데이터베이스 모델링

저작시기 2007.04 |등록일 2008.11.03 한글 (hwp) | 5페이지 | 가격 500원

소개글

데이터베이스 모델링에 대해 정리한 자료입니다.

목차

1. 데이터 모델링이란?
2. 데이터 모델의 종류
3. 데이터 모델링 절차
4. 데이터 모델링을 할 때 주의 할 점
5. 데이터 모델링 할 때 고려사항
6. 데이터 모델링에 필요한 기본적인 개념
7. 데이터 모델링에 관한 나의 생각
8. 내가 생각해본 지식인 게시판 ERD

본문내용

§ 데이터 모델링이란?
- 데이터베이스를 사용하기에 앞서 어떤 데이터들을 어떻게 사용할 것인지 미리 설계해 두는 것은 매우 중요하다. 현재 구축하고자 하는 데이터베이스 시스템에 필요한 데이터가 무엇인지 파악하고 그 상관관계를 확인 하는 것을 데이터 모델링이라고 한다.
( MySQL로 배우는 데이터베이스프로그래밍<김호> : 28p)

§ 데이터 모델의 종류
- 데이터 모델은 일반적으로 개념, 논리, 물리 등 3단계로 분류하며, 세 개의 모델을 순서대로 작성하는 절차를 거친다. 개념 모델과 논리 모델은 추상화 작업에 가까우며, 물리 모델은 설계 작업이라 할 수 있다.
◎ 개념 모델 : 가장 먼저 작성하는 모델로 구축하려는 시스템에 대한 각종 요구 조건을 기술하는 것이다.
◎ 논리 모델 : 개념 모델에 시스템이 필요로 하는 데이터 항목을 상세히 기입한 것이 논리 모델이다.
◎ 물리 모델 : 실제 운영 가능한 상태 혹은 자료를 입력할 테이블의 형태를 구체적으로 표현하는 것이다.

§ 데이터 모델링 절차
◎ 업무흐름파악
- 모델링에 앞서 사용자의 요구사항을 문서화하는 작업이 선행되어야 한다.
◎ 개체 추출
- 개체 후보들 가운데서 장기간 보존해야 하거나, 시스템이 종료한 후에도 지워져 서는 안 되는 정보를 추출한다.
◎ 개체간의 관계 설정
- 가치 있는 정보를 어떻게 효율적으로 정확히 조회할 수 있는가 하는 점이다.
◎ 주요 키(primary key)와 속성(attribute) 파악 및 제약 설정
- 각 개체에 포함된 정보를 정확하게 검색할 수 있도록 개체에 포함된 데이터를 유일하게 구분할 수 있는 정보(주요 키)를 설정해야 한다. 그리고 각 속성 크기와 자료 유형을 결정하며, 속성에 빈값이 들어가서는 안 되는 식의 제약 사항을 지정한다.
◎ 상향식 분석을 통한 재구성
- 새로운 개체를 추출하기 보다는 속성을 추가하고, 관계를 더욱 명확히 파악하는 데 중점을 둬야 하는 것
( 마이크로소프트[2006년 5월호] )
§ 데이터 모델링을 할 때 주의하여 생각 할 점

참고 자료

MySQL로 배우는 데이터베이스프로그래밍<김호> : 28p
마이크로소프트[2006년 5월호]
데이터베이스 개론 <정선호> : 43p~52P
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