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데이터 표준화 데이터 항목(틀)에 대한 명칭과 의미를 정하고 실제 저장하고 활용하는 데이터 값(내용)에 대한 형식 및 범위를 규정하는 활동 데이터 표준화는 데이터 모델링과 밀접한 관계를 가지고 잇으며, 독립적ㅇ니 영역이지만, 일반적으로 데이터 모델링을 진행하면서 표준화를 먼저 수행하는 경우가 대부분이고, 속성명을 부여할 때 표준을 준수해야한다. 표준화 종류 표준단어: 의미를 가지는최소 단위의 낱말, 복합어 표준도메인: 단어 or 용어의 일종으로 데이터 값의 형식과 범위를 포함 표준코드: 도메인의 일부로 볼 수 있으며, 목록화된 데이터 값만 사용할 수 있도록 한다. 표준용어: 현업에서 사용하는 기술 용어, 업무 용어 모두 포함, 단어와 단어의 조합으로 구성 연관성 표준단어, 표준도메인, 표준용어 1. 단어..

양적인 측면에서 엔티티의 수 십 배에 해당하는 속성을 정의하는 데 많은 시간이 소요된다는 점이 부담스럽다. 속성을 하나씩 식별하여 정의하기 보다는 업무 요건에 해당하는 속성을 모두 도출하는 것이 우선이다. 속성 흐름 속성도출 -> 속성정의 -> pk -> domain(check)/type -> default -> Not null -> 검토 158p epdlxj ahepf cpzmfltmxm dPtl 1. 속성 도출 보이지 않는 속성이 뽑아내기가 어렵다 1.1. 핵심 엔티티 속성 핵심 엔티티 : 식별자, 명칭, 특성, 특징, 제원, 접촉정보, 위치정보, 약관/정책, 관계 속성을 포함 예시 고객, 상품 속성: 주민등록번호, 상품번호, 1.2. 중요 엔티티/행위 엔티티 속성 2. 속성명 부여 자명성 = 스스로..

관계: 엔티티와 엔티티 간의 관계를 말한다. 종속관계 : 부모와 자식 엔티티 관계 중요 엔티티 - 행위 엔티티 식별 관계 : 부모 엔티티의 식별자를 주 식별자로 상속 받는다. 참조관계 : 주체나 대상이 되는 엔티티를 참조하는 참조 관계 핵심 엔티티 - 중요 엔티티 중요 엔티티 - 중요 엔티티 비식별 관계 : 참조되는 엔티티의 주 식별자를 일반 속성을 상속 받는다. 데이터의 품질 데이터 모델링의 원칙 중 하나 FK = 참조 무결성 제약조건 추가 프로그램 통해 참조 관계 구현하여 데이터 품질을 높일 수 있다 1. 관계 도출 관계 : fk 관계수 선택성 식별관계 식별 관계 내 table에선 PK인데 다른데서 FK 인 것 FK : 다른 table의 구분 기준 2. 관계 정의 (3가지) 관계수 선택성 식별관계 2..

1. 논리 모델링이란 DBMS의 물리적인 특성까지 고려할 필요는 없다. 2. 엔티티 정의 및 상세화 핵심 엔티티, 중요 엔티티, 행위 엔티티 세분화 예시 주문 핵심 엔티티: 고객, 상품 주문 엔티티: 중요 엔티티, 주문 상세 또는 주문 결제 2.1. 핵심 엔티티(4가지) 업무처리와 상관없이 독립적으로 이미 정의한 엔티티거나, 업무를 위해 미리 정의한 엔티티 핵심 엔티티는 타 엔티티 유형의 존재 유무와 관계없이 독립적으로 존재하며 식별할 수 있다. 엔티티 집합을 명확하게 정의하고, 인스턴스 생애주기에 대한 충분한 이해를 바탕으로 설계 4가지 유형 및 분류 : 대-중-소 업무규칙 및 지식 : 회원 등급이 오르는 기준 업무주체 및 대상 장소 유형 및 분류 대분류, 중분류, 소분류, 세분류 코드 고정 방식으로 ..

abc 요구사항 주제 엔티티 개념 모델링 절차 업무 영역으로부터 요구사항을 형상화하여 개념 도출(=주제 도출) 개념을 구체화하여 엔티티 식별 엔티티 도출: 최하위 데이터 주제영역 내 핵심 엔티티를 도출하고, 엔티티 간 관계를 식별 1. 주제영역 데이터를 일관된 기준을 가지고 최상위 단계(가장 큰 영역)에서 분류한 데이터 집합 예 : 국방, 국회, 농림, 보건, 환경, 해양수산 주제를 선정하는 기준 업무관점 시스템 관점 데이터 관리 데이터 설계 2. 주제영역도출 업무 용어, 업무지침서의 목차, 기업의 조직 및 팀 구성의 자료, 현행 시스템의 주제영역이나 테이블을 참고하여 파악 예: 인터넷 뱅킹이란 최상위카테고리가 있을 때 주제 영역 도출 : 개인, 기업, 상품, 예금, ISA 3. 주제영역분류(=group..

