01. 데이터 모델링 기법의 필요성 |
데이터 모델의 변경이 불가피시
완성된 시스템을 뜯어 고치는 것 보다는,
설계 단계에서의 수정이 훨씬 비용이 싸다.
데이터 모델링 기법
- ER 모델링 기법
- 확장된 ER 모델링 기법
- 객체지향 모델링 기법
ER 모델링 기법 |
관심 요소를 엔터티(Entity)로 표현하고,
각 엔터티의 연관성을 관계(Relationship)으로 표현한 모델링 기법.
목적
- 서로 다른 이해관계자의 뷰를 하나로 통합.
구성요소
- 엔터티 : 주제 영역
- 속성 : 주제 영역이 가지고 있는 데이터
- 식별자 : 주제 영역을 대표할 수 있는 데이터
- 관계 : 주제 영역간의 연관성
- 카티널리티 : 주제 영역간의 수량 관계
- 존재 종속 : 주제 영역간의 필수 관계 (참조관계)
확장된 ER 모델링 기법 |
기본적인 ER 모델링 기법을 기반으로,
프로그래밍 언어의 확장/상속을 표현할 수 있는 모델링 기법.
목적
- 엔터티간 상속을 표현.
구성요소
- 기본적인 ER 모델의 구성요소
- 서브타입
객체지향 모델링 기법 |
객체와 메소드로 표현하는 모델링 기법.
아직 안정화되어있지 않은 표기법이다.
목적
- 추상화된 메소드의 사용.
구성요소
- 객체
- 멤버 속성
- 멤버 메소드
- 링크 (연관/상속)
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