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자격증/SQLD

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식별자 1. 식별자(Identifiers) 개념 식별자(PK) : 특정 엔티티 인스턴스의 식별 가능한 속성 2. 식별자의 특징 주식별자의 특정유일성 : 엔티티 내 모든 인스턴스가 유일하게 구분되어야 함 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다.불변성 : 자주 변하지 않는 값 ( 사실은 변하지 말아야 함, 파급효과가 장난이 아님 ㅎ)존재성 : 반드시 값이 들어와야 한다. 대체 식별자의 특징 == 주 식별자의 특징 외부 식별자는 참조무결성 제약조건(Referential Integrity)에 따른 특징을 가지고 있다. 3. 식별자 분류 및 표기법 대표성 여부주식별자 : 엔티티 내 각 어커런스 구분 가능, 참조관계 연결 가능보조 식별자 : 엔티티 내 각 어커런스 구분 가능,..
관계(Relation Ship) 1. 관계의 개념 관계의 정의 엔티티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재하는 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태 관계의 패어링 관계 : 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것(패어링), 이것의 집합을 관계로 표현 함(?) 관계의 패어링 : 인스턴스들이 자신과 관련된 인스턴스들과 관계의 어커런스로 참여하는 형태 관계의 표현 : 이항 관계, 삼항 관계, n항 관계 2. 관계의 분류 ERD에서 구분하여 표현하진 않지만, UML에서는 아래와 같이 구분 표현한다.연관 관계 : 존재의 형태에 의한 관계, 실선 표현의존 관계 : 행위에 의해 발생된 관계, 점선 표현 3. 관계의 표기법 관계명 : 관계의 이름 관계시작점 : 관계가 시작되는 지점 관계끝점 : 관계가 끝나는 지점 시작, 끝점 모두 ..
속성(Attribute) 1. 속성의 개념 속성 사물의 성질, 특징 또는 본질적 성질, 실체를 생각할 수 없는 것, 의미 상 더 이상 분리할 수 없는 최소 데이터 단위 2. 엔티티, 인스턴스와 속성, 속성값에 대한 내용과 표기법 엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스 존재, 인스턴스는 고유의 성격을 표현하는 속성 정보를 두 개 이상 가짐 3. 속성의 특징업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보 정규화 이론에 근간하여 정해진 주 식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.하나의 속성에는 한 개의 값만을 가진다, (두 개 이상인 경우 별로 엔티티로 분리) 4. 속성의 분류 속성의 특성에 따른 분류 기본 속성 업무로 부터 추출한 모든 속성 코드성 데이터, 일련번호 등 설계 속성 데이터 모델링을 위해, 업무를..
엔티티(Entity) 1. 엔티티의 개념 엔티티(개념, 실체) “업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집학적인 것(Thing)” 인스턴스의 집합, 공통속성과 개별속성 모두 존재 2. 엔티티와 인스턴스의 대한 내용 표기법 대부분 사각형으로 표시 3. 엔티티의 특징 특징반드시 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야한다영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합엔티티는 반드시 속성이 있어야한다. 주식별자 엔티티의 경우 키만 가지고 있어도 됨 엔티티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함엔티티는 다른 엔티티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야한다 예외 : 통계성 엔티티, 코드성 엔티티, 시스템 처리시 내부 필요 엔티티 도출 4. 엔티티 분류 유무형에 따른 분류유형 엔티티 : 실제 존재함,..
데이터 모델의 이해 1. 모델링의 이해 모델링의 정의 모델 : 세상의 다양한 현상 및 물체에 대해 표현한 모형모델링 : 복잡한 현실 세계를 일정한 표기법에 의해 표현하는 일 모델링의 다양한 정의Webster 사전복잡한 현실 세계의 단순화, 추상화사용자(사람, 그룹)을 위해 사물이나 사건에 대해서 명확화 하는 것 모델링의 특징 모델링 : 추상화(일정한 표기법으로 표현) + 단순화(쉽게 이해) + 명확화(애매모호함의 제거) 모델링의 3가지 관점데이터 관점 (핵심) : 업무가 어떤 데이터에 관련이 있고 데이터와 데이터의 관계가 무엇 인지에 대해서 모델링하는 방법 ( Data, What )프로세스 관점 : 업무가 하고 있는 일이 무엇인지, 무엇을 해야하는지 ( How, Process)상관 관점 (데이터 + 프로세스 ) : 업무에 ..