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과목 4. 데이터 모델링 제3장 논리 데이터 모델링 제1절 물리 데이터 모델링 이해 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델을 기반으로 생성하게 된다. 논리 데이터 모델을 일정한 기준과 규칙에 의해 변환하는 작업이 물리 데이터 모델링이다. 물리 데이터 모델링은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 특성, 기능, 성능 등을 고려하여 데이터베이스의 물리적인 구조를 작성하는 과정이다. 제2절 물리 요소 조사 및 분석 데이터베이스의 물리적인 구조를 생성하는데 필요한 요소들을 파악한다. 명명 규칙, 하드웨어 자원의 개략적 내용, 운영체제 및 데이터베이스 관리 시스템 버전 등이 포함된다. 제3절 논리 - 물리 모델 변환 논리 데이터 모델의 각 요소들을 실제적인 데이터베이스 관리 시스템의 물리적인 객체를 변환하는 작업..

과목 4. 데이터 모델링 제4장 물리 데이터 모델링 1. 테이블 분할 가. 개념 하나의 테이블을 수직 혹은 수평 분할하는 것을 테이블 분할 또는 파티셔닝이라고 한다. 여기에서의 파티셔닝이라는 용어는 데이터베이스 디자인 단계에서의 데이터를 저장하는 방식의 파티셔닝과 는 구분되는 개념이다. 나. 수평 분할(Horizontal Partitioning) 1) 개념 레코드(Record)를 기준으로 테이블을 분할하는 것을 말한다. EMP 테이블에 대해 기본키인 ID 칼럼의 값이 10에서 30까지를 EMP 10-30이라는 테이블로 분할하고, 나머지 40에서 60까지를 EMP 40-60이라는 테이블로 분리했다. 2) 사용 의의 하나의 테이블에 데이터가 너무 많이 있고, 레코드 중에서 특정한 덩어리의 범위만을 주로 액세..

과목 4. 데이터 모델링 제4장 물리 데이터 모델링 1. 논리 - 물리 데이터 모델 변환(Transformation) 용어 논리 영역과 물리 영역을 보는 시각은 여러 가지 관점에서 조금씩은 다르다. 특히 학자, 모델링 툴도 이러한 차이는 존재한다. 2. 엔터티-테이블 변환 가. 테이블 설명 테이블은 데이터를 저장하기 위해서 생성된 데이터베이스에서의 가장 기본적인 오브젝트이다. 기 본적인 모습은 아래와 같은 모양으로 만들어지게 된다. 1) 테이블(TABLE) 테이블은 기본적으로 칼럼(Column)과 로우(Row)를 가진다. 각각의 칼럼은 지정된 유형의 데이터 값을 저장하는 데 사용된다. 2) 로우(ROWS) 테이블의 한 로우에 대응. 튜플 , 인스턴스, 어커런스라고도 한다. 3) 칼럼(COLUMNS) 각 ..

과목 4. 데이터 모델링 제4장 물리 데이터 모델링 1. 시스템 구축 관련 명명 규칙 사내의 시스템 구축과 관련된 명명 규칙을 파악하여 물리 데이터 모델의 각 요소의 내용에 이를 적용해야 한다. 2. 하드웨어 자원 파악 가. CPU 중앙처리 장치의 성능과 집중적인 부하가 발생하는 시간 등을 파악한다. 나. MEMORY 전체 메모리의 규모 및 시스템이 사용하는 메모리 영역을 포함하여 사용 가능한 메모리 영역을 파악한다. 다. DISK 전체 디스크의 크기, 분할된 형태, 현재 디스크 활용률 등을 파악하고 사용 가능한 공간을 확인한다. 라. I/O Controller 현재 입/출력 컨트롤러의 성능 및 적절하게 운용되고 있는가를 파악한다. 마. Network 네트워크와 관련된 모든 내용을 파악한다. 여기에 관련..

과목 4. 데이터 모델링 제4장 물리 데이터 모델링 1. 물리 데이터 모델 정의 물리 데이터 모델이란 논리적 모델을 특정 데이터베이스로 설계함으로써 생성된, 데이터를 저장할 수 있는 물리적인 스키마를 말한다. 데이터 모델의 엔터티와 서브타입은 논리적인 집합이며, 만약 관계형 데이터베이스로 설계한다면 이 단계에 와서 물리적인 테이블(Table)로 확정된다. 하나의 논리적 집합(엔터티 혹은 서브타입)은 하나 이상의 테이블이 될 수 있으며, 경우에 따라서는 속성의 일부만으로 생성될 수 있다. 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터 베이스 저장 구조(물리 데이터 모델)로 변환하는 것이다. 여기에서 물리 데이터 모델링과 데이터베이스 디자인과의 개념을 정리하자..

