엔터티의 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보
- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능
- 영속적으로 존재하는 이스턴스의 집합( 최소 두개)
- 업무 프로세스에 반드시 이용
- 반드시 속성이 있어야함
- 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 함 ( 통계성, 코드성 엔터티의 경우 생략 가능)
속성
업무상 필요한 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위.
- 엔터티에 대한 자세하고 구체적인 정보
- 하나의 엔터티는 두개 이상의 속성이 있다.
- 하나의 인스턴스에서 각 속성은 하나 이상의 속성값을 가질 수 있다.
- 속성도 집합으로 표현이 가능하다.
속성의 특성에 따른 분류
- 기본속성
- 설계속성
- 파생속성 : 데이터를 조회할 때 빠른 성능을 위해 기본 속성값을 계산한 값을 저장하도록 마든 속성
속성의 명칭 부여
- 해당업무에서 사용하는 이름을 부여한다.
- 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
- 약어 사용은 가급적 제한한다.
- 전체 데이터모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다 .
데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념
Things(요건)
Attribute(성격)
Relationship(관계)
모든 유형의 정보를 세가지 관점의 접근 방법을 통해 모델로 만드는 것을 데이터 모델링이라고합니다.
데이터 모델 구성요소의 단수와 집합 명명
| 구성요소 | 구분 | 명명 |
| 엔터티 | 복수 | 엔터티 |
| 단수 | 인스턴스 혹은 어커런스 | |
| 관계 | 복수 | 관계 |
| 단수 | 패어링 | |
| 속성 | 복수 | 속성 |
| 단수 | 속성값 |
데이터 모델링의 이해관계자
이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식
정보 시스템은 데이터베이스가 핵심이기때문에 데이터베이스의 설계상의 문제가 미치는 영향력은 모든 프로그램과 새로운 데이터, 트랜잭션에 영향을 미친다.
데이터 모델링의 이해관계자
정보시스템을 구축하는 모든 사람은 데이터 모델링을 전문적으로 할 수 있거나 완성된 모델을 정확하게 해석할 수 있어야 한다.
데이터 모델 표기법 ERD
ERD 표기법은 1976년 피터첸에 의해 ENTITY-RELATIONSHIP MODEL 표기법이 만들어 졌다.
데이터 모델 표기법
E-R 모델은 도형으로 엔터티의 관계와 속성을 표현한다.
| 구분 | 도형 |
| 엔터티 | 사각형 |
| 관계 | 마름모 |
| 속성 | 타원 |
ERD 표기법으로 모델링하는 방법
엔터티 사이의 관계, 속성 정보를 ERD에 표현해 핵심 업무 산출물로 이용된다.
ERD를 작성하는 작업순서
- 엔터티를 그린다.
- 엔터티를 적절하게 배치한다.
일반적인 데이터 모델링에서는 중요엔터티를 왼쪽상단에 배치한다.
이를 중심으로 다른 엔터티를 나열하면서 읽기편한 데이터 모델링을 할 수 있다.
엔터티 간 관계를 설정한다.
엔터티의 배치가 완료되면 정의한 분석서를 보고 서로 관련 있는 엔터티 간의 관계를 설정한다.
초기에는 모두 Primary Key로 속성이 상속되는 식별자 관계를 설정한다.
중복되는 관계가 발생되지 않도록 하고, Circle 관계도 발생하지 않도록 유의한다.
관계명을 기술한다.
관계설정이 완료되면 연결된 관계에 관계이름을 부여한다.
관계 이름은 현재형을 사용하고 지나치게 포괄적인 용어는 사용하지 않는다.
Q. 다음 중 ERD에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
1. 1976년 피터첸에 의해 ENTITY-RELATIONSHIP MODEL 표기법이 만들어졌다.
2. 일반적인 작성방법은 엔터티 도출 - 엔터티 배치 - 관계 설정 - 관계명 기술 순이다.
3. 관계의 명칭은 관계 표현에 있어 매우 중요한 부분이다.4. 가장 중요한 엔터티를 오른쪽 상단에 배치하고 추가 엔터티들을 왼쪽 하단에 배치하는것이 원칙이다.
ERD 표현방법
식별과 비식별
| 구분 | 표기(IE 표기법) | 표기(Barker 표기법) | 설명 |
| 식별 | 실선 | 실선+점선 | 부모엔터티의 PK가 외래키로서 자식엔터티의 PK에 포함되는 경우 |
| 비식별 | 점선 | 실선+점선 | 부모엔터티의 PK가 외래키로서 자식엔터티의 PK에 포함되지 않는 경우, 엔터티간 상속관계가 아닌경우 |
관계의 참여도
| 관계 | 표기(IE 표기법) | 표기(Barker 표기법) |
| 1 | 세로직선 | 세로직선 |
| M | 까마귀발 | 까마귀발 |
필수와 참여
| 구분 | 상태 | IE 표현 | Baker 표현 |
| 필수 | 자식 엔터티가 항상 포함한다. | 막대 | 점선 |
| 선택 | 부모엔터티가 포함할 수 있다. | 원 | 실선 |
좋은 데이터 모델의 요소
완전성
업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 한다.
중복 배제
하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록해야 한다.
나이 컬럼과 생년월일 컬럼 처럼 데이터 중복은 여러가지 관리 비용 발생의 원인이 된다.
업무 규칙
데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무 규칙을 데이터 모델에 표현하고 모든 사용자에게 제공하는 것이 중요하다.
특히 논리적 데이터 모델에서 이러한 업무 규칙이 포함되어야한다.
데이터 재사용
데이터 모델이 통합 모델이어야만 데이터 재사용성을 높일 수 있다.
데이터가 애플리케이션에 대해 독립적으로 설계되어야만 데이터 재 사용성을 높일 수 있다.
비즈니스 변화에 대응하기위해 데이터 구조에 많은 변화를 줘야한다면 변화의 대상이 되는 부분뿐만 아니라 정보시스템의 나머지 부분들도 많은 영향을 받게 된다.
이에 데이터 구조의 확장성과 유연성이 중요하다.
정보시스템에서 행위의 주체가 되는 집합의 통합, 행위의 대상이 되는 집합의 통합, 행위 자체에 대한 통합은 전체 정비시스템의 안정성과 확장성을 좌우하는 중요한 요소이다.
의사소통
업무 규칙은 데이터 모델의 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세하게 표현되어야 한다.
시스템을 운용 및 관리하는 많은 관련자가 설계자가 정의한 많은 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 활용할 수 있게 한다.
통합성
바람직한 데이터 구조의 형태는 동일한 데이터는 조직 전체에 한 번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조 및 활용하는 것이다.
동일한 성격의 데이터를 한 번만 정의하기 위해서는 공유 데이터에 대한 구조를 여러 업무에서 공동으로 사용하기 쉽게 설계해야한다.
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