데이터 모델의 이해

1 모델링의 이해

가. 모델링의 정의

복잡한 현실세계를 일정한 표기법에 따라 표현하는 일. 추상화, 단순화, 명확화

1. 추상화는 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현
2. 단순화는 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현
3. 명확화는 누구나 이해하기 쉽게 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술

데이터베이스의 3단계 구조

• 외부 스키마 : 사용자나 응용프로그램에서 접근하는 요구사항
• 개념 스키마 : 논리적 모델( erd 및 논리모델)
• 내부 스키마 : 물리적인 모델

다. 모델링의 세 가지 관점

시스템의 대상이 되는 업무를 분석하여 정보시스템으로 구성하는 과정에서 업무의 내용과 정보시스템의 모습을 적절한 표기법으로 표현하는 것을 모델링

데이터 관점, 프로세스 관점. 데이터와 프로세스의 상관관점( data vs process)

데이터 관점

데이터 관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 , 데이터 간에 관계는 무엇인지에 대해서 모델링 하는 방법(what, data)

프로세스 관점 : 실제하고 있는 업무는 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링 하는 방법( how, process)

데이터와 프로세스의 상관 관점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링 하는 방법 ( interaction)

4 엔티티의 분류

가. 유무형에 따른 분류

• 유형 엔티티 : 사원 물품 등
• 개념 엔티티 : 조직, 장소 등
• 사건 엔티티 : 주문, 청구 등

나. 발생시점에 따른 분류

• 기본 엔티티 : 사원, 부서 등
• 중심 엔티티 : 접수, 계약 등
• 행위 엔티티 : 주문내역, 계약진행 등

5 속성

속성 : 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 더이상 분리할 수 없는 최소의 데이터 단위

엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 : 엔티티에는 두개 이상의 인스턴스가 존재하고, 엔티티는 고유한 성격을 표현하는 속성정보를 두개 이상 갖고, 속성들은 한개의 속성값만을 가질 수 있다.

• 한개의 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.
• 한개의 엔티티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
• 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.

속성의 표기법 : IE 표기법

속성의 표기법 : 바커 표기법

6 속성의 분류

6.1 속성 특성에 따른 분류

• 기본 : 이름 등
• 설계 : 코드값 등.
• 파생 : 계산값 등.

6.2 엔티티 구성방식에 따른 분류

• PK(Primary Key) 속성
• FK(Foreign Key) 속성
• 그 외 일반 속성

6.3 세부 의미 분리가 가능한지 여부

• 단순속성 : 나이, 성별
• 복합속성 : 주소(시,구,동,상세)

6.4 동일한 성질의 여러개 값이 있는 경우

• 단일값(Single Value)
• 다중값(Multi Value), 다중값 속성(Multi valued Attribute) : ex) 집 전화, 휴대전화, 회사 전화

7 도메인

속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이것을 속성의 도메인이라 한다.