과목 1. 데이터 모델링의 이해 - 데이터모델의 이해

모델링이란?

• 살아가며 나타날 수 있는 다양한 현상은 사람, 사물 개념 등에 의해 발생하며, 이것을 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는것 자체를 의미
  
  
• 현실세계를 추상화, 단순화, 명확화 하기위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법

모델링의 특징

• 추상화

  현실세계를 일정 형식에 맞추어 표현한다는 의미로, 다양한 현상을 일정 양식인 표기법에 의해 표현하는것
  
  

• 단순화

  복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는것
  
  

• 명확화

  누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는것
  

문제

모델링은 현실세계에 대해서 표현하는 것으로 이해할 수 있다. 다음 중 모델링의 특징으로 가장 부적절한 것은?

① 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가질 수 있음
② 시스템 구현만을 위해 진행하는 사전단계의 작업으로서 데이터베이스 구축을 위한 사전작업의 이해가 있음
③ 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 하는 단순화의 의미를 가지고 있음
④ 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가짐


정답 : ②

모델링의 특징

• 추상화

  현실세계를 일정 형식에 맞추어 표현한다는 의미로, 다양한 현상을 일정 양식인 표기법에 의해 표현하는것
  
  

• 단순화

  복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는것
  
  

• 명확화

  누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는것
  모델링은 시스템 구현만을 위해 진행하는 작업이 아니며, 시스템 구현을 포함한 업무분석 및 업무형상화를 하는 목적도 있음.
  

모델링의 세 가지 관점

• 데이터 관점

  업무가 어떤 데이터와 관련 있으며 데이터간의 관계는 무엇인가?
  
  

• 프로세스 관점

  업무가 실제 하고 있는 일은 무엇인가, 무엇을 해야 하는가
  
  

• 데이터와 프로세스의 상관관점

  업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떤 영향을 받는가?

데이터 모델링의 정의

• 업무에서 필요로 하는 데이터를 시스템 구축 방법론에 의해 분석하고 설계하여 정보시스템을 구축하는 과정
  
  
• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
  
  
• 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
  
  
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

데이터 모델링의 목적

• 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는것
  
  
• 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위함

문제

다음 설명 중 데이터 모델링이 필요한 주요 이유로 가장 부적절한 것은?

① 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현한다.
② 분석된 모델을 가지고 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것이다.
③ 데이터베이스를 구축하기 위한 용도를 위해 데이터모델링을 수행하고 업무에 대한 설명은 별도의 표기법을 이용한다.
④ 데이터모델링 자체로서 업무의 흐름을 설명하고 분석하는 부분에 의미를 가지고 있다.

정답 : ③

데이터 모델링의 목적

• 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는것
  
  
• 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것

데이터 모델이 제공하는 기능

• 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화
  
  
• 시스템의 구조와 행동을 명세화
  
  
• 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공
  
  
• 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화
  
  
• 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점
  
  
• 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공

데이터 모델링의 유의점

• 중복

  데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소 파악에 도움이 되며, 여러 장소에 같은 정보를 저장 하지 않도록 주의
  
  

• 비유연성

  데이터 모델을 어떻게 설계했는가에 따라 사소한 업무 변화에도 데이터 모델이 수시로 변경되어 유지보수의 어려움을 가중
  데이터 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 작은 변화가 애플리케이션과 데이터 베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 감소
  
  

• 비일관성

  다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정하는 등 데이터의 중복이 없더라도 비일관성이 발생하기 때문에 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에대한 명확한 정의로 이러한 위협을 사전에 예방
  

문제

다음 중 데이터모델링을 할 때 유의해야 할 사항으로 가장 부적절한 것은?

① 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화 한다.
② 데이터 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.
③ 사용자가 처리하는 프로세스나 장표 등에 따라 매핑이 될 수 있도록 프로그램과 테이블간의 연계성을 높인다.
④ 데이터간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터가 유지되도록 한다.

정답 : ③

데이터모델링을 할 때 유의할 사항은 중복성, 비유연성, 비일관성 등이다.

