3과목 데이터베이스 구축 논리 데이터베이스 설계 076~082

076. 데이터베이스 설계

: 사용자 요구 분석하여 컴퓨터에 저장할 수 있는 데이터베이스 구조에 맞게 변형한 우 특정 DBMS로 구현하여 일반 사용자들이 사용하게 하는 것.

 

- 설계 시 고려사항

1) 무결성

2) 일관성

3) 회복

4) 보안

5) 효율성

6) 데이터베이스 확장

 

- 설계 순서

1) 요구 조건 분석 : 요구 조건 명세 작성 (데이터 종류, 용도, 처리 형태, 흐름, 제약 조건 등)

2) 개념적 설계(개념화, 정보 모델링) : 개념 스키마 모델링, 트랜잭션 모델링, E-R 다이어그램 작성.

3) 논리적 설계 (데이터 모델링) : 목표 DBMS에 맞는 논리 스키마 설계, 트랜잭션 인터페이스 설계 

4) 물리적 설계 (데이터 구조화) : 목표 DBMS에 맞는 물리적 구조의 데이터로 변환 (트랜잭션 처리량, 응답 시간, 디스크 용량, 저장 공간의 효율화)

5) 구현 : 목표 DBMS의 DDL로 데이터베이스 생성, 트랜잭션 작성.

 

077. 데이터 모델의 개념

: 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형. - 데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들의 모임. 

 

- 구성요소

: 개체 / 속성 / 관계

 

1) 개념적 데이터 모델 (정보 모델)

: 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현. 속성들로 기술된 개체 타입과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현. 

- E-R 모델

 

2) 논리적 데이터 모델 (데이터 모델)

: 개념적 모델링 과정에서 얻은 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정.

- 필드로 기술된 데이터 타입과 이들간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현. 

- 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델로 구분. 

- 품질 검증 : 완성된 논리 데이터 모델이 기업에 적합한지 확인 (기준 : 정확성, 완전성, 준거성, 최신성, 일관성, 활용성 등)

• 개체 품질 검증
• 속성 품질 검증
• 관계 품질 검증
• 식별자 품질 검증
• 전반적 품질 검증

- 표시할 요소 :

• 구조(Structure) : 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계
• 연산(Operation) : 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세
• 제약 조건(Constraint) : 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

 

3) 물리적 데이터 모델.

 

078. 데이터 모델의 구성요소 - 개체(Entity)

: 데이터베이스에 표현하려는 것. 사람이 생각하는 개념이나 정보단위 같은 현실 세계의 대상체

- 영속적으로 존재하는 개체의 집합. 

- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능하다.

 

- 개체 선정 방법 :

1) 업무 분석 내용이 포함된 업무 기술서 이용.

2) 실제 업무 담당자와 인터뷰

3) 실제 업무 견학 + 장부, 전표 이용

4) 시스템이 이미 있을 경우 산출물 검토

5) 자료흐름도의 자료 저장소 이용

6) 업무 재정의한 관련 개체 찾기

 

- 개체명 지정 방법

: 해당 업무에 사용하는 용어/ 약어 제한/ 단수명사 / 유일한 개체명 / 의미있게 이름부여

 

079. 데이터 모델의 구성요소 - 속성(Attribute)

: 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위. 

- 개체를 구성하는 항목.

- 속성의 수 = 디그리/차수

- 개체의 특성 기술.

 

- 종류 (특성별)

• 기본 속성 : 업무 분석을 통해 정의한 속성
• 설계 속성 : 업무상 원래 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성 (업무를 규칙화하려고 새로 만들거나 변형하여 정의함)
• 파생 속성 : 다른 속성으로부터 계산이나 변형 등의 영향을 받아 발생하는 속성. (되도록 적게)

- 종류 (개체 구성 방식별)

• 기본키 속성 : 개체 식별 가능
• 외래키 속성 : 다른 개체와의 관계에서 포함된 속성
• 일반 속성 : 기본키 외래키 제외 속성

- 속성 후보 선정 원칙

: 최대한 많이 후보 선정/ 원시 속성(다시 재현불가능한 속성)은 무조건/ 속성 후보군에서 가장 근접한 개체에 할당

- 속성명 지정 방법

: 업무에서 사용하는 용어/ 서술형X/ 약어 제한 / 개체명은 속성명X/ 개체에서 유일한 속성명

 

080. 데이터 모델의 구성요소 - 관계(Relationship)

: 개체와 개체 사이의 논리적인 연결

 

- 형태

• 일 대 일 
• 일 대 다
• 다 대 다

- 종류 : 

• 종속 관계(dependent) : 식별관계(개체 A의 기본키가 개체 B의 외래키이면서 동시에 기본키가 되는 관계/실선), 비식별 관계 (개체A의 기본키가 개체 B의 기본키는 아니지만 외래키가 되는 관계/점선)
• 중복 관계(redundant) : 두 개체 사이에 2번 이상의 종속 관계가 발생
• 재귀 관계(recursive) : 개체가 자기 자신과 관계를 갖는 것 (순환관계)
• 배타 관계(exclusive) : 개체의 속성이나 구분자를 기준으로 개체의 특성을 분할하는 관계. (배타 AND 관계 : 하위 개체들 중 속성이나 구분자 조건에 따라 하나의 개체만 선택 가능/ 배타OR관계 : 하나 이상의 개체 선택 가능)

- 표기 기호

|	필수
O	선택적
<	다중

 

 

081. 식별자

: 하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 구분자. 

 

1) 주/보조 식별자

- 주식별자 : 개체를 대표하는 유일한 식별자 (only one) (primary key) 

• 유일성 (unique)
• 최소성 : 최소 수
• 불변성 
• 존재성 (not null)

- 보조 식별자 : 주식별자 대신하여 개체 식별 가능.(여러개 가능) (unique index)

 

2) 내부/외부 식별자

- 내부 식별자 : 개체 내에서 스스로 만들어지는 식별자

- 외부 식별자 : 다른 개체와의 관계에 의해 외부 개체의 식별자를 가져와 사용하는 식별자. 

 

3) 단일/복합 식별자

- 단일 : 주 식별자가 한가지 속성으로만 구성된 식별자

- 복합 : 주 식별자가 두개 이상의 속성으로 구성된 식별자

 

4) 원조/대리 식별자

- 원조 : 업무에 의해 가공되지 않은 원래의 식별자

- 대리 : 주 식별자의 속성이 두 개 이상인 경우 속성들을 하나의 속성으로 묶어 사용하는 식별자

• 조건 : 최대한 범용적인 값/ 유일한 값을 만들기 위해 사용/ 하나의 대리 식별자 속성으로 대체할 수 없는 경우 주의 

5) 후보 식별자 : 개체에서 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있는 속성/속성 집합. 

• 조건 : 각 인스턴스 유일하게 식별가능/ 널값X/ 자주 변경 X/ 개념적으로 유일

 

082. E-R(개체-관계) 모델

: 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것. 

- 개체 타입과 이들 간의 관계 타입을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현. 

 

- E-R  다이어그램

사각형	개체 타입
마름모	관계 타입
타원	속성
이중 타원	다중값 속성(복합 속성)
밑줄 타원	기본키 속성
복수 타원	복합 속성
관계	개체 간 관계에 대한 대응수를 선 위에 기술함
선	개체타입과 속성을 연결