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함수적 종속성 등의 종속성 이론을 이용해 잘못 설계된 관계형 스키마를 더 작은 속성의 세트로 쪼개어 바람직한 스키마로 만들어 가는 과정하나의 종속성이 하나의 릴레이션에 표현될 수 있도록 분해해가는 과정제1정규형, 제2정규형, 제3정규형, BCNF형, 제4정규형, 제5정규형차수가 높아질수록 만족시켜야 할 제약 조건이 늘어남논리적 설계 단계에서 수행논리적 처리 및 품질에 큰 영향일관성, 정확성, 단순성, 비중복성, 안정성 등을 보장정규화 수준이 높을수록 유연한 데이터 구축 가능, 데이터의 정확성 높아짐물리적 접근이 복잡하고 너무 많은 조인으로 인해 조회 성능 저하1. 정규화의 목적데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지효과적인 검색 알고리즘 생성데이터 중복 배제하여 이상(Anomaly)의 발생 방지자료 저장 공..

데이터베이스에 저장된 데이터 값과 현실세계의 실제 값이 일치하는 정확성1. 개체 무결정 (Entity Integrity, 실체 무결성)기본 테이블의 기본키를 구성하는 어떤 속성도 NULL 값이나 중복값을 가질 수 없다는 규정2. 도메인 무결성 (Domain Integrity, 영역 무결성)주어진 속성 값이 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다는 규정3. 참조 무결성 (Referential Integrity)외래키 값은 NULL이거나 참조 릴레이션의 기본키 값과 동일해야 함릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다는 규정외래키와 참조하려는 테이블의 기본키는 도메인과 속성 개수가 같아야 함4. 사용자 정의 무결성 (User-Defined Integrity)속성 값들이 사용자가 정의한 제약 조건에 만..

데이터베이스에 저장되는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 키(Key)를 이용해 데이터에 제한을 주는 것1. 키 (Key)의 개념 및 종류데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서대로 정렬할 때 튜플들을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 속성후보키, 기본키, 대체키, 슈퍼키, 외래키2. 후보키 (Candidate Key)튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용하는 속성들의 부분집합, 즉 기본키로 사용할 수 있는 속성들중복된 튜플은 없으므로 모든 릴레이션에는 반드시 하나 이상의 후보키가 존재모든 튜플에 대해서 유일성과 최소성을 만족시켜야 함유일성(Unique) : 하나의 키 값으로 하나의 튜플만을 유일하게 식별최소성(Minimally) : 모든 레코드들을 유일하게 식별하는데 꼭 필요한 속성으로만 구성3. ..

1970년 IBM 코드(E.F. Codd)에 의해 처음 제안개체, 관계를 모두 릴레이션(Relation)이라는 표(Table)로 표현장점 : 간결함, 편리함, 다른 데이터베이스와 변환 용이단점 : 성능이 다소 떨어짐 1. 관계형 데이터베이스의 Relation 구조 1) 튜플릴레이션을 구성하는 각 행속성의 모임으로 구성파일구조에서 레토드와 같은 의미튜플의 수를 카디널리티(Cardinality), 기수, 대응수 라고 함2) 속성(Attribute)데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당개체의 특성을 기술속성의 수를 디그리(Dgree), 차수 라고 함3) 도메인(Domain)하나의 속성이 취할 수 있는 같은 타입의 원자(Atomic)값들의 집합실제 속성 ..

가장 널리 사용되는 데이터 모델2차원적인 표(Table)를 이용해 데이터 상효 관계를 정의하는 DB 구조파일 구조처럼 테이블을 하나의 DB로 묶어 테이블 내에 있는 속성들 간의 관계를 설정하거나 테이블 간의 관계를 설정기본키와 외래키로 데이터 간의 관계 표현계층 모델과 망 모델의 복잡한 구조를 단순화시킨 모델대표적이 언어는 SQL1:1, 1:N, N:M 자유롭게 표현 📖 Reference 2023 시나공 정보처리기사 필기 : 네이버 도서네이버 도서 상세정보를 제공합니다.search.shopping.naver.com

데이터 모델의 가장 대표적1976년 피터 첸(Peter Chen)현실세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)특정 DBMS 고려한 것 아님E-R 다이어그램으로 표현1:1, 1:M, N:M 제한 없이 나타냄1. E-R 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)  📖 Reference  2023 시나공 정보처리기사 필기 : 네이버 도서네이버 도서 상세정보를 제공합니다.search.shopping.naver.com

하나의 개체 내에서 각각늬 인스턴스를 유일(Unique)하게 구분할 수 있는 구분자모든 개체는 한 개 이상의 식별자를 반드시 가짐분류식별자대표성 여부주 식별자(Primary Identifier), 보조 식별자(Alternate Identifier)스스로 생성 여부내부 식별자(Internal Identifier), 외부 식별자(Foreign Identifier)단일 속성 여부단일 식별자(Single Identifier), 복합 식별자(Composit Identifier)대체 여부원조(본질) 식별자(Original Identifier), 대리(인조) 식별자(Surrogate Identifier)1. 주 식별자 (Primary Identifier) / 보조 식별자 (Alternate Identifier)주 식..

개체와 개체 사이의 논리적인 연결1. 관계의 형태일 대 일(1:1)개체 집합 A의 각 원소가 개체 집합 B 원소 한개와 대응일 대 다(1:N)개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러 개와 대응개체 집합 B의 각 원소는 개체 집합 A의 원소 한 개와 대응다 대 다(N:M)개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러 개와 대응개체 집합 B의 각 원소도 개체 집합 A읜 원소 여러 개와 대응2. 관계의 종류종속 관계(Dependent Relationship)두 개체 사이의 주 · 종 관계를 표현한 것식별관계, 비식별관계중복 관계(Redundant Relationship)두 개체 사이에 2번 이상 종속 관계가 발생하는 관계재귀 관계(Recursive Relationship) = 순환 관계개체..

데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당개체를 구성하는 항목개체의 특성을 기술속성의 수를 디그리(Dgree) 또는 차수1. 속성의 종류1) 속성의 특성에 따른 분류기본속성(Basic Attribute)업무 분석을 통해 정의한 속성속성 중 가장 많고 일반적업무상 코드로 정의한 속성은 기본 속성에서 제외설계 속성(Designed Attribute)업무상 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성데이터 모델링을 위해 업무를 규칙화하려고 속성을 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성파생 속성(Derived Attribute)다른 속성으로부터 계산이나 변형 등의 영향을 받아 발생하는 속성되도록 적은 수로 정의할 것2) 개체 구성 방식에 따른 분류기본키 속성(..

실세계에 독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보 → 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성파일 시스템의 레코드에 대응하는 것 → 정보를 제공하는 역할 수행영속적(Persistence)으로 존재하는 개체의 집합독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별 가능유일한 식별자(Unique Identifier)에 의해 식별 가능업무 프로세스에 의해 이용다른 개체와 하나 이상의 관계(Relationship) 존재1. 개체 선정 방법구체적으로 설명한 업무 기술서 이용실제 업무를 담당하고 있는 담당자와 인터뷰업무 기술서와 인터뷰에서 확인하지 못한 정보가 있는지 실제 업무를 직접 견학하여 확인실제 업무에 사용되고 있는 장부와 전표를 이용이미 구축된 시스템이 있는 경우 해당 시스템의 산출물을 검토자료 흐름도(DFD)를 통해 업무..