• 중복(Duplication)

  데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 줌으로써 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
  
  

• 비유연성(Inflexibility)

  데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.
  
  

• 비일관성(Inconsistency)

  데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있는데, 예를 들면 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 경우이다. 개발자가 서로 연관된 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문에 이와 같은 문제가 발생할 수 있다. 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의한다면 이러한 위험을 사전에 예방하는데 도움을 줄 수 있다. 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점에 해당된다.
  

문제

다음 중 아래 설명이 의미하는 데이터모델링의 유의점에 해당하는 특성은 무엇인가?

데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지
보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모
델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수
있는 가능성을 줄인다.

① 중복
② 비유연성
③ 비일관성
④ 일관성

정답 : ②

• 비유연성(Inflexibility)

  데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다.
  
  데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일이킬 수 있는 가능성을 줄인다.
  

데이터 모델링의 3단계 진행

• 개념적 데이터 모델

1. 추상화 수준이 높고 업무중심적이며 포괄적인 수준의 모델링
2. 조직, 사용자의 데이터 욕구사항을 탐색, 분석하는데서 시작하며, 어떤 자료가 중요하고 유지되어야 하는지 결정하는것도 포함
3. 핵심 엩너티와 그들관의 관계를 발견하고 그것을 표현하기 위해서 엔터티 - 관계 다이어그램을 생성하는것
4. 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구사항을 발견하는것을 지원
5. 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용

• 논리적 데이터 모델

1. 업무의 구체적 모습과 흐름에 따른 구체화된 업무중심의 모델링
2. 데이터베이스 설계 프로세스의 input으로써 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법
3. 누가, 어떻게 그리고 전산화와는 별개로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실들을 인식하여 기록하는것
4. 시스템 구축을 위해 가장 먼저 시작할 기초적 업무조사를 하는 초기단계부터 해야 할 대부분의 사항을 모두 정의하는 시스템 설계의 전 과정을 지원하는 '과정의 도구'
5. 논리 데이터 모델 상세화 과정의 대표적인 활동인 정규화는 논리 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 속성들이 가장 적절한 엔터티에 배치되도록 함으로써 보다 신뢰성 있는 데이터 구조를 얻는게 목적

• 물리적 데이터 모델

1. 데이터베이스의 저장구조에 따른 테이블스페이스 등을 고려한 모델링
2. 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룸
3. 데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의를 물리적 스키마라고 하며 물리적 저장구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법이 있음
4. 많은 시간이 투자

문제

다음 중 아래 데이터모델링 개념에 대한 설명에서 ㉠, ㉡에 들어갈 단어로 가장 적절한 것은?

전사적 데이터 모델링을 수행할 때 많이 하며, 추상화 수준이 높고 업무 중심적으로 포괄적인 수준의 모델링을
진행하는 것을 ㉠ 데이터 모델링 이라고 한다. 이와 달리 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장
등의 물리적인 성격을 고려한 데이터 모델링은 ㉡ 데이터 모델링이라고 한다.

① ㄱ-개념적, ㄴ-물리적
② ㄱ-논리적, ㄴ-개념적
③ ㄱ-논리적, ㄴ-물리적
④ ㄱ-개념적, ㄴ-논리적

정답 : ①

• 개념적 데이터 모델

1. 추상화 수준이 높고 업무중심적이며 포괄적인 수준의 모델링
2. 조직, 사용자의 데이터 욕구사항을 탐색, 분석하는데서 시작하며, 어떤 자료가 중요하고 유지되어야 하는지 결정하는것도 포함
3. 핵심 엩너티와 그들관의 관계를 발견하고 그것을 표현하기 위해서 엔터티 - 관계 다이어그램을 생성하는것
4. 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구사항을 발견하는것을 지원
5. 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용
6. 전사적 데이터 모델링이나 EA 수립 시에 많이 한다.

