데이터모델링 썸네일형 리스트형 8. 엔터티 정의가 중요하다. 엔터티 모델링이 어려운 이유 데이터 집합을 정의 하기가 쉽지 않다. 데이터의 본질을 볼 줄 알아야 엔터티를 정확하게 정의 할 수 있다. 이게 쉬운일이 아니다. 엔터티의 추상화 수준을 결정하는 것은 대단히 어렵다. 하위의 트랜잭션 데이터만을 보고 부모 역할을 하는 상위의 논리적인 집합을 발견하는 것은 어렵다. 업무의 방대함과 복잡도에 압도되기 쉽다. 다음 장에서 그래서 어떻게 하는것인가 가 나오겠지 더보기 7. 그럼에도 불구하고 정규화 데이터 이상현상 data anomaly 는 속성의 값을 수정할 때나 표에 새로운 개체를 삽입하거나 삭제할 때 의도하지 않은 다른 데이터에 문제가 발생하는 현상이다. 이상현상이 발생하지 않도록 데이터를 담아야 한다. !! 제 1 정규형은 모든 속성이 값을 반드시 하나만 가져야 한다. 여러 개 가지고 있거나 물리적으로는 하나만 갖지만 유사한 형태의 반복 속성이 존재해서 논리적으로는 다수의 값을 갖는 것과 마찬 가지라면 Basis Parent 에서 별도의 엔터티로 분리해야한다. 2정규형에서는 모든 속성이 반드시 주 식별자 전부에 종속되어야 한다. 일부만 종속될 경우에는 엔터티를 분리. 3 정규형에서는 주 식별자가 아닌 모든 속성이 상호 종속 관계 여서는 안된다. 통상 3정규형 이상의 모델은 폭넓게 사용되지 않.. 더보기 6. 데이터모델링은 2차원 표에 데이터를 어떻게 담는것이 최선인지 고민하는 과정 데이터 독립성과 데이터 모델링의 실질적 정의 모델이란 무엇인가 실물을 모방한것 실물은 데이터의 저장구조 파일은 논리적인개념 ANSI/SPARC의 3단계 데이터 독립성 스키마 구조에 대한 개념도 (이건또 모야 … 아 . . ) 1. 개요 가. 3단계 데이터베이스 구조(3-Layer Database Architecture) 정의 - 데이터베이스를 관점(View)를 기준으로 3개의 계층으로 분리 - 데이터베이스의 복잡한 구조를 단수화 하여 표현하였음 나. 필요성 - 각 계층별 매핑을 통한 데이터 독립성 구현 - 각 계층별 영향을 최소화 다. 3단계 스키마 1) 외부 스키마 (External Schema) : - DB 개개 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 계층 - 전체 DB중에서 하나의 논리적인 부분을의미(.. 더보기 5. 범주화와 추상화 엔터티의 본질 고대 그리스 철학자들이 세상을 이해하는 방식이란 사물의 속성 자체에 주의를 기울인다. 그 속성에 근거하여 범주화 한다. 그 범주들을 사용해서 규칙을 만든다. 사물의 특성과 움직임을 그 규칙으로 설명한다. 이 방식은 데이터모델링과도 연관이 깊다. 서로 독립된 개체와 그 관계로 분석하는 것이기 때문에 결국에는 엔터티 모델링 !!!!!!!!을 연습해야한다. 피상적인 현상보다는 근본적인 존재,성질, 모습을 분석하자 - 범주화와 추상화 구체적인 특성을 드러내고 (추상화) 유사한 속성끼리 묶는다 (범주화) 복잡한것을 정형화 하려면 데이터를 관찰, 유형과 관계를 찾아내야 한다. ERD와 같은 형태로 형상화 하기 위해서는 문제영역을 자연스럽게 일정한 크기의 덩어리로 나누게 되는데 이때 필요한 것이 범주화와 추상화 추상.. 더보기 4. 데이터를 모델링한다는것.. 데이터모델링에서 맥락은 중요한 기준정보로서 모델의 구조를 지배하게 된다. ERD : 데이터 모델링 분야에서 개체-관계 모델이란 구조화된 데이터에 대한 일련의 표현이다. 서로 관계된 두 개의 엔티티 "구조"화된 데이터를 저장하기 위해 데이터베이스를 쓴다. 이 데이터의 "구조" 및 그에 수반한 제약 조건들은 다양한 기법에 의해 설계될 수 있다. 그 기법 중 하나가 개체-관계 모델링(Entity-Relationship Modelling)이다. 줄여서 ERM이라고 한다. ERM 프로세스의 산출물을 가리켜 개체-관계 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)이라 한다. 줄여서 ERD라 일컫는다. 데이터 모델링 과정은데이터 모델을 그림으로 표현하기 위해 표시법을 필요로 한다. ERD는 개념적 데.. 더보기 3. 데이터 저장 구조에 대한 고민을 시작하다 하나의 뷰에 포함된 데이터는 여러테이블로 다시 여러행으로 분리하는 것이 데이터 관리에 유리하다 데이터 모델링에 대한 이론은 두가지가 전부라고도 할수있다 하나의 집합체로 보이는 뷰에서 데이터 구조로서의 부분을 분리해야하는 이유 부분으로서의 테이블을 분리하는 기준과 규칙 등 방법론 뭐야 두가지 아니잖아 올바른 데이터 모델링을 위한 기본기란 데이터의 근본 성격 파악 -> 데이터 집합과 개체 식별 데이터의 종속성 분석-> 데이터의 독립성 확인과 모델 골격 조망 분석과 설계 실력을 탄탄하게 다져줄 모델링의 중요한 개념과 이론, 그리고 이에 기초한 실전 사례들을 앞으로 충분히 만나보게 될것이다. 더보기 2. 데이터를 이해한다는것 일반적으로 업무를 파악하고 이해한다는 것은 앞의 메가 프로세스와 같이 단위 업무의 시작과 끝을 일의 경로나 공정을 중심으로 알아간다는 뜻이다. 반면 데이터관점으로 업무를 이해하는 것은 즉 업무 데이터를 이해한다는 것은 무엇이 주요관심대상이 되어야 하는가? 누가, 언제, 어떤상품을 어느 회사로부터 얼마에 구매했느냐는 비즈니스 행위일 것이다. 겉으로 드러나는 업무처리 방법이나 공정과는 분리해서, 그 안에서 데이터가 어떻게 발생하고 흐르는지, 데이터 사이의 선행관계와 같은 종속성 규칙을 관찰하고 읽어내야 한다. 업무 데이터의 이해 업무데이터를 이해한다는 것은 기업의 비즈니스를 데이터 측면에서 처음부터 끝까지 조명해보는 것이다. 업무 프로세스나 프로세스 지원 시스템의 기능과는 완전히 분리해서 생각해야한다. 업무.. 더보기 데이터 모델링의 원리 데이터 모델링의 원리2016년 3월 30일Posted in 데이터모델링, 데이터모델링의 원리.편집프로젝트 성패를 짓는 데이터모델링 책을 읽고.. 1정규화 부터 5정규화 이론을 달달 외우는 것에 있지 않다. 중요한점은 정규화의 원리와 목적을 이해하고 뎉이터 모델링이 궁극적으로 추구하는 지향점을 아는 것이 근본적으로 가치가 더 크다 . 더보기 이전 1 다음