일반적으로 기업이 수행하고자 하는 사업의 본질은 잘 변하지 않으며, 조직에서 보유하고 있는 데이터의 본질도 큰틀에서는 동일 data가 잘 잡혀야 로직이 이쁘게 나온다. 하향식(top down 방식): 개념-논리-물리 상향식 데이터 모델링 절차 데이터 모델링 구축할 정보시스템에 대한 요구사항을 수집 문제점 및 개선 방향을 도출 개념 모델링 데이터 주제영역을 식별하고 정의 주제영역을 세분화하고 핵심 엔티티 및 식별자를 도출하여 관계를 정의 논리 모델링 주제 영역의 핵심 엔티티를 중심으로 업무와 관련된 모든 엔티티를 도출하고 속성과 관계를 식별하여 세부적인 데이터 모델을 완성하는 과정 1. 현행 분석 및 방향성 수립 실무에서 볼 것: 시스템 ERD, 업무 메뉴얼, 시스템 메뉴얼, 요구사항 정의서 예시 분석: ..

1. 용어 스키마 relationName(class 명) attribute (=iv 명) 인스턴스 튜플(instance=row) 2. 관계형 모델의 키 super key: 슈퍼키 candidate key: 후보키 Primary key: 기본키 Alternate key: 대체 키 Foreign key: 외래 키 3. 제약 조건 sql 제약조건 5가지 pk = not null, unique fk check 키 제약 조건 : pk 실체무결성 : not null, unique 영역무결성 : domain - check 참조무결성 : fk 4. 함수 종속 map의미 key를 넣으면 row가 나온다는 뜻 5. 정규화 table 쪼개기 장점 변경("데이터 입력 수정, 삭제")시 나타나는 이상 현상을 최소화 할 수 있다..

1. 엔티티 현황:AS-IS 개념 모델링 (분석) 기존 ERD, DB 업무 메뉴얼 시스템 메뉴얼 ER 모델 구성 요소 : 엔티티, 관계, 속성 엔티티 : 실제로 존재하는 실체이거나 , 서비스, 조직, 직업처럼 개념적인 것 엔티티와 엔티티 type 엔티티 type: 사람 - table명 느낌이 강함 엔티티 : 김철수 - instance 느낌이 강함 1.1. 엔티티 표기법 기본 표기법 엔티티 슈퍼타입 / 서브타입 표기법 1.2. 일반화 개념 일반화: 엔티티 각각이 가지고 있는 고유한 특징을 일반화하여 공통의 속성으로 재정의 한 것 종류 하위 수준 엔티티 상위 수준 엔티티 1.2.1. 하위 수준 엔티티 일반화 설명 방식1 : 개인, 법인에 찾아들어가서 고객 정보를 가져와야한다. 중복 존재가능성이 존재 방식2 ..

1. 데이터 모델링 이론 ABC 종류 모델링 abc : 속성 도출 - grouping - relationship entity abc : 핵심 - 행위 - 부수 관계 abc : 관계수 - 선택성 - 식별성 속성 abc : ?? 흐름 data modeling의 abc로 속성, 그룹, 관계의 과정을 통해서 modeling을 수행한다. 이를 체계적으로 분류한 것이 개념 모델링, 논리 모델링, 물리 모델링이 존재한다. 개념 모델링 : 비즈니스를 파악한 후 못해도 핵심 엔티티 만큼이라도 추출하는 것 그룹 == 엔티티 논리 모델링 : 엔티티, 속성, 관계를 더 체계적으로 모델링하는 과정이다. 물리 모델링 : 개념, 논리 모델링에서 최대한 만든 모델을 성능적으로 건들이는 것이 물리 모델링 (제일 쉽고 중요도는 상대적으..

목차 데이터 모델링이란 ER 모델 구성 요소 관계형 데이터 모델 이론 abc 속성 도출-그룹핑-관계 연결 1. 데이터 모델링이란 modeling의 종류 및 설계 순서 개념 모델링 : 분석 논리 모델링 : 설계 물리 모델링 : 구현 중요도 1. 2. 가 중요 : 업무에 관련된 모든 것의 모델링 3번 : 성능, 보안 1.1. 정의 정의 영속성을 갖는 데이터에 대한 시스템 구조를 사람이 이해할 수 있도록 형상화하는 과정 업무에서 사용하는 각종 데이터를 포함해 업무 내용, 절차(결제/휴먼계정)등을 구축하고자 하는 시스템의 데이터를 구조화하고 형상화하는 과정 개념적, 논리적, 물리적 3가지의 의미를 가진다. 실제 의미 실제 업무를 db table로 나타내고 표현하는 것 모델을 만드는 것 data modeling의..