공부 기록

개체 

정보를 보관하는 객체

명확하게 식별 가능한 사물

• 개체의 특징
 - 상호 배타성
 - 모든 tuple은 하나의 개체에만 속해야 한다.

• 식별성
 - 개체내의 모든 tuple은 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.

▷ 개체 유형

• 기본 개체 (핵심 개체)
 - 학생, 부서, 사원 등과 같이 기본 정보를 포함한 개체
 - 정보 처리를 위해 기본적(독립적)으로 존재하는 개체

• 개념 개체
 - 업무처리나 흐름을 위해 무형의 과정이나 개념을 위해 만들어진 개체
 - 공정, 상태와 같이 핵심개체의 일부로 여겨지기도 한다.

• 교차 개체(관련 개체)
 - 두 개체간에 관계를 위해 만들어지는 개체
 - N:M 관계를 해소하는 역할을 한다.
 - 예 : 구매, 입고, 학생과 교수 관계(성적: 학생-교수의 교차개체)

▷ 개체 구분

• 상위개체(Super type entity) : 하위 개체(Sub type entity)
 - 부모 개체 : 자식 개체 (ex. 학생, 교수 table)
 - 독립 개체 : 종속 개체 (ex. 과목 - 교수의 자식 table)

▷ 개체 정의
 - 선입견을 버리는 것이 중요
 - 명확한 의미를 정의
 - 서류, 인터뷰 등을 기본 자료로 이용
 - Top-down 방법으로 접근 (권한)

▷ 개체 정의 요소
 - 개체 명칭
 - 개체 설명과 의미
 - 약어및 동의어
 - 차후 데이터 출현 량에 대한 예측

▷ 개체 검토 항목
 - 명칭 : 적절한 구별 가능한 이름이 사용되었는가?
 - 상호배타성 : 각 row는 구별 가능한가?
 - 정규화 준수
 - 주 식별자(식별자) : 적절한 종속관계가 유지되는가?
 - 속성의 구성 : 최소 둘 이상의 연관 있는 속성로 구성되었는가?
 - 동의어 : 동의어 파악은 적절한가?
 - 크기 및 사용 : 개체의 크기와 사용 빈도수(메모리 상주여부)
 - 관계 : 최소 한 개 이상의 관계가 있는가?
             (불필요한 관계 설정이 없는지?)

▷ 단일 사례 개체

▷ 개체 고립

▷ 동의로 인한 중복 개체

관계

: 두 개 이상의 개체간에 명명 되어진 의미 있는 연결

▷ 관계 차수

필수 : |
선택 : ○
다중 :  <

▷ 관계 표현

▷ 관계의 종류
• 종속관계 : 개체간에 주/종 관계를 표현
  - 식별관계 : 외부 식별자가 주 식별자인 경우
  - 비식별관계 : 외부 식별자가 일반 속성인 경우
• 중복관계 : 개체간 두 번의 종속관계
• 재귀관계 : 자기 자신을 참조
• 배타관계
   - 배타적 논리합(Exclusive, xor) : 중복이 없음
   - 배타적 논리곱(inclusive) : 중복 가능

식별자

• 주 식별자 (primary identifier)
  - 개체내의 tuple을 유일하게 구별할 수 있어야 한다.
     (주식별자는 나머지 속성에 대해서 결정인자이다. / 나머지 속성은 주식별자 컬럼에 대해 함수적 종속 관계이다.)
  - 한 개의 속성, 속성의 조합으로 구성된다.
• 부 식별자
 후보 식별자중 주 식별자로 지정되지 않은 식별자
 Index 구성이 선택되어 질 수 있다.
※ 일반 속성은 주 식별자에 반드시 함수적 종속관계가 유지 되어야 한다.

제품 : 판매하는 품목

자재 : 구매하는 품목, 회사에서 사용할 물건

▷ 주식별자의 규칙
• Uniqueness
• Not null
• Shot
• Simple

▷ 식별자 영향

인사기록, 판매전표, 거래처관리, 차량운행일지, 구매의뢰서, 자재발주서 모델링

우리 부서에서 필요한 물품을 총무과에 의뢰한다.

문서 번호는 회사에서 공식적으로 번호를 매긴다.

여기서 품명은 자재이다. (제품 : 판매하는 품목 / 자재 : 구매하는 품목)

구매의뢰와 자재발주는 관계가 있는 경우가 많아 관계 표시를 해준다.