과목 4. 데이터 모델링 제3장 논리 데이터 모델링 제1절 논리 데이터 모델링 이해 논리 데이터 모델링은 개념 데이터 모델링에서 정의한 핵심 엔터티와 관계를 바탕으로 속성을 정의하고 식별자를 확정하는 과정이다.논리 데이터 모델링에서는 정규화를 통하여 새로운 엔터티가 생성되거나 또는 새로운 관계들이 생성된다.논리 데이터 모델링은 많은 다대다(M:M) 관계들이 해소되면서 새로운 행위 엔터티들이 생성되는 과정이다. 제2절 속성 정의 속성은 엔터티에서 관리되는 구체적인 정보 항목을 말한다. 속성은 더 이상 분리될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위이다.(엑셀 = 열) 속성도 엔터티와 같이 업무 내용, 다양한 문서들을 통하여 도출된다. 속성을 정의하는 순서는 먼저 후보들을 도출하고 속성이 될 수 있는 조건들에 부합..

과목 4. 데이터 모델링 제3장 논리 데이터 모델링 1. 이력 관리란 ? 데이터는 현재의 프로세스만 처리하고 버리는 것이 아니라 마치 후손에게 물려주어야 할 귀중한 문화유산처럼 오랜 기간의 데이터를 유지시켜 좀 더 가치있는 정보를 제공할 수 있는 밑거름이 되도록 해야 한다. 모든 업무는 언제 시작해서 언제 끝났는지에 관한 정보가 기록되어 있다. 가장 흔한 예로 주민등록 증의 뒷면을 보면 주소 변경란이 있다. 이사를 가서 주소지를 옮길 때마다 거기에는 주소 이력 정보 가 기입된다. 언제 어느 동으로 이사를 갔으며, 변경된 주소는 무엇이냐 하는 것 등이다. 예를 들면 통화 데이터에서 관리되고 있던 환율 데이터에 대한 다음과 같은 업무 요구 사항이 발생하면 환율에 대한 이력을 관리하게 된다. 어제의 환율은 얼..

과목 4. 데이터 모델링 제3장 논리 데이터 모델링 1. 식별자(UID, Unique Identifier) 확정 엔터티 내의 모든 인스턴스는 유일하게 구분되어야 한다. 이러한 유일성을 보장하기 위해서 필요한 것이 식별자이다. 식별자에는 크게 본질 식별자(Primary UID 또는 Intrinsic UID), 주(실질) 식별자(Actual UID), 대체(보조) 식별자(Secondary UID)로 구분할 수 있다. 대체 식별자는 방법론에 따라서 AK 혹은 Alternate Key로 부르기도 하지만 현재 단계에서는 Key 보다 식별자가 더 적절한 표현이다. 가. 본질 식별자 엔터티에는 인조 식별자(Artificial Unique Identifier)가 있고, 진주어(眞主語)에 해당하는 관계나 속성이 어딘가에..

과목 4. 데이터 모델링 제3장 논리 데이터 모델링 1. 속성 개념 가. 속성 정의 속성은 엔터티에서 관리되는 구체적인 정보 항목으로 더 이상 분리될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위이다. 예를 들어, 엔터티 사원에 속하는 모든 엔터티는 이름을 갖고 있다. 또한 모든 사원에는 입사일자, 사원번호, 생년월일 등의 특성을 가지고 있다. 엔터티 사원에 속하는 모든 인스턴스들이 공통으로 가지는 이러한 특성을 속성(Attribute)이라고 한다. 각 엔터티들은 일련의 속성들에 의해 상세화될 수 있다. 나. 속성 특징 1. 속성의 어원적 의미 속성이라는 의미에는 가공되지 않은 것이라는 의미도 포함되어 있다. 이 말은 곧 원천적인 것을 의미한다. 또한 고유한 성질이란 의미도 가지고 있는데 이 말은 남의 도움을 받지 ..

과목 4. 데이터 모델링 제3장 논리 데이터 모델링 1. 논리 데이터 모델링 정의 논리적 데이터 모델링이란 데이터베이스 설계 프로세스의 Input으로써 비즈니스 정보의 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법이다. 논리적 모델은 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태를 말한다. 즉, 물리적인 스키마 설계를 하기 전단계의 데이터 모델 상태를 일컫는 말이다. 논리적 데이터 모델링의 핵심은 어떻게 데이터에 액세스하며, 누가 데이터에 액세스하며, 그러한 액세스의 전산화와는 독립적으로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실을 인식·기록하는 기법일 뿐만 아니라 철학이다. 특히 데이터 모델링 과정에서 가장 핵심이 되는 부분이 논리 데이터 모델링이라고 할 수 있다. 2. 논리 데이터 모델링 목적 및 효과 해당 비즈니스에 대한 데..