• 물리적 데이터 모델

1. 데이터베이스의 저장구조에 따른 테이블스페이스 등을 고려한 모델링
2. 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룸
3. 데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의를 물리적 스키마라고 하며 물리적 저장구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법이 있음
4. 많은 시간이 투자

프로젝트 생명주기에서 데이터 모델링

• 일반적으로 계획/분석 단계에서 개념적 데이터 모델링, 분석단계에서는 논리적 데이터 모델링, 설계단계에서 물리적 데이터 모델링이 수행, 그러나 현실에서는 개념적 데이터 모델링을 대부분 생략
  
  
• 정보공학, 구조적 방법론은 분석단계애ㅔ서 논리적 데이터 모델을 수행하고 설계단계에서 물리적 데이터 모델을 수행
  
  
• 나선형 모델(RUF)에서는 업무크기에 따라 논리, 물리적 데이터 모델을 분석, 설계단계 양쪽에서 수행하며 분석단계에서는 논리적 데이터 모델이 더 많이 수행

데이터 독립성의 이해

• 어떤 단위에 대해 독리적인 의미를 부여하고 이를 효과적으로 구현하게 되면 자신이 가지는 고유한 특징을 명확히 하고 다른 기능의 변경으로부터 쉽게 변경되지 않고 자신의 고유한 기능을 가지고 이를 제공하는 장점을 지님
  
  
• 유지보수 비용 증가, 데이터 중복성 증가, 요구사항 대응 저하로 인해 데이터 독립성 필요성 증가

데이터베이스 3단계 구조

외부단계, 개념적 단계, 내부적 단꼐로 구성된 서로 간섭되지 않는 모델

• 외부단계

  사용자와 가장 가까운 단계로 사용자 개개인이 보는 자료에 대한 관점과 관련이 있는 구조데이터 유형의 공통적인 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마 구조로 디자인한 형태
  
  

• 외부스키마

  개인 사용자가 보는 개인적 DB스키마
  
  

• 개념스키마

  모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것
  
  

• 내부스키마

  물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 것
  
  

• 요약

1. 데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분되고 각각 상호 독립적 의미와 고유한 기능을 가짐
2. 데이터 모델링은 통합관점의 뷰를 가지고 있는 개념 스키마를 만들어가는 과정

문제

다음 중 ANSI-SPARC에서 정의한 3단계구조(three-level architecture)에서 아래 내용이 설명하는 스키마구조로 가장 적절한 것은?

모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현
모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는
데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마

① 외부스키마(External Schema)
② 개념스키마(Conceptual Schema)
③ 내부스키마(Internal Schema)
④ 논리스키마(Logical Schema)

정답 : ②

데이터베이스 스키마 구조는 외부단계, 개념적 단계, 내부적 단계 3단계로 구분되고 각각은 상호 서로 간섭되지않는 독립적인 의미를 가지고 고유한 기능을 가진다.

• 개념스키마

  통합관점의 스키마구조를 표현한 것을 개념스키마(Conceptual Schema)라고 하며, 데이터 모델링은 통합관점의 뷰를 가지고 있는 개념스키마를 만들어가는 과정으로 이해할 수 있다.
  

데이터베이스 독립성 요소

• 논리적 독립성

1. 개념스키마가 변경되어도 외부 스키마에 영향을 미치지 않도록 지원
2. 논리적인 데이터독립성은 외부의 변경에도 개념스키마가 변하지 않는 특성을 지님
3. 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음
4. 사용자 특성에 맞는 변경이 가능하며 통합 구조 변경 가능

• 물리적 독립성

1. 내부 스키마가 변경되어도 외부, 개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것
2. 저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념 스키마에 영향 없음
3. 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경 가능하며, 개념구조 영향 없이 물리적 구조 변경가능

데이터베이스 사상

상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리로, 논리적 사상과 물리적 사상이 존재

• 논리적 사상

  외부적/개념적 사상
  외부 화면과 사용자에게 인터페이스하기 위한 스키마 구조는 전체가 통합된 개념적 스키마와 연결되는 구조
  즉, 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호관련성
  
  

