔티티

• 예시 학생이라는 엔티티는 학번, 이름, 학점 등의 속성으로 특정 지어짐.
• 논리 모델링에서 엔티티가 물리 모델링에서는 테이블로 변경

논리 모델링 순서

1. grouping
2. 관계 맺기

ER 모델 구성 요소

• 엔티티, 관계, 속성
• 속성과 관계 중 하나 이상의 조합으로 구성된 식별자를 포함

정적 구조 vs 동적 구조

• 동적 구조
  • 테이블 1개, 확장가능
    ex : 대댓글, 디렉토리 폴더(tree 구조)
• 정적 구조
  

배타 관계(서브타입) vs 고객 일반화(슈퍼타입)

• 배타 관계(서브 타입) : 2개 join
• 고객 일반화(슈퍼 타입) : 1개 join
• 고객 일반화 장점
  • 배타관계 해소하고 고객 유형에 신규로 추가 가능.
  • 새로운 엔티티를 추가하지 않아도 되서 유연하다.
  • join 이 줄어드는 것
• 고객 일반화 단점
  • 개별 엔티티 고유 속성의 의미가 불분명
  • 주민등록번호와 법인등록번호를 슈퍼 타입 엔티티에서 고객등록번호로 대체하여 사용할 경우 의미가 불분명
  • 법인명과 고객명에 대한 데이터 길이의 성격이 달라 큰 도메인으로 정의해야함.
    

    UNION vs UNION ALL
    UNION : 중복 제외 처리함.
    UNION ALL : 중복 제외 처리안함.
    처리 속도는 UNION ALL이 빠르다.

핵심, 중요, 행위 엔티티

• 핵심 엔티티
  • 부모 엔티티 없음
  • 고객, 상품, 조직
• 중요 엔티티(업무 기본)
  • 핵심 엔티티 간의 관계
  • 핵심 엔티티(고객, 상품)가 부모
• 행위 엔티티(업무 내역)
  • 중요 엔티티에서 발생하는 이력 관리

관계

• 엔티티 간의 관계
• 관계수 : 어떤 엔티티의 인스턴스 하나가 다른 엔티티 몇 개(1, m) 인스턴스 대응 하는지
  • 일대일 관계
    • 직원 - 인턴과정
  • 일대다 관계
    • 부서 - 직원
  • 다대다 관계
    • 학생 - 수강과목
• 관계 선택성 : 엔티티 인스턴스에 대해 상태 엔티티 인스턴스 존재 유무 나타냄.
  • 필수 - 필수 관계
    • 주문 - 주문상품
    • 상품을 선택하지 않고 주문을 하는 경우는 없음.
  • 필수 - 선택 관계
    • 고객 - 주문
    • 꼭 고객이 주문하지 않아도 됨. 하지만 주문은 반드시 고객이 있어야함.
  • 선택 - 선택
    • 사원 - 계좌
    • 사원이 꼭 신규 계좌를 만들지 않아도 됨. 계좌에는 꼭 사원이 존재하지는 않음.
• 식별자 상속
  • FK이면서 PK(= 다른 테이블 PK이면서 PK)
  • FK는 다른 테이블의 PK
  • 식별관계를 다른말로는 key를 물려주는 것

관계형 모델 키

• 속성 -> PK 후보(후보키) -> 나머지 대체키, 외래키
• 외래키
  • NULL 가능
  • 중복된 튜플 가짐
  • 외래키(FK) 부모의 PK내에서 값이 허용됨. 그 이외의 허용 불가

관계형 데이터 모델링의 유래

• 수학 집합론 유래이다.

부채꼴 함정(Fan Trap)

• 물품이 어떤 공급사에서 구매하고 관리되는지 알 수 없는 문제 발생
  
• 부채꼴 함정 해소(공급사와 물품 간의 관계 명확해짐)
  

균열 함정(Chasm Trap)

• 회사의 직원이 꼭 공급사가 아닌 곳에서도 물품을 사는 경우가 있음.
  
• 균열 함정 해소
  

  출처 : 핵심 데이터 모델링 유동오 지음 (주) 디비안