개발자 키우기

속성에 대한 사설속성은 많은 개수 때문에 어려움을 겪음속성은 엔터티의 성격을 상세하게 기술하는 요소속성을 모두 도출하면 해당 엔터티가 관리하는 데이터가 무엇인지 알게 됨속성은 데이터를 저장하는 가장 작은, 독립된 저장 단위이자 더는 나눌 수 없는 원자 데이터임속성을 분석하는 시간이 많을수록 속성을 상세하게 분석할 수 있어 데이터 모델의 완성도가 높아짐식별자 속성과 비식별자 속성식별자 속성이란 엔터티에 존재하는 인스턴스의 유일성을 보장해 주는 속성이나 속성 집합임인스턴스마다 서로 다른 값을 가지는 속성이 식별자 속성비식별자 속성은 일반 속성으로서, 식별자 속성에 따른 특성을 설명하는 속성식별자 속성은 결정자 속성을 의미하고 비식별자 속성은 종속자 속성을 의미함연관된 속성을 묶는 과정이 정규화인데 묶는 기준..

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

데이터 통합에 대한 사설데이터의 본질을 파악하여 분해하는 첫 번째 단계가 정규화며, 분해된 데이터를 묶는 마지막 단계가 통합화다.통합하기 위해서는 개별 데이터의 성격이 명확해야 한다.데이터 통합은 이론적이지 않기 때문에 개개인의 능력 차이가 큰 영역이다.통합하려는 데이터는 보통 핵심 데이터이며, 통합의 의미가 있는 선까지 일반화해야 한다.일반화와 상세화 일반화유사한 것을 묶는 것을 일반화라고 하며, 기준을 어떻게 정하냐에 따라서 많은 방법으로 일반화할 수 있다.상향식 방법상세화뭉뚱그린 개념에서 구체적인 개념으로 만드는 것이다.하양식 방법엔터티를 일반화나 상세화하면 슈퍼타입과 서브타입이 생긴다.데이터 통합과 엔터티 통합데이터 통합이란 데이터라는 대상을 물리적/논리적으로 일반화하는 것이다.엔터티 통합은 리버..

정규화란완전한 정규형 모델은 업무 요건을 완전히 이해하고 설계한 모델이다. 업무 요건에 필요한 속성을 묶어서 엔터티를 설계하는 것임으로 업무 요건을 알아야 한다.식별자에 종속된 유사한 속성들은 모으고, 종속되지 않은 독립적인 속성들은 분리하여 속성을 명확히 구별하는 것이다.속성 간의 부정확한 종속성을 없애 중복을 제거한다.함수 종속이란함수 종속(직접 종속)은 릴레이션 내에 존재하는 속성 간의 종속성을 의미하며, 한 속성이 다른 속성을 유일하게 식별할 수 있는지는 업무 요건에 따라 달라진다.어떤 집합이든 그 집합을 대표하는 속성이 존재하고 이 대표 속성과 나머지 속성 사이의 연관관계가 함수 종속이다. 속성 간의 종속성을 분석해 집합을 분리하기 위한 역할을 한다.속성 간의 종속성을 파악하려면 먼저 속성의 의..

엔터티와 집합의 정의는 동일하다. 명확한 조건이 기준이 돼야 하며, 서로 명확히 구별돼야 한다.관리하고자 하는 데이터인지 판단해야 한다. 관리하지 않는다면 엔터티로 도출하지 않아도 된다.엔터티의 정의가 명확해야 잘못 사용하는 것을 방지한다.엔터티에서 관리하려는 대상이 보인다면 해당 엔터티는 실체 엔터티를 의미하며 핵심 데이터일 가능성이 높다.보이지 않는 것도 엔터티가 될 수 있는데 연상이 되는 것(주문, 강의 등의 행위)과 연상이 되지 않는 것(환율, 분류)으로 나눌 수 있다.다른 엔터티에 의존적이지 않고 스스로 존재하는 엔터티를 자립 엔터티라고 하며 어떤 엔터티에도 존재 종속되지 않는 엔터티이다.부모 엔터티의 부가 데이터를 관리하는 엔터티1차 정규화에 의해서 발생한 엔터티이력 데이터를 관리하는 엔터티다..