• 물리적 사상

  개념적/내부적 사상
  통합된 개념적 스키마 구조와 물리적으로 저장된 구조의 물리적인 테이블스페이스와 연결되는 구조
  즉, 개념적뷰와 저장된 데이터베이스의 상호관련성
  각 단계의 독립성을 보장하기 위해서 변경사항이 발생했을 때 DBA가 적절하게 작업을 해주기 때문에 독립성이 보장

데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념

• 업무가 관여하는 어떤 것

  사물이나 사건 등을 바라볼 때 전체를 지칭하는 용어
  엔터티 = 집합
  인스턴스 = 단수
  
  

• 어떤 것이 가지는 성격

  어떤 것이 가지는 세부적인 사항
  
  

• 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계

  어떤 것이 다른 어떤 것과 가지는 연관성
  

데이터 모델링의 이해관계자

• 데이터 모델링은 단순히 데이터베이스를 설계한다는 측면보다 업무를 이해, 분석, 표현하는 등 다양한 과정을 포함하며, 잘못된 데이터베이스 설계는 모든 트랜잭션에 영향을 미치기 때문에 이해관계자가 중요함
  
  
• 정보시스템을 구축하는 모든 사람, 즉 IT기술자는 모두 데이터 모델링을 알아야 하며 정보화를 추진하는 위치에 있는 사람도 어느정도 파악하고 있어야 함
  
  
• 이해관계자가 잘 배정되어 있으면 좋은 의사소통과 잘못된 업무 해석으로 인한 위험을 감소시킬 수 있음
  
  
• DBA, 프로젝트 개발자, 전문 모델러, 현업 업무 전문가 등

데이터 모델의 표기법 ERD

• 각 업무분석에서 도출된 엔터티와 엔터티간의 관계를 이해하기 쉽게 도식화된 다이어그램으로 표시하는 방법
  
  
• 업무에서 데이터의 흐름과 프로세스와의 연관성을 이야기하는 데 가장 중요한 표기법이자 산출물
  
  
• 일정한 규칙으로 그림으로써 데이터 모델을 누구나 공통된 시각으로 파악하고 의사소통을 원활하게 하는 장점
  
  
• 첸 표기법에서 엔터티는 사각형, 관계는 마름모, 속성은 타원형으로 표시

ERD 작성 작업 순서

• 엔터티 그리기 및 배치

  가장 중요한 엔터티를 왼쪽상단에 배치
  왼쪽 상단을 중심으로 다른 엔터티를 나열하며 사람의 눈이 따라가기 편하도록 작성
  업무 흐름에 중심이 되는 엔터티는 타 엔터티와 많은 관계를 가지고 있기에 중앙에 배치
  업무를 진행하는 중심엔터티와 관계를 갖는 엔터티들은 중심에 배치된 엔터티 주위에 배치
  
  

• 엔터티 간의 관계 설정

  초기에는 모두 Primaty key로 속성이 상속되는 식별자 관계를 설정
  중복되는 관계가 발생하지 않도록 하고 Cicle 관계도 발생하지 않도록 유의
  대부분의 관계는 엔터티의 성질과 주식별자를 보고 유추가 가능
  
  

• 관계명 기술

  관계설정이 완료되면 연결된 관계에 관계이름을 부여
  현재형을 사용하고 지나치게 포괄적인 용어(이다, 가진다 등)는 미사용
  
  

• 관계의 참여도 기술

  관계가 참여하는 성격 중 엔터티내에 인스턴스들이 얼마나 관계에 참여하는지를 나타내는 관계차수를 표현
  하나의 관계는 IE에서 실선, Barker에서는 점선과 실선을 혼합
  
  

• 관계의 필수여부 기술

  다수참여는 까마귀발, 관계의 필수/선택은 관계선에 원을 표현
  

좋은 데이터 모델의 요소

• 완전성

  업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함
  데이터 모델 검증에서 가장 먼저 확인해야 할 부분이며, 미충족 시 다른 평가 기준도 의미가 없음
  
  

• 중복배제

  하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록
  데이터 중복 관리는 바람직하지 않은 형태의 데이터 관리비용을 지불
  
  

