논리 데이터 모델 검증

논리 데이터 모델 검증

1. 논리 데이터 모델링 속성

 - 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)

 

2. 관계 데이터 모델

 - 데이터를 행과 열로 구성된 2차원 테이블 형태로 구성한 모델

 

3. 관계 데이터 모델의 구성요소

구성요소	설명
릴레이션 (Relation)	행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블
튜플 (Tuple)	행에 해당되는 요소
속성 (Attribute)	열에 해당되는 요소
카디널리티 (Cardinality)	튜플의 수
차수 (Degree)	애트리뷰트(속성)의 수
스키마 (Schema)	DB의 구조, 제약 조건 등의 정보를 담고 있는 기본적인 구조
인스턴스 (Instance)	정의된 스키마에 따라 생성된 테이블에 실제 저장된 데이터 집합

사진첨부

 

4. 관계 대수

 - 관계형 DB에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적 정형 언어

 

5. 관계 대수 연산자의 종류

 - 일반 집합 연산자 : 합집합(∪), 교집합(∩), 차집합(─), 카티션 프로덕트(X)

 - 순수 관계 연산자

연산자	설명
셀렉트(σ) (Select)	- 릴레이션 R에서 조건을 만족하는 튜플 반환
프로젝트(π) (Project)	- R에서 주어진 속성들의 값으로만 구성된 튜플 반환
조인(⋈) (Join)	- 공통 속성을 이용해 R과 S의 튜플들을 연결해 만들어진 튜플 반환 (R⋈S)
디비전(÷) (Division)	- 릴레이션 S의 모든 튜플과 관련 있는 R의 튜플 반환 (R÷S) - S 조건에 맞는 것들만 릴레이션 R에서 꺼냄

 

6. 관계 해석

 - 튜플 관계 해석과 도메인 관계 해석을 하는 비절차적 언어

 

7. 개체-관계(E-R) 모델

 - 현실 세계에 존재하는 데이터와 그들 간의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 표현하기 위해 사용되는 모델

 - 개체(□), 관계(◇), 속성(○), 다중 값 속성(◉), 관계-속성(─)

 

8. 정규화(Nomalization)

 - 데이터 중복성을 제거해 이상현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해하는 과정

    ※ 이상현상 : 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때, 발생하는 비합리적 현상

이상 현상	설명
삽입 이상	정보 저장 시, 불필요한 세부정보를 입력해야 하는 이상 현상
삭제 이상	정보 삭제 시, 원치 않는 다른 정보가 같이 삭제되는 이상 현상
갱신 이상	중복 데이터 중에서 특정 부분만 수정되어 중복된 값이 모순을 일으키는 이상 현상

 

9. 정규화의 종류

단계	조건
1정규형(1NF)	원자값으로 구성
2정규형(2NF)	부분 함수 종속 제거
3정규형(3NF)	이행함수 종속 제거 (A→ B, B→C 일 경우, A→C)
보이스-코드 정규형 (BCNF)	결정자 후보 키가 아닌 함수 종속 제거
4정규형(4NF)	다치(다중 값) 종속 제거
5정규형(5NF)	조인 종속 제거

 

10. 반정규화 (De-Normalization) (=비정규화)

 - 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 개발 운영 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법