구매의뢰서와 발주 관계는 다대다 관계이다.

하나의 구매의뢰를 여러발주 / 여러 구매를 하나의 발주 한다고 생각한다.

• 1차 정규화

: 반복그룹 속성을 추출한다. (도메인이 원자값)
 - 자식 개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.
 - 주식별자를 가지고 나간다.
 - 자식 개체 주 식별자에 반드시 속성이 추가된다.

• 2차 정규화

: 주 식별자에 완전 기능 종속되지 않는 속성을 추출한다.
 - 자식 개체 주 식별자에 외부 식별자를 두고 나간다.
 - 부모개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.

• 3차 정규화

: 주 식별자에 이행 종속인 속성을 추출한다.
 - 일반 속성에 외부 식별자를 두고 나간다.
 - 부모개체가 추출되고 반드시 비 식별 관계이다. (비식별관계에서는 O가 거의 반드시 있음)

1차 정규화

반복그룹 속성을 추출한다. (도메인이 원자값) : 보증인, 면허자격, 가족, 학력, 경력, 교육훈련, 상벌 반복 속성이 추출
 - 자식 개체가 추출되고 반드시 식별관계이다. 
 - 주식별자를 가지고 나간다. : 인사기록카드번호 가지고 나감
 - 자식 개체 주 식별자에 반드시 속성이 추가된다. : 순번 추가

아래와 같이 구분을 두어 부가정보를 합쳐 모델링이 가능하다.

• 1차 정규화

: 반복그룹 속성을 추출한다. (도메인이 원자값)
 - 자식 개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.
 - 주식별자를 가지고 나간다.
 - 자식 개체 주 식별자에 반드시 속성이 추가된다.

번호, 품명, 수량, 단가, 금액이 중복속성이므로 따로 추출한다.

주식별자를 정하는데 주식별자에 번호를 올리고 번호를 자재번호로 변경한다.

1차 정규화를 하면 아래와 같다.

• 2차 정규화

: 주 식별자에 완전 기능 종속되지 않는 속성을 추출한다.
 - 자식 개체 주 식별자에 외부 식별자를 두고 나간다.
 - 부모개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.

자재번호에 품명과 표준단가가 정해지므로 부분함수 종속이다.

따라서 자재 테이블을 따로 추출한다.

• 3차 정규화

: 주 식별자에 이행 종속인 속성을 추출한다.
 - 일반 속성에 외부 식별자를 두고 나간다.
 - 부모개체가 추출되고 반드시 비 식별 관계이다.

영수증번호가 사업자등록번호를 정하고 사업자등록번호는 사업자 상호, 성명 등을 결정한다.

이행적 함수 종속이므로 따로 추출한다.

새 모델을 생성할 때는 logical/physical을 선택한다.

실습 전 Model > Model Properties에 들어가 아래와 같이 설정해준다.

관계를 표시할 경우 아래와 같이 설정한다.

- 외래키가 일반 속성에 있을 경우 비식별관계

- primary key 있는 테이블이 부모테이블, 외래키 있는 테이블이 자식테이블

- 식별 관계 표시할 경우 부모 테이블에서 뻗어나가기

- ○ 표시는 테이블에 해당 컬럼이 없어도 되는 경우 표시

모델링 해보기

▶ 단계별 정규화 과정

• 1차 정규화

: 반복그룹 속성을 추출한다. (도메인이 원자값)
 - 자식 개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.
 - 주식별자를 가지고 나간다.
 - 자식 개체 주 식별자에 반드시 속성이 추가된다.

• 2차 정규화

: 주 식별자에 완전 기능 종속되지 않는 속성을 추출한다.
 - 자식 개체 주 식별자에 외부 식별자를 두고 나간다.
 - 부모개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.

*함수적 종속

: 레코드 내에 존재하는 항목들 중에 속성 B가 속성 A에 함수적 종속관계에 있다는 것은 A를 이용 B를 식별할 수 있다는 의미

- A → B
-  A : 결정인자 (Determinant)

- A → (B,C)인 경우 A → B, A → C가 성립한다.
- (A,B) → C 인 경우 A → C, B → C는 성립하지 않는다.
- A → B , B → C인 경우 A → C가 성립될 수 있다.
   (3차 정규화 대상이 아니다.)

