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논리 모델링 시에 인조 식별자를 정의하는 경우 4가지 예시 인조 식별자는 영어로 surrogate key, synthetic key, pesudokey, entitiy identifier, factless key, technical key 등 다양한 용어로 쓰이며 뭔가 인공적이고 가짜, 대용, 대체물이라는 어감으로 쓰인 것 같다. 그리고 이와 대비되는 용어로는 natrual key, business key 로서 자연스럽고, 비지니스와 직접적으로 연관된 어감이다. 인조식별자를 사용하는 이유는 서로 다른 PK를 가질 수 밖에 없는 엔티티를 통합할 때 이 2개의 PK를 복합키로 사용하게 되면 이후에 구현된 물리테이블은 해당 PK 2개를 인덱스로 쓰기 때문에 값을 수정할 수 없게 되어버리고, NULL값도 들어올수 없게 되어버린다. 그리고 이 PK 중 하나라도 변경하게 .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 17.
데이터 모델링 - 3. 논리 모델링 데이터 모델링의 순서 현행분석(개념, 업무파악, 기존 데이터 분석) → 방향성 수립 → 개념모델링 → 논리 모델링 → 물리 모델링 논리 모델링 순서 엔티티 정의, 상세화 → 관계도출, 정의 → 속성 도출, 정의 → 데이터 표준화 엔티티 정의하기 핵심 엔티티(key entity, 기준정보) - 업무행위의 주체, 행위의 대상(목적) 독립적으로 존재하여 식별할 수 있다. 업무를 위해 정의되었을 수 도 있다 핵심 엔티티의 종류 유형, 분류 - 고객유형코드, 상품분류코드 등의 각종 코드번호 업무규칙, 지식 - 직급별 연봉, 보험료조건, 지역별담당자 업무주체, 대상 - 부서, 사원, 고객, 상품 장소 - 물류창고, 공장, AS센터, 도로, 채널, 지역, 좌표 중요 엔티티(main entity, 업무기본) 업무 주체.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 2.
데이터 모델링 - 2. 개념 모델링 데이터 모델링의 순서 현행분석(개념, 업무파악, 기존 데이터 분석) → 방향성 수립 → 개념모델링 → 논리 모델링 → 물리 모델링 이와 동시에 데이터 표준을 만들어야한다. (표준 용어, 표준 코드, 표준 도메인…) 현행 분석(AS-IS): 어떻게 일을 하는지 파악, 방향성 수립(TO-BE): 어떻게 발전시킬 것인지 제안 개념, 논리 모델인 ERD가 없을 때는 물리모델을 가지고 거꾸로 개념, 논리모델을 만드는 리버스 모델을 활용할 수 있다 개념 모델링의 과정 주제영역 도출 → 주제영역 분류, 정의 → 핵심 엔티티, 관계 정의 주제영역: 기업, 기관의 관리하는 데이터를 일관된 기준을 가지고 최상위 단계에서 분류한 데이터 집합 ex) 범정부 데이터 분류체계 - 과학기술, 교육, 교통물류, 국방, 국회, 통일외.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 2.
데이터 모델링 - 1. 이론 데이터 모델, 데이터 모델링 데이터 모델: 현실의 정보나 데이터를 추상화해서 체계적으로 표현한 모형 데이터 모델링: 영속성을 갖는 데이터에 대한 시스템 구조를 형상화하는 과정 데이터 모델링의 순서 개념 파악(업무 파악) → 개념 모델링 → 논리 모델링 → 물리 모델링 대상을 인지하고 식별한다 → 식별한 개념을 추상화해서 표현 → DB로 구축하기 위해 구체화 논리 모델링 시에는 현실에 맞게, 고객들이 사용하기 쉽도록 작성 물리 모델링 시에는 성능에 신경을 써야하기 때문에 중복 허용을 하거나, 추가 칼럼을 넣는던가 할 수 있다. ER 모델 좋은 ER모델이 만족하는 특성 2가지 - 최소성(중복제거), 확장성(추상적으로 작성, 너무 구체적이면 확장성이 떨어짐) 구성요소 - 엔티티, 관계, 속성, 식별자(속성, .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 2.

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