데이터 모델링의 이해-1

1. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

-중복(Duplication):  같은 시간 같은 데이터 제공 

-비유연성(Inflexibility): 사소한 업무변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨. 데이터 정의를 사용

-비일관성: 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의해야 한다.

 

데이터 모델링

개념적,논리적,물리적 데이터 모델링

 

데이터 독립성 요소

외부 스키마 : 개개인 사용자가 보는 개인적 DB 스키마

개념 스키마 : 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB

내부 스키마 : 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장

 

 

데이터 독립성

논리적 독립성 : 개념 스키마 변경, 외부스키마 영향 X

물리적 독립성 : 내부스키마  변경, 외부/개념스키마에 영향X

 

Mapping(사상) : 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리

논리적 사상 : 외부 스키마 - 개념 스키마

물리적 사상 : 개념 스키마 - 내부 스키마

 

데이터 모델링의 3요소

어떤 것(Things)

성격(Attributes)

관계(Relationships)

 

모델링의 특징

(현실세계) -> 추상화, 단순화, 정확화 -> (모델)

 

데이터 모델 표기법

1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발

- IE, Baker 기법이 많이 쓰임

- 엔터티, 관계, 속성으로 이뤄짐

 

ERD 작업순서

1.엔터티 그림 2.엔터티 배치 3.엔터티 관계설정

4.관계명 기술 5.관계의 참여도 기술 6.관계필수여부

좋은 데이터 모델의 요소

1.완전성 : 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의

2.중복배제 : 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만.

3.업무규칙 : 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공

4.데이터 재사용 : 데이터가 독립적으로 설계돼야 함.

5.의사소통 : 업무규칙은 엔터티, 서브타입, 속성,

관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현

6.통합성 : 동일한 데이터는 한번만 정의, 참조 활용

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출처 : https://yurimac.tistory.com/41