# data modeling

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데이터 모델의 이해 1. 모델링의 이해 가. 모델링의 정의 모델이라고 하는 것은 모형, 축소형의 의미로서 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상에 대해서 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형이라고 할 수 있다. 즉 모델을 만들어가는 일 자체를 모델링으로 정의할 수 있다. 모델링에 대한 다양한 정의 Webster 사전 가설적 또는 일정 양식에 맞춘 표현(a hypothetical or stylized representation) 어떤 것에 대한 예비표현으로 그로부터 최종대상이 구축되도록 하는 계획으로서 기여하는 것 복잡한 '현실세계'를 단순화시켜 표현하는 것이다. 3.

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데이터 모델링이란? 현실에서 일어나는 사건들을 데이터화는 과정 하지만 너무 복잡하여 개념화(추상화)하여 단순하게 표현 → 모델링을 하기 위해서는 고객과의 의사소통을 통해 고객의 업무 프로세스를 이해 업무 프로세스를 추상화하고, 분석/설계하면서 점점 상세하게 설계한다 업무 프로세스를 이해하고, 규칙을 정해서 데이터 모델로 표현 데이터 모델링 단계 개념적 모델링 현실에서 일어나는 사건들을 데이터 관점으로 표현 개념적 ERD를 산출물로 만드는 과정 복잡하지 않고, 중요한 부분 위주로 모델링 엔티티(개체)와 속성 도출 논리적 모델링 개념적 → 논리적 모델링으로 변환 식별자 도출, 필요한 릴레이션 정의 정규화 수행 물리적 모델링 엔티티 (Entity) 업무에서 관리해야하는 데이터 집합의 의미 저장되고 관리되어야 하는 데이터 엔티티는

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1. 개념적 데이터 모델링 ERD 데이터 모델에서의 식별자 1. 후보키(candidate key) 2. 기본키(primary key) 3. 대체키(alternate key)-세컨더리 인덱스 사용가능 4. 중복키(composite key) 두가지를 합쳐서 식별 관계형데이터베이스의 관계는 각각의 행을 식별하는 key - Primary Key 외래있는 테이블과 연결하는 식별 key - Foreign Key 이 두가지가 연결되는 것으로 구현된다. Cardinality(기수) 1:1 ↓ 1:다 ↓ ![](https://velog.velcdn.com/images/wm3848/post/c9873b57-132e-4a7d-

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구성요소 |논리 모델|물리 모델|성격|정의| |:--:|:--:|:--:|:--:| |엔터티(어떤 것-Things)|테이블(Table)|2차원 배열|2개 이상의 속성으로 구성된 데이터 집합[열(Column)과 행(Row)의 집합]데이터를 구분할 수 있는 식별자가 존재함| |속성(성격-Attributes)|컬럼(Column)|1차원 배열|색별자와 일반속성으로 분류동일한 형태의 데이터 집합[열(Column)의 집합]데이터타입(VARCHAR2, NUMBER 등) 지정필수, 비필수 지정※ 식별자 : 데이터를 구분(식별)할 수 있는 유일한 값을 갖는 속성| |관계(Relationships)|릴레이션(Relations)||데이터 참조 무결성을 보강하기 위한 장치※ 참조무결성 : 관계를 갖는 실체의 한 건이 입력 또는 삭제되거나, 관계를 결정하는 속성이 수정될 때, 자료의 정확성과 일관성을 보장해주기 위한 업무 규칙| 관계표현

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데이터 모델링 현실 세계의 복잡한 개념을 단순화하고 추상화시켜 데이터베이스화 하는 과정 데이터베이스의 생명주기의 "요구사항 수집 및 분석", "설계'의 과정에 해당한다. 데이터베이스 생명주기 요구사항 수집 및 분석 사용자들의 요구사항을 분석하여 데이터베이스 구축의 범위를 정한다. 설계 분석된 요구사항을 기초로, 주요 개념과 업무 프로세스 등을 식별하고(개념적 설계), 사용하는 DBMS의 종류에 맞게 변환(논리적 설계)한 후, 데이터베이스 스키마를 도출(물리적 설계)한다. 구현 설계 단계에서 생성한 스키마를 실제 DBMS에 적용 테이블, 객체 등을 만든다. 운영 구현된 데이터베이스를 기반으로 소프트웨어를 구축하여

