데이터 모델링
데이터 모델링이란?
- 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현한다.
- 분석된 모델을 가지고 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용.
- 데이터 모델링 자체로서 업무의 흐름을 설명하고 분석하는 부분에 의미
데이터 모델링 유의점
- 중복(Duplication)
- 비유연성(Inflexibility)
- 비일관성(Inconsistency)
사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것 : 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점이다.
데이터 모델링의 분류
- 개념적 데이터 모델링 : 추상화, 업무 중심적, 포괄적, 전사적, EA수립시 많이 사용
- 논리적 데이터 모델링 : key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
- 물리적 데이터 모델링 : 성능, 저장 등의 물리적인 성격을 고려하여 설계
데이터베이스 스키마 구조 3단계
- 외부 스키마(External Schema)
- 개념 스키마(Conceptual Schema)
- 내부 스키마(Internal Schema)
ERD
ERD는 가장 중요한 엔터티를 왼쪽 상단에 배치!!!!!
ERD 작성 순서
- 엔터티를 그린다.
- 엔터티를 적절하게 배치
- 엔터티간 관계를 설정
- 관계명을 기술
- 관계의 참여도를 기술
- 관계의 필수여부를 기술
엔터티
특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.
- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
- 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다.(두개이상)
- 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.
- 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.
- 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.(단, 통계성 엔터티나, 코드성 엔터티의 경우 관계를 생략할 수 있다.)
분류
- 기본 엔터티
- 중심 엔터티
- 행위 엔터티
단답형 예상
속성
- 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위.
도메인
- 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위, 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것.
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