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★ 발생 시점에 따른 엔티티 분류
- 기본/키엔티티
- 중심엔티티
- 행위엔티티
★ 데이터 모델링이란?
- 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
- 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정
★ 데이터 모델링 유의점
- 중복
- 비유연성
- 비일관성
★ 개념적 데이터 모델링
- 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
- 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 이용.
★ 논리적 데이터 모델링
- 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
★ 물리적 데이터 모델링
- 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
★ 데이터베이스 스키마 구조 3단계
- 외부스키마
- 개념스키마
- 내부스키마
★ ERD 작성 순서
- 엔티티를 그린다.
- 엔티티를 적절하게 배치한다.
- 엔티티간 관계를 설정한다.
- 관계명을 기술한다.
- 관계의 참여도를 기술한다.
- 관계의 필수여부를 기술한다.
★ 엔티티의 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.(ex 환자, 토익응시횟수, ...)
- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
- 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야한다.(한개아니라 두개 이상)
- 엔티티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.
- 엔티티는 반드시 속성이 있어야 한다.
- 엔티티는 다른 엔티티와 최소 한개 이상의 관계가 있어야 한다.
★ 엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계
- 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.
- 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
- 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.
★ 속성의 특성에 따른 분류
- 기본 속성
- 설계 속성
- 파생 속성
★ 도메인
- 각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인이라고 한다.
- 엔티티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것이다.
★ 속성의 명칭 부여
- 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여 한다.
- 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
- 약어사용은 가급적 제한한다.
- 전체 데이터모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다.
★ 클래스다이어그램
- ERD에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않지만 클래스 다이어그램에서는 이것을 구분하여 연관관계와 의존관계로 표현한다.
★ 관계의 표기법
- 관계명(Membership) : 관계의 이름
- 관계차수(Cardinality) : 1:1, 1:M, M:N
- 관계선택사양(Optionality) : 필수관계, 선택관계
★ 관계 읽기
- 기준 엔티티를 한개 또는 각으로 읽는다.
- 대상 엔티티의 관계참여도 즉 개수를 읽는다.
- 관계선택사양과 관계명을 읽는다.
★ 식별자의 종류
- 엔티티 내에서 대표성을 가지는가에 따라
- 주식별자
- 보조식별자
- 엔티티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라
- 내부식별자
- 외부식별자
- 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라
- 단일식별자
- 복합식별자
- 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해
- 본질식별자
- 인조식별자
★주식별자의 특징
- 유일성 : 주식별자에 의해 엔티티내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함
- 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
- 불변성 : 주식별자가 한 번 특정 엔티티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야함
- 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재(NULL 안됨.)
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