• 함수적 종속의 예
- 제품번호 → 제품명
- 학번 → (이름,학과,주소,전화번호)
- (학번,과목번호) → 점수

• 3차 정규화

: 주 식별자에 이행 종속인 속성을 추출한다.
 - 일반 속성에 외부 식별자를 두고 나간다.
 - 부모개체가 추출되고 반드시 비 식별 관계이다.

예시

• 비정규화

• 1차 정규화

자식 개체가 추출되고 반드시 식별관계

주식별자를 가지고 나간다.

자식 개체 주식별자에 속성 추가

반복속성 그룹 추출한다.

주문번호만 fk이면 주문번호가 중복이 안되므로 데이터 입력이 여러개가 안된다. 
따라서 제품번호를 pk로 추가한다.

주문금액은 주문수량*주문단가이므로 없어도 된다.

그렇지만 서식에 있는 컬럼이므로 있는게 좋다.

• 2차 정규화

주식별자에 완전 종속되지 않는 것을 추출

자식 개체 주식별자에 외부식별자를 두고 나간다.

부모 개체가 추출되고 반드시 식별관계

제품 번호가 제품명을 가리킨다.

주식별자에 완전 종속되지 않는 것을 추출한다.

• 3차 정규화

이행 종속 속성 추출

일반속성에 외부 식별자를 두고 나간다.

부모개체 추출, 반드시 비식별관계

이행 종속 속성을 추출한다.

고객 번호는 고객명, 고객주소, 사업자번호, 수출상태를 가리킨다.

이것은 이행 종속이므로 추출한다.

• 관계 검증

정규화를 끝내고 마지막에 한번 더 관계를 확인한다.

위를 예시로 들면 고객 테이블에 10번이라는 고객 번호가 있다고 생각하고 주문장에 고객번호가 있어야하는지 판단한다.

- 식별관계에서는 O가 없는 경우가 있음

- 비식별관계에서는 O가 거의 반드시 있음

관계형 데이터베이스

▶ 관계형 데이터베이스의 특징
• 데이터 기술
   - 데이터딕셔너리, 메타데이타, 사용자 데이터, …
• 응용 프로그램과 데이터의 독립성 (프로그램에 종속된 데이터를 만들면 X)
• 데이터 구조변경이 용이
• 통합레코드의 모임
   - 데이터간의 관계 포함
   - 응용 메타 데이타 포함 – 입력 양식, 보고서
   - 인덱스
• 사용자 관점의 정보 모델

▶ 관계형 데이터베이스의 장점
• 독립성 강화 (*데이터가 프로그램으로부터 독립)
• 무결성 유지
• 중복 감소
• 공유 가능
• 표준화 용이
• 보안 편리

데이터 모델

: 업무 영역분석 단계에서 데이터와 관련된 개체 관계도를 정규화 과정을 거쳐 도식화 하는 것 

업무가 계속 생기기 때문에 (데이터가 계속 생기기 때문) 이 과정이 반복된다.

▶ 논리 모델링

 : 읽을 수 있는 형태로 생성
• 기업 조직이 필요로 하는 정보를 도출하고 도출된 정보를 체계적으로 구조화
• 시스템에서 수행 될 모든 기능이 반영된 데이터 모델을 구축
• 기업의 정보 구조를 정확하고 완전하게 구조화

▶ 물리 모델링
• 각 DBMS의 특성을 고려하여 구조화된 논리 모델을 변환
• 구축된 데이터베이스가 최적의 성능을 발휘 하도록 구현
• 적절한 분산 배치 등의 기능을 고려

외부스키마(user view) : 사용자를 분석해서 어떤 데이터를 사용하는지 확인하는 것

 *user view 개별 화면 하나가 사용자라고 보면 된다. 

▶ 데이터 모델의 목적  → 최적의 데이터베이스 시스템 구축

• 데이터의 품질 향상 (무결성, 확장성, 비중복성, 정확성,…)
• 연관 조직의 정보 요구에 대한 정확한 이해 제공
• 개발자, 설계자,분석가, 사용자간에 의사 소통 수단
• 신규 및 개선 시스템에 대한 기반 제공

▶ 데이터 중심의 개발 방법

▶ 응용 프로그램 개발과 모델링 과정과의 관계

▶ 모델링 개요

- 기업이나 조직의 정보 구조를 개체(Entity)와 관계(Relationship)를 중심으로 체계적으로 표현하고 문
서화 하는 기법
- 정보 시스템의 중심을 데이터 관점에서 접근하는 분석 방법

* Entity 내부의 모든 tuple는 구별되며 순서에 무관