관계형 데이터베이스 모델링

데이터 모델링: 목적을 갖고 현실세계를 모방한 것목적에 부합하게 모방된 모델일 수록 좋은 모델이다.즉, 관계형 데이터 모델링이란, 복잡한 현실을 관계형 데이터베이스(=표)에 집어넣기 위한 방법을 의미한다. \- 또한, 문제를 현실로부터 뜯어내어 고도로 추상화하여 컴퓨

개념적 데이터 모델링은 기획 내용에 드러난 개념을 분석, 도출하고 빠짐없이 옮기는 단계이다. 따라서, 개념적 데이터 모델링의 결과에 따라 논리적, 물리적 데이터 모델링이 좌우될 것이다. 또한, 개념적 데이터 모델링이 기획 내용과 일치하지 않는다면 기획 의도를 올바르게

사전적 의미(위키피디아): 집합의 원소 개수예시담임교사, 반 => 1:1(혹은 일대일) 관계각 선생님은 한 반만 담임한다.각 반의 담임선생님은 한 명이다.글쓴이, 글 => 1:N(혹은 일대다) 관계각 저자는 여러 글을 작성한다.각 글은 한 명의 저자만 존재한다.위키백과

정규화(Normalization) 관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스를 의미한다. 정규화는 제1 정규화로부터 제6 정규화까지 총 6가지 단계가 있으나, 제4~6 정규화는 학술적 측면에서 많이 다뤄지며 산업적 관점에서는 제1~3

정규화를 통해 만든 테이블을 성능, 개발 편의성 등을 위해 조작하거나 구조를 바꾸는 것.정규화를 하게 되면 쓰기가 편리해지는 대신, 읽기의 성능을 희생하게 된다.테이블을 나누면 join을 해야 하는데, join에 드는 비용이 크기 때문.즉, 읽기가 자주 일어나는 테이블

데이터 모델링은 2차원 표에 어떤 데이터를 어떻게 담는 것이 최적일지 고민하는 작업이다.정규화(Normalization)란, 속성들의 종속성을 분석해서 하나의 종속성이 하나의 표(혹은, Relation)로 관리되도록 분해하는 과정이다. 데이터가 독립적이지 않고 중복으로

엔티티 모델링의 어려움은 문제 영역의 복잡도로부터 기인한다. 업무의 복잡도가 높다는 것은, 현실 세계에서 문제 영역을 정확하게 정의할 수 없다는 것을 의미한다. 프로젝트의 요구사항이 이 점을 잘 보여준다. 의뢰를 받는 사람 입장에서 요구사항은 반드시 변경되며(그것도 여

데이터 모델링은 단순하고 명확한 관계를 가지도록 하는 것이 바람직하다. 따라서, 동질성이 확보된 유사한 엔티티는 가능한 한 통합하는 것이 유리하다. 엔티티들의 동질성을 기준으로 데이터 모델을 통합하고, 분리하는 것이 좋다.엔티티 사이에 배타적 관계가 존재한다는 것은

데이터 표준화는 규칙을 정한 후 그것이 일관되게 적용되도록 이해관계자들을 강제하는 과정이다. 데이터 표준화 지침이나 규칙을 정한 후 오직 데이터적 관점에서 해당 규칙을 준수하도록 하는 과정이다. '데이터적 관점' 이라 하면 여러 가지 관점이 있을 수 있지만, '메타데이

데이터 모델의 유연성은 새로운 모델 생성, 기존 모델 변경 등의 변화를 최소화하면서 변경된 업무 요건이나 신규 업무를 빠르고 정확하게 반영할 수 있는 성질을 말한다.유연한 모델의 특징은 업무 요건이 변경되더라도 애플리케이션만 조금 손보면 된다는 것이다. CRM, ERP

코드란, 있는 그대로 사용하기 불편한 정보를 약속된 형태로 압축한 간단한 기호 체계이다.코드의 본질은 값의 분류, 범주화에 있다. 속성을 코드화하면 다음과 같은 효과가 있다.속성을 코드화하면 그룹핑이 편리하여 집계가 용이해진다.하나의 값을 표현하는 방법이 다양하므로,