12. 논리 데이터베이스 설계(요약)

1. 관계 데이터베이스 모델

1) 관계 데이터 모델

- 실 세계 데이터를 행과 열과 구성된표(테이블, 릴레이션) 형태로 저장하고 한테이블의 필드값을 이용하여 다른 테이블에 관련된 데이터를 찾는 식으로 검색하는 데이터 모델

- 릴레이션 특성과 무결성 제약 조건의 개념

- 관계 데이터 모델 기본 용어

   a) 릴레이션(Relation)

   b) 속성(Attribute)

   c) 튜플(Tuple)

   d) 도메인(Domain)

   e) 차수(Degree)

   f) 카디널리티(Cardinality)

 

2) 관계 데이터 언어

- 관계 데이터 모델의 연산이며 원하는 데이터를 얻기 위해 릴레이션에 필요한 처리 요구를 수행하는 것으로 관계 대수와 관계 해석이 있음

- 관계 대수 개념과 연산자의 종류

   a) 일반집합연산자, 순수관계연산자

- 관계 해석의 개념

 

3) 시스템 카탈로그와 뷰 

- 시스템 카탈로그는 데이터베이스의 객체(사용자,릴레이션,뷰,인덱스,권한등)와 구조들에 관한 모든 데이터를 포함하는 시스템 데이터베이스

- 뷰는 가상테이블을 구성하는 데이터베이스 오브젝트로 별도의 저장 공간은 없지만 뷰를 통해 SELECT, DELETE, UPDATE를 할 수 있음

 

 

2. 데이터 모델링 및 설계

1) 데이터 모델 개념

- 데이터 모델은 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형

- 데이터 모델 종류

   a) 개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델

- 데이터 모델 구성 요소

   a) 개체, 속성, 관계

- 데이터 모델에 표시할 요소

   a) 구조, 연산, 제약조건

 

2) 개체-관계(E-R)모델

- E-R모델은개체타입(EntityType)과 이들 간의 관계타입(RelationshipType)을 이용하여 현 실세계를 개념적으로 표현

- E-R 다이어그램 기호

3) 논리적 데이터 모델링

- E-R 다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 저장할 형태로 표현한 논리적 구조로 정의하는 과정

- 논리적 모델은 H/W나 S/W(특히DBMS)에 독립적

- 관계 데이터 모델, 계층 데이터모델, 네트워크 데이터 모델 등이 있음

 

4) 데이터베이스 정규화

- 중복성을 최소화하고 정보의 일관성 보장을 위해 릴레이션을 관련있는 속성들로만 구성되도록 릴레이션을 분해하는 과정

5) 논리데이터 모델 품질검증

- 좋은 데이터 모델의 조건

   a) 완전성, 중복배제, 비즈니스룰, 데이터재사용, 안정성 및 활용성, 간결성, 의사소통, 통합성

- 데이터 모델 품질검증 기준

   a) 정확성, 완전성, 준거성, 최신성, 일관성, 활용성