뱅승의 IT Life 뱅승의 IT Life

1. 속성의 개념 * 속성(Attribute) 이란? - 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는, 의미상 더이상 분리할 수 없는 최소의 데이터 단위 - 업무에서 필요로 한다. - 의미상 더 이상 분리되지 않는다. - 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다. 2. 엔터티, 인스턴스와 속성, 속성값에 대한 내용 * 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 - 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다. - 한 개의 엔터티(인스턴스)는 두 개 이상의 속성을 갖는다. - 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다. - 사원(엔터티)의 이름(속성)은 홍길동(속성값)이고, 주소(속성)는 서울시 강남구(속성값)이다. * 속성의 표기법 - 속성의 표기법은 엔터티 내에 이름을 포함하여 표현하..

1. 엔터티 (Entity) 의 개념 * 엔터티의 개념 - 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(Thing) - 사람, 장소, 물건, 사건, 개념 등의 명사에 해당한다. - 업무상 관리가 필요한 관심사에 해당한다. - 저장이 되기 위한 어떤 것(Thing)이다. - 인스턴스 들이나 그들이 행하는 행위의 집합이다. * 인스턴스 의 개념 - 엔터티의 하나의 값이다. - 엔터티는 인스턴스의 집합이다. * 엔터티의 특징 - 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다. - 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다. - '영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합' (2개이상) 이어야 한다. - 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다. - 엔터티는 반드시 속성이 있..

1. 좋은 데이터 모델의 요소 가. 완전성 - 업무에 필요로 하는 모든 데이터 모델이 정의되어 있어야 한다. - 데이터 모델을 검증하기 위해 가장 먼저 확인해야 할 가장 기본적인 요소이다. 나. 중복 배제 - 하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 한다(Non-Redundancy). - 데이터의 중복은 저장공간, 추가데이터조작 등의 관리 비용 증가를 불러올 수 있다. 다. 업무 규칙 - 수많은 업무 규칙을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공한다. - 해당 데이터 모델을 사용하는 모든 사용자(개발자, 관리자 등)가 해당 규칙에 대해 동일한 판단을 하고 데이터를 조작하도록 한다. 라. 데이터 재사용 - 데이터의 재사용성을 ..

1. ERD (Entity Relationship Diagram) 가. ERD란?? - 말로서 되어있는 요구분석 사항을 그림으로 그려내어 관계를 도출하는 방법이다. - 개체-관계 모델(Entity Relationship Model)을 이용한 구조화된 데이터에 대한 일련의 표현이다. - ERM 프로세스의 산출물을 가리켜 개체-관계 다이어그램 이라 한다. 2. ER 모델의 개념 가. ER Model - Peter Chen에 의해 제안(1976) 나. ER 모델의 기본요소 - Entity : 시스템화 하고자 하는 사건, 사물 - Relationship : 엔티티간, 애트리뷰트간의 연관성 - Attribute : 엔티티, 관계성의 성질을 나타내는 더 이상 쪼갤 수 없는 정보의 단위 - 실세계의 모든 업무체계는 ..

1. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념 가. 데이터 모델링의 세 가지 요소 - 업무가 관여하는 어떤 것(Things, Entity) - 어떤 것이 가지는 성격(Attribute) - 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationship) 데이터 모델링을 완성하는 핵심 개념 : 엔티티, 속성, 관계 나. 단수와 집합(복수)의 명명 2. 데이터 모델링의 이해관계자 가. 이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식 - 대부분의 기업에 있어 정보 데이터베이스 구축은 사용자에게 숨겨진 형태로 구축되어 있다 -> 데이터의 고립성 나. 데이터 모델링의 이해관계자 - 정보시스템을 구축하는 모든 사람은 데이터 모델링도 전문적으로 할 수 있거나, 적어도 완성된 모델을 정확하게 해석해야함 - 해당 업무에서 정보화를 추진..

1. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해 가. 데이터 독립성 - 하위 단계의 데이터 구조가 변경되더라도, 상위 단계에 영향을 미치지 않는 특성 - 데이터 독립성 데이터 종속성 - 유지보수 비용을 절감하고, 데이터 복잡도를 낮추며, 중복된 데이터를 줄이기 위함 - DBMS의 궁극적인 목적으로, 응용프로그램이 데이터에 종속되지 않는 것을 의미한다. 나. 데이터 독립성의 필요성 - 유지보수 비용 감소 : 데이터가 독립되면 수정할 부분이 최소화되고, 수정하기 용이하여 유지보수 비용이 감소된다. - 데이터 복잡도, 중복성 감소 - 요구사항 대응 향상 다. 데이터베이스 3단계 구조 - ANSI/SPARC 의 3단계 구성의 데이터 독립성 모델은 외부단계와 개념적 단계, 내부적 단계로 구성된 서로 간섭되지 않는 모..

1. 데이터 모델링의 3단계 진행 가. 개념적 데이터 모델링 - 추상화 수준이 높고, 업무 중심적이고 포괄적 수준의 데이터 모델링 진행 - 조직 사용자들의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작한다. - 핵심 엔터티와 그 관계를 표현하기 위한 엔터티-관계 다이어그램을 생성한다. 나. 논리적 데이터 모델링 - 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높다. - 모델링이 최종적으로 완료된 상태로, 물리스키마를 설계하기 전 단계의 데이터 모델 상태이다. - 정규화를 통해 모델의 일관성을 확보하고, 중복을 제거하여 신뢰성 있는 데이터를 얻는 활동을 포함한다. - 논리 데이터 모델의 상세화는 식별자확정, 정규화, M:M관계 해소, 참조 무결성 규칙 정의 등을 ..

1. 모델링의 이해 가. 모델링의 정의 - 현실 세계에서 나타나는 다양한 현상에 대해서 일정한 표기법에 따라 표현 해 놓은 모형. - 커뮤니케이션 효율성을 극대화 한 일종의 표현 방법 나. 모델링의 특징 - 추상화 : 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 표현한다. - 단순화 : 복잡한 현실 세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 한다. - 명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술한다. 즉 모델링을 다시 정의하면, '현실 세계를 추상화, 단순화, 명확하 하기 위해 일정한 표기법에 따라 표현하는 기법' 이라 할 수 있다. 다. 모델링의 세가지 관점 - 데이터 관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지, 또는 데이터간의..