SQLD 1과목

데이터 모델링 유의점

 

1.중복 

2.비유연성

3.비일관성

 

데이터 모델링 3가지 요소

 

대상 (Entity)

속성 (Attribute)

관계 (Relationship)

 

 

데이터 모델링 3단계 

 

위로 갈수록 초상화 수준이 높음

아래로 갈수록 구체적임

 

개념적 모델링

논리적 모델링

물리적 모델링

 

 

데이터 모델의 표기법 ERD (Entity Realationship Diagram)

ERD 작성 절차

 

 

엔터티 도출한 후 그린다

엔터티 배치

엔터티 간의 관계를 설정

관계명을 서술

관계의 참여도 기술

관계의 필수 여부를 확인

 

 

엔터티의 개념

 

행을 나타내는 인스턴스를 대상으로 이루어진 집합

 

엔터티 : 학생

속성 : 학번, 이름, 학과, …

식별자 : 학번(고유한 학번으로 각 학생을 식별)

 

엔터티의 특징

1.유일한 식별자에 의해 식별 가능 (사번,학번 등이 고유 식별자)

2.인스턴스들의 집합 영속적으로 전재하는 2개이상의 인스턴스 집합

3.엔터티는 반드시 속성을 가짐

4.다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계 성립 

 

엔터티의 분류

유형 엔터티 : 물리적인 형태가 있음(사원, 물품)

개념 엔터티 : 물리적인 형태가 없음 (조직, 보험상품)

사건 엔터티 : 업무를 수행에 따라 발생하는 엔터티 : 계속 늘어남(사원, 부서, 고객, 상품, …)

 

 

발생 시점에 따른 분류

기본 엔터티 : 그 업무에 원래 존재하는 정보 자신의 고유한 주식별자를 가짐

중심 엔터티 : 기본 엔터티로부터 발생되고 그 업무에서 중심적인 역할 

행위 엔터티 : 2개 이상의 부모 엔터틸부터 발생 :  자주 내용이 바뀌거나 데이터 양이 증가

 

 

 

엔터티의 명명

현업에서 사용하는 용어

가능하면 약자 사용 자제

단수 명사 사용

유일하게 이름 부여

엔터티 생성 의미대로 이름 부여

 

 

 

속성의 개념

 

속성은 업무에서 필요로 하는 고유한 성질, 컬럼으로 표현할 수 있는 단위

 

 

엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 

 

한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스의 집합

한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성

한 개의 속성은 1개의 속성값을 갖는다

속성은 구체적인 값을 가짐

 

속성의 특징

정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가짐

하나의 속성은 한 개의 값만 가진다.

하나의 속성에 여러 개의 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용하여 분리한다.

 

 

 

주식별자 특징

 

유일성

최소성

불변성

존재성

 

 

정규화의 개념

 

최소한의 데이터만을 하나의 엔터티에 넣는식으로 데이터를 분해하는 과정

중복을 제거하고 데이터 모델의 독립성을 확보

이상현상을 줄이기 위한 데이터 베이스 설계 기법

논리 데이터 모델링 수행 시점

1정규화부터 제 5 정규화까지 존재, 보통 제 3 정규화까지만 수행

 

 

인조 식별자 단점

 

중복 데이터 발생 가능성 -> 데이터 품질 저하

불필요한 인덱스 생성 -> 저장공간 낭비 및 DML 성능 저하

 

인덱스는 원래 조회 성능을 향상시키기 위한 객체, 인덱스는 DML(INSERT, UPDATE, DELETE)

INDEX SPILT 현상으로 인해 성능이 저하

 

 

 

관계형 데이터베이스 특징

 

데이터의 분류, 정렬, 탐색 속도가 빠름

신뢰성이 높고, 데이터의 무결성 보장

기존의 작성된 스키마를 수정하기 어려움

데이터베이스의 부하를 분석하는 것이 어려움

 

자바의 특징 개발 환경 준비 Eclipse 메뉴 및 기능 소개 기본 출력 함수 주석 처리 변수와 상수