3-2 논리 데이터베이스 설계

개체와 속성

 

1. 개체(Entity)

 

개념	현실 세계의 유/무형 대상체 추상화하여 표현하는 단위로 파일에서 레코드에 대응하는 개념 돋립적으로 존재하며 식별 가능 조직에서 업무 활동상 지속적 관심을 갖고 있는 대상으로 동질성을 지닌 개체 집합이나 행위의 집합
개체 타입 (Entity Type)	개체 이름, 특성으로 표현된 속성들로 구성하여 만든 논리적 정의 설계에 해당하는 개념으로 개체 스키마(Entity Schema)
개체 타입 특성	시스템 구축하고자 하는 업무에 필요한 정보 유일한 식별자(Unique Identifier)에 의해 식별 가능 영속적으로 존재하는 개체의 집합 업무 프로세스는 그 개체 타입 반드시 이용 개체 타입에는 반드시 속성(항목, 필드, Attribute) 포함 다른 개체 타입과 최소 한 개 이상의 관계
개체 타입 명명하는 일반적 기준	가능하면 실제 업무에서 사용하는 용어 사용 가능하면 약어 미사용 단수 명사 사용 개체 타입에 부여되는 이름은 유일 가급적 개체 타입이 생성되는 의미에 따라 이름 부여
개체 어커런스 (Entity Occurence)	개체 타입의 연산에 의해 실제적 값이 들어가 있는 상태, 개체 인스턴스(Entity Instance)
개체 집합 (Entity set)	개체 어커런스들의 집합

 

 

 

2. 속성(Attribute)

 

개념	업무에 필요한 개체에서 관리하고자 하는 최소의 데이터 단위 DB를 구축하는 가장 작은 논리적 단위로 파일 시스템의 필드(Field) 개념
특징	개체 타입에 속한 개체의 성격 구체적으로 나타내는 항목으로 각각의 개체 타입은 속성의 집합 속성 자체만으로는 정보 표현 불가하며 개체나 관계의 특성을 설명하는 단위로 사용 하나의 속성은 하나의 개체 타입에만 존재, 관계로 기술될 수 없고, 자신이 속성 가질 수 없음
특성에 따른 분류	기본 속성(Basic Attribute) 설계 속성(Designed Attribute) 파생 속성(Derived Attribute)
개체 구성 방식에 따른 분류	기본키(Primary Key) 속성 외래키(Foreign Key) 속성 일반 속성
속성의 후보 선정 원칙	원시(Source) 속성으로 보이는 후보는 제거하지 않는다 소그룹별로 후보군 만들고 가장 근접한 개체에 할당한다

 

 

3. 식별자(Identifier)

 

개념	여러 개의 집합체를 담고 있는 하나의 개체 타입에서 각각의 개체 구분할 수 있는 결정자
식별자 구분	주(Primary) 식별자와 보조(Alternative) 식별자 내부(Internal) 식별자와 외부(External) 식별자 단일(Single) 식별자와 복합(Composit) 식별자 원조(Artificial) 식별자와 대리(Surrogate) 식별자
후보 식별자 조건	각 인스턴스 유일히 식별나머지 속성들 직접 식별 나머지 속성들 직접 식별 널(Null) 가질 수 없음 후보 자로 속성 집합 선택 시 개념적으로 유일해야 함 후보 식별자의 데이터는 자주 변경하지 않음
인조 식별자 조건	최대한 범용적인 값 유리한 값을 만들기 위한 인조 식별자 사용 편리성, 단순성 확보 의미 체계화위한 인조 식별자 내부적으로만 사용하는 인조 식별자

 

 

 

4. 개체 정의서(Entity Description)

 

개념	논리적 개체와 속성, 식별자들이 모두 확정된 후 이들에 대한 명세서 작성
포함 항목	개체 타입명 개체 타입 설명 동의어/유의어 개체 타입 구분 관련 속성들 식별자

 

 

 

 

정보 모델링과 데이터 모델링

 

1. 모델링

 

정보 모델링 (Information Modeling)	현실 세계에 존재하는 개체(Entity)를 인간이 이해할 수 있는 정보 구조로 표현하는 과정
데이터 모델링 (Data Modeling)	정보 모델링 과정에서 생성된 정보 구조를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 논리적인 데이터 구조로 만들어 가는 과정
모델링 단계	현실 단계 개념 단계 논리 단계

 

 

 

2. 데이터 모델링

 

개념	현실 세계 데이터 구조를 컴퓨터 세계 데이터 구조로 변환하는 개념적 도구
구성 요소	논리적 구조(Logical Structure): 데이터 베이스에 논리적으로 표현될 대상으로서의 개체 타입, 그 관계로 데이터 구조 및 정적 성질 표현 연산(Operation): 실제 데이터 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스 조작하는 기본 도구 제약 조건(Constraint): 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적 제약 조건

 

 

 

3. 데이터 모델링 절차

 

데이터 관점의 데이터 모델링 절차

http://groto.cafe24.com/wp-content/uploads/img_business_dataModeling_01.png

 

개념(Conceptual) 데이터 모델링	정보 내용 요구를 만족시키고 쉽게 이해 가능한 정보 구조 제공 DBMS에 독립적인 ERD 설계 개념 스키마 모델링(Conceptual Schema Modeling) 트랜잭션 모델링(Transaction Modeling)
논리(Logical) 데이터 모델링	DB 개발 과정 첫 단계로 전략 수립 및 분석 단계에서 실행 데이터 모델링 과정의 핵심 논리적 데이터 저장소(개체/속성 확인, 프로세스별 CRUD 확인, 데이터 백업 및 복구 정책 확인) 논리적 데이터 베이스 구조로 매핑(MApping) 트랜잭션 및 인터페이스 설계 스키마 평가 및 정제(최적화)
물리(Physical) 데이터 모델링	레코드 분석 및 설계 저장 레코드 클러스터링 접근 경로 설계
데이터 베이스 구축 고려사항	무결성 일관성 회복성 보안성 효율성 확장성

 

 

 

4. 관계

종류

• 속성 관계(Attribute Relationship, Intra-Entity Relationship)
• 개체 관계(Entity Relationship, Inter-Entity Relationship)
• 종속 관계(Dependent Relationship)
  • 식별 관계
  • 비식별 관계
• 중복 관계(redundant relationship)
• 재귀 관계(Recursive Relationship)
• 배타 관계(Exclusive Relationship)
  • 배타 And 관계
  • 배타 Or 관계

 

 

 

 

 

 

Reference

https://book.naver.com/bookdb/book_detail.naver?bid=17134434 

이기적 정보처리기사 필기 기본서