• 업무규칙

  데이터 모델링 과정에서 도출, 규명되는 많은 업무규칙을 데이터 모델에 표현하고 사용자가 공유할 수 있도록 제공
  이를 통해 모든 사용자가 해당 규칙에 대해서 동일한 판단을 하고 데이터를 조작 가능
  
  

• 데이터 재사용

  재사용성을 향상시키고자 한다면 데이터의 통합성과 독립성에 충분히 고려해야 함
  통합 모델이어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있음
  데이터가 애플리케이션에 대해 독립적으로 설계되어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있음
  구축하는 데이터 모델은 외부의 업무 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있어야 함
  잘 정돈된 방법으로 테이터를 통합하여 데이터의 집합을 정의, 이를 데이터 모델로 잘 표현하여 활용하면 웬만한 업무 변화에도 데이터모델이 영향을 받지 않고 운용 가능
  
  

• 의사소통

  데이터 모델은 정보시스템을 운용, 관리하는 많은 관련자들이 설계자가 정의한 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 정보시스템을 활용하게 하는 역할, 즉 의사소통의 도구로서 활용
  
  

• 통합성

  바람직한 데이터 구조의 형태는 동일한 데이터를 조직 전체에서 한 번만 정의하고 여러 영역에서 참조, 활용하는 것
  동일한 성격의 데이터를 한 번만 정의하기 위해서는 공유 데이터에 대한 구조를 여러 업무 영역에서 공동으로 사용하기 용이하게 정의할 수 있어야 함

문제

다음 중 고객과 주문의 ERD에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

사진>
① 한 명의 고객은 여러 개의 제품을 주문 할 수 있다. 주문은 할 수도 있고 안 할수도 있다.
② 하나의 주문은 반드시 한 명의 고객에 의해 주문된다.
③ 주문에 데이터를 입력할 때는 반드시 고객데이터가 존재해야 한다.
④ 고객에 데이터를 입력할 때는 주문데이터가 존재하는 고객만을 입력할 수 있다.

정답 : ④

부모 엔터티에 데이터가 입력될 떄 자식 엔터티에 해당 값이 존재하는지의 여부와 상관없이 입력될 수 있는 구조로 표현이 되어있기 때문에, 고객 엔터티에 새로운 고객번호 데이터를 입력하는 것은 주문 엔터티에ㅐ 해당 고객번호가 존재하고 있는지의 여부와 상관없이 가능하다.

문제

다음 중 ERD에 대한 설명으로 가장 부적절 한것은?

① 1976년 피터 첸(Peter Chen)에 의해 Entity-Relationship Model(E-R Model)이라는 표기법이 만들어졌다.
② 일반적으로 ERD를 작성하는 방법은 엔터티 도출 -> 엔터티 배치 -> 관계 설정 -> 관계명 기술의 흐름으로 작업을 진행한다.
③ 관계의 명칭은 관계 표현에 있어서 매우 중요한 부분에 해당한다.
④ 가장 중요한 엔터티를 오른쪽 상단에 배치하고 추가 발생되는 엔터티들을 왼쪽 편과 하단에 배치하는 것이 원칙이다.

정답 : ④

엔터티를 어디에 배치하는가에 대한 문제는 필수사항은 아니지만 데이터 모델링 툴 사용 여부와 상관없이 데이터 모델의 가독성 측면에서 중요한 문제이다. 일반적으로 사람의 눈은 왼쪽에서 오른쪽, 위쪽에서 아래쪽으로 이동하는 경향이 있기 때문에, 데이터 모델링에서도 가장 중요한 엔터티를 왼쪽 상단에 배치하고, 이것을 중심으로 다른 엔터티를 나열하면서 전개하면 사람의 눈이 따라가기에 편리한 데이터 모델을 작성할 수 있다. 해당 업무에서 가장 중요한 엔터티는 왼쪽 상단에서 조금 아래쪽 중앙에 배치하여 전체 엔터티와 어울릴 수 있도록 하면 향후 관련 엔터티와 관계선을 연결할 때 선이 꼬이지 않고 효과적으로 배치할 수 있게 된다.