1과목
PART1. 데이터 모델링의 이해
1. 모델링의 특징
추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현.
단순화 : 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념.
명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 것.
2. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점
중복 (Duplication) : 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 줌으로써 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
비유연성 (Inflexinility) : 사소한 업무변화에도 데이터모델은 수시로 변경되지 않도록 한다.
비일관성 (Inconsistency) : 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있다. 예를 들면 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 경우다. 데이터와 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의한다면 위험을 사전에 예방하는데 도움을 줄 수 있다.
Q[노랭이 3번]
다음 중 데이터모델링을 할 때 유의해야 할 사항으로 가장 부적절한 것은?
1) 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화 한다.
2) 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.
3) 사용자가 처리하는 프로세스나 장표 등에 따라 매핑이 될 수 있도록 프로그램과 테이블간의 연계성을 높인다.
4) 데이터간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터가 유지되도록 한다.
{정답 : 3번 }
3. 데이터 모델링
개념적 데이터 모델링, 논리적 데이터 모델링, 물리적 데이터 모델링
(데이터 모델링 3가지 = 개념, 논리, 물리,)
Q[노랭이 5번]
전사적 데이터 모델링을 수행할 떄 많이 하며, 추상화 수준의 높고 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 진행하는 것을 ㉮ 데이터 모델링이라고 한다. 이와 달리 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등의 물리적인 성격을 고려한 데이터 모델링은 ㉯데이터 모델링이라고 한다.
㉮ : 개념적 (추상화 수준)
㉯ : 물리적 (물리적인 성격 고려)
4. 데이터 독립성 요소
외부 스키마 : 개인적 DB 스키마
개념 스키마 : 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB
내부 스키마 : 물리적 장치에서 데이터가 실제로 저장
5. 데이터 독립성
논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향이 없다.
물리적 독립성 : 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향이 없다.
6. Mapping(사상) : 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
7. 데이터 모델링의 3요소 (개념,논리,물리)
Things : 어떤것
Atrributes : 성격
Relationships : 관계
+ 데이터 모델링은 프로젝트에 참여한 모두가 알아야 한다.
+ 엔터티란? 집합
+ 인스턴스란? 단수
- 1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발
8. 좋은 데이터 모델의 요소
완전성 : 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의
중복배제 : 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만 한다.
업무규칙 : 많은 규칙들을 사용자가 공유하도록 제공한다.
데이터 재사용 : 데이터가 독립적으로 설계되어야 한다.
의사소통 : 업무규칙은 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현한다.
통합성 : 동일한 데이터는 한 번만 정의한다.
9. 엔터티란?
업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고, 관리하기 위한 집합적인 것. 보이지 않는 개념 포함
- 특징
1. 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 함.
2. 유일한 식별자에 의해 식별 가능
3. 두 개 이상의 인스턴스의 집합
4. 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함.
5. 반드시 속성이 있어야 함. 예외) 관계엔터티의 경우는 주식별자 속성만 가지고 있어도 엔터티로 인정
* 속성 : 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
6. 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 함.
10. 엔터티의 분류 ( 시험에 나오면 항상 틀렸음...)
1) 유무형에 따른 분류 : 유형, 개념, 사건 엔터티
유형 엔터티 : 물리적 형태, 안정적, 지속적 ex) 사원, 물품, 강사
개념 엔터티 : 개념적 정보, 물리적 형태 ex) 조직, 보험상품
사건 엔터티 : 업무수행시 발생, 통계자료 이용 ex) 주문, 청구, 미납
2) 발생시점에 따른 분류 : 기본/키, 중심, 행위 엔터티
기본 엔터티 : 업무에 원래 존재하는 정보, 타 엔터티의 부모역할, 자신의 고유한 주식별자를 가진다. ex) 사원, 부서
중심 엔터티 : 기본 엔터티로부터 발생. 다른 엔터티와의 관계로 많은 행위 엔터티 생성 ex) 계약, 사고, 주문
행위 엔터티 : 2개 이상의 부모엔터티로부터 발생. 자주 바뀌거나 양이 증가 ex) 주문 목록, 사원변경이력
--- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스 집합임.
-- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐.
- 한개의 속성은 1개의 속성값을 가짐.
11. 속성의 분류
기본속성, 설계속성, 파생속성
기본 : 업무로부터 추출한 모든 일반적인 속성
설계 : 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형, 정의하는 속성 ex) 일련번호
파생 : 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성. 빠른 성능을 낼 수 있도록 원래 속성의 값을 계산 ex) 합
* 도메인이란?
