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ㅁ 관계의 개념 - 관계의 정의 엔터티와 엔터티 간 연관성을 표현 - 관계의 페어링 인스턴스간의 개별적 관계 = 페어링 --> 이것의 집합을 논리적 표현 = 관계 ㅁ 관계의 분류 - 존재에 의한 관계 - 행위에 의한 관계 ㅁ 관계의 표기법 - 관계명(Membership): 관계의 이름, 엔터티가 관계에 참여하는 형태, 각 관계는 2개의 관계명 및 관점을 가짐 - 관계차수(Cardinality): 1:1, 1:M, M:N - 관계선택사양(Optionality): 필수관계, 선택관계 ㅁ 관계의 정의 및 읽는 방법 - 관계 체크사항 두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가? 두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가? 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가? 업무기술서, ..

ㅁ 속성의 개념 - 업무에서 필요로 한다. - 의미상 더 이상 분리되지 않는다. - 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다. ㅁ 엔터티, 인스턴스와 속성, 속성값에 대한 내용과 표기법 - 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다. 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다. 한 개의 속성은 한 개의 속성값(속성들의 구체적인 내용)을 갖는다. - 속성의 표기법 Barker 표기법 중 * 입력시 입력값이 반드시 있어야 하고, ㅇ은 있어도 되고 없어도 된다. ㅁ 속성의 특징 - 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고 하는 정보이어야 한다.(예: 강사의 교재 이름) - 정규화 이론에 근간하여 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다. - ..

ㅁ 엔터티의 개념 - 명사, 업무상 관리가 필요한 관심사, 저장이 되기 위한 어떤 것(Thing) - 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(Thing) - 엔터티는 그 집합에 속하는 개체들의 특성을 설명할 수 있는 속성(Attribute)를 가짐(공통 속성, 개별 속성) ㅁ 엔터티와 인스턴스에 대한 내용과 표기법 - 엔터티는 대부분 사각형으로 표현 - 엔터티-인스턴스 ERD 엔터티는 인스턴스의 집합 - 엔터티-인스턴스의 예 엔터티 인스턴스 과목 수학 영어 강사 이춘식 조시형 사건 2010-001 2010-002 ㅁ 엔터티의 특징 1) 업무에서 필요로 하는 정보 시스템 구축 대상인 해당업무에서 그 엔터티를 필요로 하는가를 판단하는 것이 중요 업무영역 내에서 관리할 필요가 있는지..

ㅁ 데이터 모델링의 이해관계자 - 이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식 - 데이터 모델링의 이혜관계자 ㅁ 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해 - 데이터 모델 표기법 Entity-Relationship model(E-R Model) 표기법(엔터티는 사각형, 관계는 마름모, 속성은 타원형으로 표현) - ERD(Entity Relationship Diagram) 표기법 1) 엔터티 도출 2) 엔터티 배치 3) 엔터티 간 관계 설정 4) 관계명 기술 5) 관계차수 표현(1:1, 1:N, M:N) 6) 관계 선택 사양(필수, 선택) ㅁ 좋은 데이터 모델의 요소 1) 완전성(Completeness): 모든 데이터가 데이터 모델에 정의 2) 중복배제(Non-Redundancy): 동일한 사실은 반드시 한번만 기록..

ㅁ 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념 - 데이터 모델링의 세가지 요소 1) 엔티티: 업무가 관여하는 어떤 것(Things) 2) 속성: 어떤 것이 가지는 성격(Attributes) 3) 관계: 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationships) - 단수와 집합(복수)의 명명 개념 복수/집합개념 타입/클래스 개별/단수개념 어커런스/인스턴스 어떤 것 (Thing) 엔티티 타입(Entity Type) 엔티티(Entity) 엔티티(Entity) 인스턴스(Instance), 어커런스(Occurrence) 어떤 것간의 연관 (Association between Things) 관계(Relationship) 페어링(Pairing) 어떤 것의 성격 (Characteristic of a Things) 속성(..

ㅁ 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해 - 데이터 독립성( 데이터 종속성) 사용자 요구사항에 대해 화명과 데이터베이스 간에 서로 독립성을 유지하기 위한 목적으로 데이터 독립성의 개념 출현 - 데이터 독립성의 필요성 유지보수 비용증가 데이터 중복성 증가 데이터 복잡도 증가 요구사항 대응 저하 - 데이터 독립성의 효과 각 View의 독립성을 유지하고 계층별 View에 영향 주지 않고 변경 가능 각 단계별 스키마에 따라 데이터 정의어(DDL)와 데이터 조작어(DML)가 다름을 제공 데이터 독립성을 이해하기 위해 구조, 독립성, 사상(Mapping) 3단계를 이해하면 됨 - 데이터베이스 3단계 구조 (사용자와 가까운 단계) 외부단계 / 개념적 단계 / 내부적 단계 , 서로 간섭되지 않는 모델 - 데이터 독립..

ㅁ 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링 - 프로젝트 생명주기(Life Cycle) 계획 > 분석 > 설계 > 개발 > 테스트 > 전환/이행 계획 또는 분석 단계는 개념적 데이터 모델링 분석단계는 논리적 데이터 모델링 설계단계는 물리적 데이터 모델링 - Waterfall 기반 분석과 설계단계로 구분되어 명확하게 정의 - 정보공학/구조적 방법론 분석단계: 업무중심 논리적 모델링 설계단계: 하드웨어 및 성능 고려한 물리적 모델링 - 나선형 모델(RUP, 마르미) 업무 크기에 따라 논리적/물리적 모델링이 분석/설계 양쪽 수행 비중은 분석단계에서 논리적 모델이 더 많이 수행 데이터축과 애플리케이션축으로 구분되어 프로젝트 진행 상호검증을 수행하여 단계별 완성도를 높임 [출처] Sql 전문가 가이드

ㅁ 데이터 모델링의 3단계 진행 데이터 모델링 내용 수준 개념적 데이터 모델링(계획/분석) - 추상화 수준이 높고, 업무 중심적, 포괄적인 수준의 모델링 - 전사적 데이터 모델링 - EA 수립시 많이 이용 추상적 구체적 논리적 데이터 모델링(분석) - 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현 - 재사용성이 높음 - 정규화 물리적 데이터 모델링(설계) - 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계 [출처] Sql 전문가 가이드

ㅁ 데이터 모델링의 중요성 - 파급효과(Leverage) 파급효과가 크다, 데이터 구조 변경으로 인한 일련의 변경작업 위험요소 해결 - 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness) 요구사항, 한계 명확하고 간결하게 - 데이터 품질(Data Quality) 데이터 품질을 유지하여 오래된 데이터의 정확성, 신뢰성 해결 ㅁ 데이터 모델링의 유의점 - 중복(Duplication) 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않게 함 - 비유연성(Inflexibility) 사소한 업무변화에 데이터모델이 수시로 변경되면 유지보수가 어려움 -> 데이터 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리 - 비일관성(Inconsistency) 데이터의 중복이 없어도 비일관성 발생 가능 -> 모델링 할 때 데이터간 상..

ㅁ 모델링의 이해 - 모델링의 정의 모델: 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상(사람, 사물, 개념 등에 의해 발생됨)에 대해서 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형 모델링: 모델을 만들어가는 일, 복잡한 현실세계를 일정한 표기법에 의해 표현하는 일 * 현실세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법 - 모델링의 특징 1) 추상화: 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현 (다양한 형상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현) 2) 단순화: 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 3) 명확화: 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술 - 모델링의 세 가지 관점 1) 데이터 관점(What, Data): 업무가 어떤 데이..