ER 모델(Entity-Relationship Model)에서 **유도 속성(Derived Attribute)**과 **복합 속성(Composite Attribute)**은 속성(Attribute)의 세부 분류에 해당합니다. 개체(Entity)나 관계(Relationship)가 가지는 속성의 종류 중 하나로, 데이터 모델링 시 구조적 정합성과 추상화 수준을 높이는 데 중요합니다.
1. 유도 속성(Derived Attribute)
정의:
유도 속성은 다른 속성값으로부터 계산이나 유추를 통해 얻을 수 있는 속성입니다. 데이터베이스에 명시적으로 저장되지 않고, 필요 시 계산됩니다.
특징:
- 실제로 저장하지 않고, 다른 속성값으로부터 계산됨.
- 중복 저장을 피하고 일관성 유지에 유리함.
- 성능이나 사용빈도에 따라 물리적으로 저장할 수도 있음(이를 '구현상의 유도속성 저장'이라 함).
예시:
나이는생년월일로부터 계산 가능 →나이 = 현재년도 - 생년월일총주문금액은단가 × 수량→ 계산 가능기간=종료일 - 시작일
2. 복합 속성(Composite Attribute)
정의:
복합 속성은 여러 개의 **단일 속성(Simple Attribute)**으로 분해 가능한 속성입니다.
특징:
- 논리적으로 하나의 속성이지만, 여러 부분으로 나눌 수 있음.
- 서브 속성(sub-attributes)을 통해 계층 구조로 표현 가능.
- 일부 서브 속성만 따로 사용할 수도 있음.
예시:
이름→성,이름주소→우편번호,도시,도로명전화번호→국가번호,지역번호,국번호,개별번호
ER 모델 표현 방법
| 속성 종류 | ERD 표기법 | 설명 |
|---|---|---|
| 유도 속성 | 점선 타원 | 다른 속성으로부터 계산됨 |
| 복합 속성 | 큰 타원 안에 작은 타원들 | 여러 속성으로 분해 가능 |
예시 다이어그램 표현 (텍스트로 간단히):
[고객]
|
--------
| 이름 |
--------
/ \
성 이름 ← 복합속성
---------
| 나이 | ← 점선 타원 (유도속성)
---------
↑
생년월일
어린이 버전 요약
- 유도 속성은 다른 정보로부터 계산해서 나오는 정보야! 예를 들어 "내 나이"는 "태어난 해"로 계산할 수 있어.
- 복합 속성은 하나처럼 보이지만 여러 조각으로 나눌 수 있는 정보야. 예를 들어 "주소"는 "도시", "도로명", "우편번호"로 나눌 수 있어.
