1장. 데이터 모델링의 이해
데이터 모델링의 중요성 및 유의점
- 중복: 같은 시간 같은 데이터 제공
- 비유연성: 사소한 업무 변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안 됨
- 비일관성: 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보 갱신 안 됨
데이터 모델링
: 개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델링
데이터 독립성 요소
- 외부 스키마: 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
- 개념 스키마: 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB
- 내부 스키마: 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장
데이터 독립성
- 논리적 독립성: 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에 영향 X
- 물리적 독립성: 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향 X
Mapping(사상): 상호 독립적인 개념을 연결 시켜주는 다리
데이터 모델링의 3요소
- Things(어떤 것)
- Attributes(성격)
- Relationships(관계)
데이터 모델링은 프로젝트에 참여한 모두가 알아야 함
Entity(집합)
Instance(단수)
데이터 모델 표기법
1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발
모델링의 특징
추상화, 단순화, 정확화
Entity Relationship Diagram 작업 순서
1. 엔터티 그림
2. 엔터티 배치
3. 엔터티 관계 설정
4. 관계명 기술
5. 관계의 참여도 기술
6. 관계 필수 여부
좋은 데이터 모델의 요소
1. 완전성: 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의
2. 중복 배제: 하나의 DB 내에 동일한 사실은 한 번만
3. 업무 규칙: 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공
4. 데이터 재사용: 데이터가 독립적으로 설계되어야 함
5. 의사소통: 업무 규칙은 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현
6. 통합성: 동일한 데이터는 한 번만 정의, 참조 활용
