# 미사용 (138) # 미사용 [4-3-2]: 속성 정의 01. 속성이란?엔터티에서 관리하고자 하는, 더 이상 분해될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위. 속성의 특징필요성 : 해당 엔터티에서 반드시 필요한 속성이어야 함.명세성 : 해당 속성이 엔터티의 특성을 표현할 수 있어야 함.원자성 : 더 이상 분해되지 않는 속성이어야 함.종속성 : 주식별자에 대하여 함수적 종속성을 가져야 함.속성의 구성속성명 : 명확하고 의미있는 단수 명사(구)로 부여 도메인 : 허용값, 기본값, 데이터타입을 지칭선택성 : Not null 제약여부속성과 관련된 내용속성은 고유한 것, 가공되지 않은 것, 독립적인 것.속성은 해당 속성의 도메인이 모여서 만들어진 집합.관계도 속성으로 나타날 수 있다. → [4-2-5] 병렬 관계 형태 참조.속성들 간은 서로 독립적이어야 한다. → 정규화와 .. 2018. 3. 23. 14:07 # 미사용 [4-3-1]: 논리 데이터 모델링 이해 01. 논리 데이터 모델링데이터의 구조와 논리적 규칙을컴퓨터에 입력 가능한 형태로 작성하는 것. 핵심어떻게 데이터에 액세스할 것인지누가 데이터에 액세스할 것인지비즈니스 데이터에 존재하는 사실을 인식, 기록목적 및 효과비즈니스 데이터 관점에서의 명확한 이해가 가능전사적인 통합 데이터 체계 확립데이터의 일관성 및 품질 유지를 위한 규칙 도출안정적인 데이터베이스 설계의 토대 마련사용자와의 명확한 의사소통을 위한 수단으로 활용됨필수 성공 요소업무에 능통한 현업자와 함께 데이터 모델링을 진행할 것.절차보다는 데이터에 초점을 두고 모델링을 진행할 것.데이터의 구조와 무결성을 함께 고려할 것개념화와 정규화 기법을 적용할 것.가능하면 다이어그램을 이용하여 업무를 표현할 것.데이터 모델링을 지원하는 데이터 사전을 구축할.. 2018. 3. 23. 13:21 # 미사용 [4-2-6]: 개념 데이터 모델 작성 01. 개념 데이터 모델 사용자의 요구 사항을 시각적으로 표현한 설계도.효과요구 사항을 시각적으로 표현할 수 있음.설계/구현 시 논리적인 기준을 제공함.작성하지 않을 경우기준 없는 설계/구현으로 각 모델 간 불일치 발생주제 영역과 업무 간 데이터 관계를 찾는데 고생함불필요한 경우대부분 작성하는 것이 기본 원칙이지만,시스템 특성이 대체적으로 연산처리 중심이거나,업무에 연관된 데이터를 저장하지 않는 경우에 생략 가능.02. 개념 데이터 모델 작성 방법소스의 종류에 따라 방법이 달라진다. 개괄 데이터 모델로부터,개괄 | 전사 개념 데이터 모델에서 단위 주제영역 결정.도출된 핵심 엔터티를 주제영역과 매핑.주제영역별로 해당 엔터티들 간의 관계를 정의.상위 어플리케이션 | 프로세스 모델과 비교하여 검증.수집된 엔터.. 2018. 3. 23. 03:32 # 미사용 [4-2-5]: 관계 정의 01. 관계란?두 엔터티 사이에서관심있게 봐야하는 직접적인 연관성 또는 규칙.관계의 특성하나의 관계는 두 엔터티의 레코드의 연관성이 모인 집합.하나의 관계는 두 개의 관점에서 해석가능.두 엔터티 간, 직접 종속성을 만족하는 것만 관계.두 엔터티 간, 여러개의 관계가 있을 수 있음.관계는 외래키(FK)로 구현됨.관계의 구성관계 이름 : 각각 상대관점에서 명확한 동사이름을 부여.관계 차수 : 1:1, 1:M, M:M선택 사양 : 필수적 /. 선택적관계 구문각각의 [대상 엔터티]는[하나/하나 이상의] [상대 엔터티]와[관계명]이 [되어야 한다/될 수 있다]추상화 된 형태관계도 작성 예시각 사원은 하나의 부서에 반드시 소속해야 한다.