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데이터 모델링 > 데이터베이스 구축을 위한 분석과 설계 과정 복잡한 현실 세계 데이터를 단순화시켜 약속된 표기법으로 옮기는 변환 과정 데이터 모델링이 중요한 이유 데이터 모델링의 순서 > 개념적 데이터 모델링 -> 논리적 데이터 모델링 -> 물리적 데이터 모델링 개념적 데이터 모델링 현실 세계에 있는 데이터를 추상화를 통해서 개념세계로 표현하는 과정 논리적 데이터 모델링 개념세계에서 추출한 데이터를 구조적으로 설계하는 과정 모델 종류로는 관계형, 네트워크형, 계층형이 있다 물리적 데이터 모델링 논리적 데이터 모델을 컴퓨터 세계로 데이터 구조를 변환시키는 과정

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Data modeling 데이터 모델링 순서 업무 파악 개념적 데이터 모델링 논리적 데이터 모델링 물리적 데이터 모델링 업무 파악 시작하기 전 해당하는 업무 확인 UI와 함께 업무 파악 개념적 데이터 모델링 데이터 간의 엔티티 관계 중심 구상 핵심 엔티티와 엔티티간의 관계를 구상 ERD 도형을 생성해서 표현 논리적 데이터 모델링 구체화된 업무 중심 데이터 모델 개념적 데이터 모델인 다이어 그램을 테이블 형태로 재구성 Key, 속성, 관계 표시 데이터 타입, 데이터 관계, 테이블 키 명시 물리적 데이터 모델링 데이터를 관리할 데이터 베이스를 선택한다. 데이터 베이스에 실제 테이블을 만드는 작업 시각적 구조를 SQL 코딩으로 완성

lck0827

📝 ERD (Entity Relationship Diagram) 시스템의 엔티티들이 무엇이 있으며 각각 어떤 관계가 있는지를 나타내는 다이어그램이다. ERD 작성법 모든 엔티티들을 정의한다. 엔티티 간 연관 관계들을 정의한다. 연관 관계를 매핑할때는 두 가지 키워드를 고려 해야 한다. 방향 단방향 : Table1, Table2 중 어느 한쪽만 참조하는 관계 양방향 : Table1, Table2 서로 참조하는 관계 다중성 1 : 1 (one to one) : Table1의 로우와 Table2의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계가 one to one 관계이다. 1 : N (one to many) : Table1의 로우가 Table2의 여러 로우와 연결이 되는 관계가 one to many 관계이다. N : N (many to many) : Table1의 여러 로우가 Table2의 여러 로우와 연결

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📌 2주차 스터디 키워드 및 질문 > [키워드] Data Modeling RDB Modeling NoSQL Modeling > [질문리스트] Data 모델링이란 무엇일까요? RDB와 NoSQL의 모델링 방법 차이를 설명해주세요. > 🌸 목표 시간이 촉박한 해커톤에서 빠르고 정확한 모델링을 위한 공부 ✔ Data Modeling 데이터 모델링(Data Modeling)이란? > 현실 세계를 일정한 표기법에 의해 데이터베이스로 표현하는 일 데이터 모델링 목적 > 정보들을 일정한 표기법에 따라 표현함으로써 **정보 시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분

kyukim

관계형 데이터 모델링 이전 프로젝트에서 기획서와 Mock API가 모두 제공이 됐었다. 그것들을 가지고 코드를 작성하는데 문제점이 있었다. > - TIL20210422#상세데이터-만들기 TIL20210426 어떻게 배열을 데이터베이스에 넣을 것인가 라는 문제였다. 좀 더 확장하면 어떻게 객체를 데이터베이스에 넣을것인가? 이었다. 이번에 생활코딩에서 데이터 모델링 수업을 들으면서 이 의문이 해결됐다. 내 질문을 DB 관점으로 다시 만들어보자. 그러면 이런 질문이 될 것이다. "어떻게 테이블의 컬럼 내에 또 다른 테이블을 넣을 것인가?" 이것을 디비에서는 내포관계라고 한다. 생활코딩에 따르면 RDB는