데이터 모델링의 이해

데이터 모델링 유의할 사항은 중복성, 비유연성, 비일관성이다.

1. 중복성: 여러 저장소에 같은 데이터를 중복하여 저장하지 않아야 함
2. 비일관성: 데이터간의 상호 연관관계를 확실히 해 일관성 있는 데이터가 유지되도록 합니다.
3. 비유연성: 데이터 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.

데이터 모델링

1. 개념적: 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
2. 논리적: 업무에 대해 key, 속성, 관계를 정확하게 기술
3. 물리적: 실제 물리 db

데이터베이스 3단계 구조

스키마란 무엇일까: 데이터베이스에 저장되는 데이터 구조와 제약조건을 정의한 것

1. 외부스키마: 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 각 사용자가 보는 개인적 DB스키마
2. 개념스키마: 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 DB와 그들간의 관계를 표현한 스키마
3. 내부스키마: 물리적 장치에 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마 

엔터티

 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것

1. 유일한 식별자에 의해 식별되어야 함
2. 영속적으로 존재하는 인스턴트 집합 두 개 이상
3. 두 개 이상의 속성이 필수다.
4. 한개 이상의 관계가 필요하다.
5. 업무 프로세스에 이용돼야 함

속성의 특징 및 명칭부여 방법

1. 기본 속성: 가장 일반적인 속성으로 사원 이름, 날짜 등이 해당됨 
2. 설계 속성: 업무를 규칙화 하기 위해서 만다는 속성
3. 파생 속성: 다른 속성의 계산 결과로 파생되는 속성입니다. 예시로 회원의 생년월일(birthdate)과 현재 날짜(today)를 이용하여 회원의 나이(age)를 계산할 수 있습니다. 즉 나이가 파생 속성이 됨

1. 주식별자:엔터티 내에서 대표성을 가짐
   1. 특징
      1. 존재성
      2. 유일성
      3. 불변성
      4. 최소성
2. 보조식별자: 엔터티 내에서 대표성을 가지지 못함
3. 내부식별자: 엔터티 내에서 스스로 생성됨
4. 외부식별자: 엔터테 외부에서 생성됨
5. 단일식별자: 단일 속성으로 식별되는가
6. 복합식별자: 복합 속성으로 식별되는가
7. 본질식별자: 업무적으로 의미가 있던 식별자
8. 인조식별자 : 특정 속성을 대체하기 위해 만들어진 식별자