행복하게사는게꿈 2020. 3. 1. 05:18

데이터 모델링의 중요한 세가지 개념

 

1. 업무가 관여하는 어떤 것(Things)

 

 - 사물이나 사건 등을 바라 볼 때 전체를 지칭하는 용어

 

 => 엔터티(Entity)

 

2. 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)

 

 - 어떤 것이 가지는 세부적인 사항

 

 => 속성 (Attributes)

 

3. 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationships)

 

 - 각각의 어떤 것과 다른 어떤 것과의 연관성

 

 => 관계(Relationships)

 


단수와 집합(복수)의 명명

 

 


 

데이터 모델링의 이해관계자

 

 


데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해

 

1. 데이터 모델 표기법

 

2. ERD 작업 순서

* 참고

 

 1) 중요한 Entity일 수록 눈이 먼저가는 왼쪽 하단부에 배치

 

 2) 중복되는 관계가 발생되지 않도록 하고 Circle 관계도 발생하지 않도록 유의

 

 3) M:N관계 발생하지 않게 주의

 


좋은 데이터 모델의 요소

 

1. 완전성(Completeness)

 

 - 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야함

 

2. 중복배제(Non-Redundancy)

 

 - 하나의 데이터베이스 내에서 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록

 

3. 업무규칙(Business Rules)

 

 - 데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수 많은 업무규칙을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을

 

   활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공

 

   특히, 데이터 아키텍쳐에서 언급되는 논리 데이터 모델에서 이러한 요소들이 포함되어 있어야 함은 매우 중요

 

4. 데이터 재사용(Data Reusability)

 

 - 통합 모델이어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있다.

 

 - 데이터가 애플리케이션에 대해 독립적으로 설계되어야 한다.

 

5. 의사소통(Communication)

 

 - 데이터 모델이 진정한 의사소통의 도구로서의 역할

 

6. 통합성(Integration)

 

 - 데이터를 조직의 전체에서 한번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조, 활용하는 것