이전에 인터넷문제인지 오라클문제인지 여튼 오류로 못한 sql developer 를 다운로드 해보고
이제 진짜 진도를 나가보자
인터넷문제였네 ㅡㅡ
section 1 데이터모델링
point 데이터 모델링의 이해
- 데이터모델링
데이터모델링은 현실세계를 데이터베이스로 표현하기 위해서 추상화한다.
데이터 모델링을 하기 위해서는 고객과의 의사소통을 통해 고객의 업무 프로세스를 이해해야 한다.
고객의 업무 프로세스를 이해한 후 데이터 모델링 표기법을 사용해서 모델링을 한다.
데이터 모델링은 고객이 쉽게 이해할 수 있도록 복잡하지 않게 모델링해야한다.
데이터 모델링은 고객의 업무 프로세스를 추상화하고, 소프트웨어를 분석 설계 하면서 점점 더 상세해진다.
데이터 모델링은 고객의 비즈니스 프로세스를 이해하고 비즈니스 프로세스의 규칙을 정의한다. 정의된 비즈니스 규칙을 데이터 모델로 표현한다.
- 데이터 모델링의 특징
추상화(abstraction) - 현실세계를 간략하게 표현한다.
단순화(simplification) - 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 표현한다.
명확성(clarity) - 명확하게 의미가 해석되어야 하고 한가지 의미를 가져야 한다.
- 데이터 모델링 단계
- 개념적 모델링
고객의 비즈니스 프로세스를 분석하고 업무 전체에 대해 데이터 모델링 수행
복잡하게 표현하지 않고 중요한 부분 위주로 모델링 하는 단계
업무적 관점에서 모델링, 기술적 용어는 가급적 사용하징 않음
엔티티(entity)와 속성(attribute)을 도출하고 개념적 ERD(Entity Relationship Diagram) 를 작성한다
- 전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링
- 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링
- 데이터모델의 종류와 상관없이 업무측면에서 모델링함
- 논리적 모델링
개념적 모델링을 논리적 모델링으로 변환하는 작업
식별자를 도출하고 필요한 모든 릴레이션을 정의
정규화를 수행해 데이터 모델의 독립성을 확보 - 정규화를 통해 재사용성을 높인다.
- 특정 데이터베이스 모델에 종속
- 물리적 모델링
데이터베이스를 실제 구축 - 테이블, 인덱스, 함수 등을 생성
성능, 보안, 가용성을 고려해서 구축함
- 데이터 모델링 관점(view)
데이터 - 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미, 구조분석-정적분석
프로세스 - 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 의미한다. 시나리오분석-도메인분석-동적분석
데이터와 프로세스 - 프로세스와 데이터간의 관계를 의미한다. (CRUD 분석- Create, Read, Update, Delete)
- 데이터 모델링을 위한 ERD(Entity Relationship Diagram)
엔티티와 엔티티간의 관계를 정의하는 모델링 방법이다.
(이건 한번 해보고싶어서 무로버전 erd 툴을 다운받아서 교재를 따라 그려보기로 했다)
(erd 를 그리려고 무료 사이트를 찾다가 gitmind 를 발견했는데 이거 평소에도 유용하게 쓸 수 있을것 같다. UML 도 지원한다)
ERD작성 절차
1)엔티티를 도출하고 그린다
업무에서 관리해야 하는 집합을 도출한다.
2) 엔티티를 배치한다
엔티티를 도출한 후 엔티티를 배치한다.
중요하나 엔티티를 왼쪽 상단에 배치한다.
3) 엔티티간의 관계를 설정한다.
4) 관계명을 서술한다.
엔티티간의 어떤 행위나 존재가 있는지 표현한다.
5) 관계 참여도를 표현한다.
관계 참여도는 한개의 엔티티와 다른 엔티티간의 참여하는 관계 수를 의미한다.
즉 "고객이 여러개의 계좌를 개설할 수 있다" 와 같은 의미를 표현하는 것이다.
6) 관계의 필수 여부를 표현한다.
필수는 반드시 존재해야 하는 것이다.
예를들어 "모든 고객은 반드시 하나의 계좌를 개설해야 한다." 와 같은 의미를 표현한다.
ERD작성 시 고려사항
중요한 엔티티를 가급적 왼쪽 상단에 배치한다.
ERD는 이해가 쉬워야 하고 너무 복잡하지 않아야 한다.
- 데이터 모델링 고려사항
- 데이터 모델의 독립성
독립성이 확보된 모델은 고객의 업무 변화에 능동적으로 대응할 수 있다.
독립성을 확보하기 위해서는 중복된 데이터를 제거해야 한다.
데이터 중복을 제거하는 방법이 바로 정규화이다.
- 고객 요구사항의 표현
데이터 모델링으로 고객과 데이터 모델러간에 의사소통을 할 수 있어야하므로, 고객의 요구사항을 간결하고 명확하게 표현해야한다.
- 데이터 품질 확보
데이터베이스 구축 시에 데이터 표준을 정의하고 표준 준수율을 관리해야 한다.
데이터 표준을 확보해야 데이터 품질을 향상시킬 수 있다.
point 2 . 3층 스키마 (3-Level Schema)
- 3층 스키마
- 사용자, 설계자, 개발자가 데이터베이스를 보는 관점에 따라 데이터베이스를 기술하고 이들 간의 관계를 정의한 ANSI 표준이다.
- 3층 스키마는 데이터베이스의 독립성을 확보하기 위한 방법이다.
- 데이터의 독립성을 확보하면 데이터 복잡도 감소, 데이터 중복 제거, 사용자 요구사항 변경에 따른 대응력 향상, 관리 및 유지보수 비용 절감 등의 장점을 갖는다.
- 3단계 계층으로 분리해서 독립성을 확보하는 방법으로 각 계층을 뷰(View)라고도 한다.
- 3층 스키마의 독립성
논리적 독립성 - 개념 스키마가 변경되도라도 외부 스키마가 영향을 받지 않는 것이다.
물리적 독립성 - 내부 스키마가 변경되더라도 개념 스키마가 영향을 받지 않는 것이다.
- 3층 스키마 구조
- 외부스키마(External Level)
- 사용자 관점, 업무상 관련이 있는 데이터 접근이다.
- 관련 데이터베이스의 뷰(View)를 표시한다.
- 응용 프로그램이 접근하는 데이터베이스를 정의한다.
- 개념 스키마(Conceptual Level)
- 설계자 관점, 사용자 전체 집단의 데이터베이스 구조이다.
- 전체 데이터베이스 내의 규칙과 구조를 표현한다.
- 통합 데이터베이스 구조이다.
- 내부 스키마(Internal Level)
- 개발자 관점, 데이터베이스의 물리저거 저장 구조이다.
- 데이터 저장 구조, 레코드 구조, 필드 정의, 인덱스 등을 의미한다.
일단 여기까지
스키마가 뭔지 설명은 들었지만 와닿진 않네 ㅋㅋ
내일 외할머니 팔순인데 63가기전에 공부 좀 하고 가야겠다.
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