데이터 모델링(요약)

소개글

- 데이터베이스 구축을 위한 가장 기초적인 지식인 데이터 모델링에 대한 이론 내용을 정리한 자료
- 데이터베이스를 처음 배우시는 분들이나 정보처리기사를 준비하시는 분들에게 기초 학습자료로 도움이 되실 것입니다.
- 대학교 데이터베이스 과목의 시험 준비를 위한 요약자료로 참고하시면 좋습니다.

목차

I. 1장 데이터 모델링 개요
1. 데이터 모델링이란?
2. 데이터 모델링 성공요소
3. 데이터 모델링 구성요소
4. 데이터 모델 유형
5. 데이터 모델링 접근 방식

II. 2장 논리 데이터 모델링
1. 논리 데이터 모델링 정의 및 절차
2. 엔터티
3. 식별자
4. 관계
5. 속성
6. 정규화

본문내용

1. 데이터 모델링이란?
o 데이터 모델링의 정의
- 복잡한 현실 세계에 존재하는 다양한 업무를 컴퓨터에 저장하기 위한 구조로 설계하는 과정
- 현실의 업무 처리 과정에서 발생하는 데이터 또는 정보처리 요구사항을 체계적으로 관리하기 위한 기법
o 데이터 모델이 제공하는 것
- 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화
- 시스템의 구조(Data)와 행동(Process)을 명세화
- 시스템을 구축하는 틀 제공
- 결정한 내용을 문서화
- 한 영역에 집중하기 위해 다른 영역 세부사항 숨기는 다양한 관점의 뷰 제공
- 특정 목표에 따라 상세수준 제공
o 데이터 모델링 시 중요 요소
- 데이터 중복(Redudancy) 배제 : 하나의 데이터는 하나의 장소(One Fact One Place)에서 관리
- 데이터 유연성(Flexibility) 확보 : 업무 변화에 따른 데이터 모델의 변경을 최소화
- 데이터 일관성(Consistency) 유지 : 정보가 다양한 응용 프로그램 간에 데이터가 이동할 때 정보를 균일하게 유지하는 것

2. 데이터 모델링 성공요소
o 업무에 능통한 현업사용자와 함께 데이터 모델링 진행
o 프로세스보다는 데이터 초점을 두고 모델링 진행
o 데이터 구조(Structure)와 무결성(Integrity)을 함께 고려
o 개념화(Conceptualization)와 정규화(Normalization) 기법 적용
o 보아야 할 것과 보지 말아야 할 것을 명확히 구별
o 먼저 보아야 할 것과 나중에 볼 것을 구분
o 도형(Diagram)을 이용하여 업무를 표현

3. 데이터 모델링 구성요소
o 엔터티(Entity) : 업무가 다루는 사항(대상)
o 관계(Relationship) : 업무가 다루는 사항(대상)들 사이에 존재하는 연관
o 속성(Attribute) : 각 사항(대상)이 가지고 있는 상세한 특성

참고 자료

없음