각 속성이 가질 수 있는 값의 범위 ex) 5글자
12. 속성의 명명
1) 해당 업무에서 사용하는 이름 부여
2) 서술식 속성명은 사용 금지
3) 약어 사용 금지
4) 전체 데이터모델에서 유일성 확보
13. 관계
: 엔터티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태
- 존재에 의한 관계 ex) 소속된다
- 행위에 의한 관계 ex) 주문한다
14. 페어링
엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
15. 데이터모델링의 관계
UML에는 연관관계와 의존관계가 있는데, 연관(존재적)관계는 항상 이용하는 관계이고 의존관계는 상대방 행위에 의해 발생하는 관계이다.
ERD에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않고 표기했지만 UML에서는 이를 구분하여 연관관계는 실선, 의존관계는 점선으로 표현
Q[노랭이 20번]
다음 중 데이터모델링의 관계에 대한 설명으로 가장 부적절한 것을 2개 고르시오.
1) 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분될 수 있으나 ERD에서는 관계를 연결할 때, 존재와 행위를 구분하지 않고 단일화된 표기법을 사용한다.
2) UML에는 클래스다이어그램의 관계 중 연관관계와 의존관계가 있고 이것은 실선과 점선의 표기법으로 다르게 표현된다.
3) 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분될 수 있고 ERD에서는 관계를 연결할 떄, 존재와 행위를 구분하여 실선과 점선의 표기법으로 다르게 표현한다.
4) UML에는 클래스다이어그램의 관계 중 연관관계와 의존관계가 있으나 구분하지 않고 단일화된 표기법을 사용한다.
정답 : 3,4번 / ERD는 존재와 행위를 구분하지않고 단일화된 표기법 사용, UML은 실선과 점선의 표기법으로 표현
16. 관계의 표기법
관계명(Relationship Membership) : 관계의 이름
관계차수(Relationship Degree/Cardinality) : 1:1/ 1:M/ M:N
관계선택성(관계선택사양)(Relationship Optionality) : 필수관계, 선택관계
17. 관계 체크사항
1) 2개의 엔터티 사이에 관심있는 연관 규칙이 있는가?
2) 2개의 엔터티 사이의 정보의 조합이 발생 하는가??
3) 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어있는가?
4) 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사가 있는가?
Q[노랭이 23번]
다음 중 두 개의 엔터티 사이에 정의한 관계를 체크하는 사항으로 가장 부적절한 것은?
1) 두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?
2) 두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가?
3) 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 명사(Noun)가 있는가?
4) 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
정답 : 3번 / 명사가 아니라 동사
18. 식별자
엔터티 내에서 인스터스를 구분하는 구분자.
식별자는 논리 데이터 모델링 단계에서 사용한다.
Key는 물리 데이터 모델링 단계에서 사용한다.
19. 식별자의 특징 (유최불존)
유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스들이 유일하게 구분
최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함.
불변성 : 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않아야 함.
존재성 : 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 함.
20. 식별자 분류
대표성 여부 : 주식별자, 보조식별자
- 주식별자 : 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자. 타 엔터티와 참조관계 연결 가능
- 보조식별자 : 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이지만 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결 불가능
*주식별자 도출기준
해당 업무에서 자주 이용되는 속성임, 이름으로 기술되는 것들은 아님, 복합으로 주식별자 구성할 경우 너무 많은 속성 안됨.
스스로 생성여부 : 내부식별자, 외부식별자
내부식별자 : 스스로 생성되는 식별자
외부식별자 : 타 엔터티로부터 받아오는 식별자
속성의 수 : 단일식별자, 복합식별자
단일식별자 : 하나의 속성으로 구성
복합식별자 : 2개 이상의 속성으로 구성
대체 여부 : 본질식별자, 인조식별자
본질식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자
인조식별자 : 인위적으로 만든 식별자
21. 식별자 관계
주식별자/ 비식별자
주식별자 : 자식의 주식별자로 부모의 주식별자 상속
- 부모로부터 받은 식별자를 자식 엔터티의 주식별자로 이용하는 경우. 강한 연결관계 표현. 실선 표기
비식별자 : 부모 속성을 자식의 일반 속성으로 사용- 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우- 부모와 자식의 생명주기가 다른 경우- 여러개의 엔터티가 하나의 엔터티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔터티가 별도의 관계를 가진 경우- 자식엔터티에 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우- SQL 문장이 길어져 복잡성이 증가되는 것을 방지함. 약한 연결관계 표현. 점선 표기- 자식 주식별자 구성을 독립적으로 구성.
'SQLD' 카테고리의 다른 글
| [SQLD] SQLD 개발자가 되기 위해 (4) | 2024.05.18 |
|---|
