정처시 실기 3-1. 논리 데이터 저장소 확인

1. 데이터 모델

 

< 데이터 모델 >

- 현실 세계의 정보를 인간과 컴퓨터가 이해할 수 있도록 추상화하여 표현한 모델

- 데이터 모델 절차 :

개념적 데이터 모델	- 현실 세계에 대한 인식을 추상적, 개념적으로 표현하여 개념적 구조를 도출하는 데이터 모델 - DB 종류와 관계 없음 - 주요 산출물로 개체관계 다이어그램
논리적 데이터 모델	- 업무의 모습을 모델링 표기법으로 형상화하여 사람이 이해하기 쉽게 표현한 데이터 모델 - 관계 데이터 모델, 계층 데이터 모델, 네트워크 데이터 모델, 객체지향 데이터 모델, 객체-관계 데이터 모델 중 하나의 모델에 맞게 설계 - 정규화 수행
물리적 데이터 모델	- 논리 데이터 모델을 특정 DBMS의 특성 및 성능을 고려하여 물리적인 스키마를 만드는 일련의 데이터 모델 - 반 정규화를 수행

 

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2. 논리 데이터 모델 검증

 

< 논리 데이터 모델링 >

- 업무의 모습을 모델링 표기법으로 형상화하여 사람이 이해하기 쉽게 표현하는 프로세스

- 논리 데이터 모델링 종류 :

관계 데이터 모델	- 2차원 테이블 형태로 구성 - 1:1, 1:N, N:M 관계를 자유롭게 표현
계층 데이터 모델	- 논리적 구조가 트리 형태로 구성 - 1:N 관계만 허용
네트워크 데이터 모델	- 논리적 구조가 그래프 형태로 구성 - CODASYL DBTG라고도 불림 - N:M 관계를 만족

- 논리 데이터 모델링 속성 :

1. 개체 : 사물 또는 사건으로 정의
2. 속성 : 개체가 가지고 있는 요소 또는 성질
3. 관계 : 두 개체 간의 관계를 정의

 

 

< 관계형 데이터 모델 >

- 데이터를 행과 열로 구성된 2차원 테이블 형태로 구성

- 구성요소 : 릴레이션 / 튜플 / 속성 / 카디널리티 / 차수 / 스키마 / 인스턴스

 

- 관계 대수 : 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적 정형 언어

- 일반 집합 연산자 : 합집합 / 교집합 / 차집합 / 카티션 프로덕트

- 순수 관계 연산자 : 셀렉트 / 프로젝트 / 조인 / 디비전

 

- 관계 해석 : 튜플 관계 해석과 도메인 관계 해석을 하는 비절차적 언어로 프레디킷 해석에 기반

 

 

 

< 정규화 >

- 관계형 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거하여 이상 현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해하는 과정

- 이상현상 : 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적 현상. 삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상이 있다.

- 정규화 단계 :

1정규형	원자값으로 구성
2정규형	부분 함수 종속 제거(완전 함수적 종속 제거)
3정규형	이행함수 종속 제거
보이스-코드 정규화(BCNF)	결정자 후보 키가 아닌 함수 종속 제거
4정규형	다치 종속 제거
5정규형	조인 종속 제거

 

 

 

< 반 정규화 >

- 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법. 비정규화, 역정규화라고도 불린다.

- 반 정규화 기법 : 테이블 병합 / 테이블 분할 / 중복 테이블 추가 / 컬럼 중복화 / 중복 관계 추가

 

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