전체 글 (120) 썸네일형 리스트형 [SQL 기본] 관계형 데이터베이스 개요 관계형 데이터베이스 개요 1. 데이터베이스 넓은 의미에서의 데이터베이스는 일상적인 정보들을 모아 놓은 것 자체를 의미일반적으로 특정 기업이나 조직 또는 개인이 필요에 의해 데이터를 일정한 형태로 저장해 놓은 것을 의미 - 데이터베이스의 발전1960년대 : 플로우차트 중심의 개발 방법, 파일 구조를 통해 데이터를 저장1970년대 : 계층형(Hierarchical) 데이터베이스, 망형(Network) 데이터베이스 제품 상용화1980년대 : 관계형 데이터베이스 상용화. → Oracle, Sybase, DB21990년대 : 객체 관계형 데이터베이스로 발전. → Oracle, Sybase, Informix, DB2, Teradata, SQL Server - 관계형 데이터베이스 (Relational Database.. [데이터 모델링] 07. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념 07. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념 가. 데이터 모델링의 세 가지 요소1) 업무가 관여하는 어떤 것(Things) 2) 어떤 것이 가지는 성격(Attributes) 3) 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationships) 데이터 모델링을 완성해 가는 핵심 개념 : 엔터티, 속성, 관계 나. 단수와 집합(복수)의 명명 [표] 용어의 구분정의 개념 복수/집합개념 타입/클래스 개별/단수개념 어커런스/인스턴스 어떤 것(Thing) 엔터티 타입(Entity Type) 엔터티(Entity) 엔터티(Entity) 인트턴스(Instance) 어커런스(Occurrence) 어떤 것간의 연관 (Association between Things) 관계(Relationship) 패어링(Pairing) 어떤 .. [데이터 모델링] 06. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해 06. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해 가. 데이터독립석의 필요성유지보수 비용 증가데이터 중복성 증가데이터 복잡도 증가요구사항 대응 저하 ※ 데이터 독립성 확보 시 효과각 View의 독립성을 유지하고 계층별 View에 영향을 주지 않고 변경이 가능단계별 Schema에 따라 데이터 정의어(DDL)와 데이터 조작어(DML)가 다름을 제공 나. 데이터베이스 3단계 구조ANSI/SPARC의 3단계 구성의 데이터 독립성 모델은 외부단계, 개념적 단계, 내부적 단계로 구성된 서로 간섭되지 않는 모델을 제시 외부단계 : 사용자와 가까운 단계, 사용자 개개인이 보는 자료에 대한 관점과 관련이 있는 부분개념단계 : 사용자가 처리하는 데이터 유형의 공통적인 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마 구조로 디자인한 형태내.. [데이터 모델링] 05. 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링 05. 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링Waterfall 기반 : 데이터 모델링의 위치가 분석과 설계단계로 구분되어 명확하게 정의.정보공학, 구조적 방법론 : 분석단계에서 논리적 데이터 모델링, 설계단계에서 물리적인 데이터 모델링을 수행.나선형 모델(RUP, 마르미) : 업무 크기에 따라 분석, 설계단계 양쪽에서 수행 참고서적 : SQL 전문가 가이드 2013 Edition [데이터 모델링] 04. 데이터 모델링의 3단계 진행 04. 데이터 모델링의 3단계 진행현실세계에서 데이터베이스까지 만들어지는 과정 개념적 데이터 모델 → 논리적 데이터 모델 → 물리적 데이터 모델 데이터 모델링 내용 개념적 데이터 모델링 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 사용 논리적 데이터 모델링 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음 물리적 데이터 모델링 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계 가. 개념적 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling) 핵심 엔터티와 그들 간의 관계를 발견하고, 그것을 표현하기 위해서 엔터티-관계 다이그램을 생성하는 것. 엔터티-관계.. [데이터 모델링] 03. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점 03. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점데이터 모델링의 중요한 이유는 파급효과(Leverage), 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness), 데이터 품질(Data Quality)로 정리됨. 가. 파급효과(Leverage)데이터 모델 변경 → 표준 영향 분석, 응용 변경 영향 분석 등 → 해당 분야의 실제적인 변경 작업 → 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소 나. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)데이터 모델은 구축 할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구. 데이터 모델 : 건축물의 설계도면 다. 데이터 품질(Data Quality)데이터 품질의 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 데이터 구조의 문제 ※ 데이터 모델.. [데이터 모델링] 02. 데이터 모델의 기본 개념의 이해 02. 데이터 모델의 기본 개념의 이해 가. 데이터 모델링의 정의정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법현실세계의 데이터(What)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정 나. 데이터 모델이 제공하는 기능시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화시스템의 구조와 행동을 명세화시스템을 구축하는 구조화된 틀시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공 참고서적 : SQL 전문가 가이드 2013 Edition [데이터 모델링] 01. 모델링의 이해 01. 모델링의 이해 가. 모델링의 정의Webster 사전가설적 또는 일정 양식에 맞춘 표현(a hypothetical or stylized representation)어떤 것에 대한 예비표현으로 그로부터 최종대상이 구축되도록 하는 계획으로서 기여하는 것복잡한 '현실세계'를 단순화시켜 표현하는 것모델이란 사물 또는 사건에 관한 양상(Aspect)이나 관점(Perspective)을 연관된 사람이나 그룹을 위하여 명확하게 하는 것모델이란 현실 세계의 추상화된 반영 나. 모델링의 특징추상화, 단순화, 명확화의 3대 특징으로 요약추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현, 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현단순화 : 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 .. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 다음