각 부서는 하나 이상의 사원을 포함할 수 있다.02. 다양한 관계 형태의 특성,.. 2018. 3. 23. 03:13 # 미사용 [4-2-4]: 핵심 엔터티 정의 01. 엔터티란업무 활동상 지속적인 관심을 가지고 있어야 하는 대상으로써,그 대상 간의 동질성을 지닌 개체 또는 행위의 집합. 특정 개체가 엔터티인지 아닌지 명확하게 구분할 수 있는 매우매우 엄격한 기준을 정의해야 함. 엔터티 정의의 요건관리하고자 하는 영역인지 확인면적을 갖는(테이블로 저장할 수 있는)지 확인대상 개체 간의 동질성이 있는지 확인다른 개체와 확연히 구분되는 독립성을 가지는지 확인순수한 개체인지, 행위 집합인지 확인엔터티 식별자인조 식별자 : 인위적으로 만든 식별자, 가주어 성격, ex) 분류코드, 주민번호본질 식별자 : 본질적으로 있는 식별자, 진주어 성격, ex) 지문, DNA엔터티의 특성집합 순수성 개체 또는 행위, 둘 중 하나여야 함. ex) 피보험자 = 피보험(행위) + 자(개체).. 2018. 3. 21. 23:27 # 미사용 [4-2-3]: 후보 엔터티 선정 01. 후보 엔터티 선정후보 엔터티가 될 수 있는 엔터티를 수집(선정)하는 것. 단순히 후보 엔터티의 자격 여부만을 가리는 수준에서 멈춰야 함.후보 엔터티 수집 방법현행/타사 시스템 도큐먼트현업 장표/보고서현장 인터뷰/조사후보 엔터티 판별 방법엔터티 후보의 구체적 개념 정립한다.현재/미래 또는 관리하지 않을 관리대상을 명시한다.테이블 형태로 관리될 수 있는지 확인한다. (면적을 갖음)후보 엔터티 선정 시, 유의 사항가능성이 있다면 일단 검토 대상에 올리자.너무 깊게 검토하지 말자.비슷한 뜻을 가진 엔터티도 버리지 말자.개념이 모호한 대상은 상식화하여 이해하자.프로세스(트랜잭션) 중심으로 생각하지 말자, 모델에는 프로세스가 없다.예외 처리에 너무 집착하지 말자.단어 하나하나에 집중해서 판단하자.02. 선정.. 2018. 3. 21. 21:25 # 미사용 [4-2-2]: 주제영역 정의 01. 주제영역기업이 사용하는 모든 데이터의 집합.제조 업체의 주제영역 = 고객 + 제품 + 직원(인사) + ...02. 주제영역 도출사용되는 모든 데이터를 찾는 작업. 주제영역 분석 방법정보 수집 소스 분석 : 명사형 자료를 분석업무 기능 이름 분석 :아키텍쳐 정련 : 분석 단계(정련, 모델 상세화)에서 도출. 하향식 분석 : 적합하지 않음. (주제영역 요소 간, 많은 관계가 있기때문에 어려움)상향식 분석 : 주로 사용되는 분석 방법.03. 주제영역 분류도출된 자료를 바탕으로, 유사한 구조를 갖는 데이터를 묶는 작업. 주제영역 분류 원칙데이터 중복 최소화데이터 확장성 보장데이터 관련성 및 편의성 확보 (관계명시, 핵심자료 명시, ...)주제영역 분류 기준데이터의 생성, 활용방법, 유사성에 의거하여 분류.. 2018. 3. 21. 20:57 # 미사용 [4-2-1]: 개념 데이터 모델링 개요 01. 개념 데이터 모델링이란?핵심(중심) 엔터티를 도출하는 작업.개념 데이터 모델은 시스템의 설계도면이다.엔터티 분류 - 발생시점기본 엔터티 : 고객 (행위자)중심 엔터티 : 보험 (다루고자 하는 주제)행위 엔터티 : 보험상품구매 (기본, 중심의 관계로써 발생하는 엔터티)의의시스템의 전체적인 골격.논리 모델이 어떻게 진행될지라도, 개념 모델은 변하지 않음.주제 영역과 논리 모델 사이에 존재하는 모델 2018. 3. 21. 20:14 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 18 다음
