Data Base/관계형 데이터 모델링
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데이터 모델링6 - 엔티티의 본질Data Base/관계형 데이터 모델링 2023. 9. 18. 11:10
범주화에 대한 흥미로운 실험 이 셋 중 관련이 더 높은 둘을 묶은 다면 어떤 것들을 묶을 것인가? 이 질문에서 동양인과 서양인의 반응이 극명하게 갈리는데 동양인은 바나나와 원숭이를 서양인은 판다와 원숭이를 묶는다. 이유는 간단하다. 동양인의 인식체계는 현상과 관계를 중시한다. 따라서 '원숭이는 바나나를 좋아한다.'라는 행위적 관점에서 바라보므로 이 둘이 더 밀접하다는 결론데 도달한다 반면 서양인의 인식 체계는 범주에 의한 분류, 사물의 본질을 중시한다. 여기서 본질(essence)은 사전적 의미 그대로 '대상의 가장 핵심적이고 필수적인 속성'을 뜻하낟. 그 결과 같은 포유 동물인 원숭이와 판다가 식물인 바나나보다 가깝다고 느낀다. 흥미로운 점은 동서양 문화와 철학, 언어, 교육적이 배겨에 기인한 이러한 ..
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데이터 모델링5 - 데이터 모델링의 목표(OLTP,OLAP)Data Base/관계형 데이터 모델링 2023. 9. 15. 18:19
OLTP와 OLAP의 서로 다른 세계, 그리고 데이터 모델링의 목표 사실 앞선 게시물에서 사용한 디멘션과 팩트 개념은 데이터웨어하우스(Data Warehouse,DW)나 비지니스 인텔리전스(Business Intelligence,BI)라는 정보 분석 영역의 언어이다. 사실 앞선 게시글에서 살펴본 판매량 데이터 모델은 어떤 영역에서는 효율적이지 않은 구조일 수도 있다. 왜그런지 알려면 기관(기업)의 정보 흐름을 알아야한다. 데이터웨어 하우스에 대해 살펴보기전에 다음의 데이터를 성격과 목적에 따라 두 분류로 구분해보자 1. 은행 고객 A의 계좌 X의 잔액 (결과) 2. 이동통신 고객 B의 서비스 회선 010-1234-5678번의 최근 1년간 시간대별 통화량 (가공) 3. 제조회사 C의 상품 재고량 (결과) ..
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데이터 모델링4 - 데이터 관점에서 모델링Data Base/관계형 데이터 모델링 2023. 9. 8. 15:57
디멘션 모델링, 데이터의 관점에서 모델링하다 표 4-1 다양한 관점에서 본 상품 판매량 2021년 지역 중분류 지역 소분류 상품 유형A 상품 유형B 상품 번호A0 상품 번호A1 상품번호 B0 상품 번호B1 강원도 춘천시 3 4 1 2 원주시 43 5 6 87 ... ... ... ... ... 경기도 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 위 표는 한 회사의 상품 판매량 집계 결과이다. 표와 같이 판매데이터를 관리하려 하면 데이터 모델링을 어떻게 해야 할까? 표를 유심히 관찰해보면 각 셀의 값을 결정하는데 지역,상품, 기간(년도)이라는 3가지 정보가 영향을 주었음을 확인할 수 있다. 판매량을 집계하는 기준이 존재하는 것이다. 예를 들어 위 표 87이라는 값은 상품 ..
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데이터 모델링3- 데이터 저장 구조Data Base/관계형 데이터 모델링 2023. 9. 8. 11:38
애플리케이션 화면과 RDB테이블은 다르다 애플리케이션 화면에서 주문은 체계적으로 조직화된 하나의 집합체로 보인다. 여러 개의 부분이 모여 전체를 이루고 있지만, 구조적으로는 주문서 한장으로 보인다. 데이터 모델링은 최종 사용자에게 보이는 하나의 집합체에서 데이터의 구조적인 '부분'을 분리하는 작업이다. 그림 3-2 애플리케이션 화면에 보이는 데이터가 RDB에 저장되는 모습 데이터 모델링에 대한 이론적 학습목표 하나의 집합체로 보이는 뷰에서 데이터 구조로서의 부분을 분리해야 하는 이유 부분으로서의 테이블(relation)을 분리하는 기분과 규칙 등 방법론 집합체(주문서)에서 각 부분과 그 저장 구조(분리한 테이블)를 고민하는 과정이 결국 관계형 데이터 모델링이다. 설문 데이터 모델링 예시 그림 3-3 간단..
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데이터 모델링2 - 데이터 이해하기Data Base/관계형 데이터 모델링 2023. 9. 6. 14:28
업무를 이해한다는 것과 업무 데이터를 이해하는 것의 차이 어떤 회사의 구매 업무를 데이터 모델링한다고 가정해보자. 회사의 여러 부서에 필요한 상품,솔루션,소프트웨어 등을 구매하는 구매팀의 주요 업무 처리 절차인 메가 프로세스(mega process)는 다음과 같다. 1. 다른 팀으로부터 상품 구매를 의뢰받는다. 2. 구매팀의 상품 유형별 담당자가 상품을 판매하는 회사, 가격등에 대한 시장조사를 수행한다. 3. 후보 회사들과 협상이나 입찰을 통해 최종 구매 회사, 상품, 가격을 결정하거나,기업간 B2B 웹사이트에서 직접 주문하기도 한다. 4. 선정된 구매 건을 품의한다. 구매를 요청한 팀에도 이를 통보한다. 5. 품의 완결 후 업체와 구매 계약을 맺고 계약금을 지급한다. 6. 상품을 납품받으면 잔금을 지급..
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데이터 모델링1 - 데이터 모델링과 일상의 예시Data Base/관계형 데이터 모델링 2023. 9. 6. 11:02
자동차 동호회의 모델링 A자동차 동호회는 회원 명부를 체계적으로 관리하기 위해 고민중이다. 최초의 회원정보 표는 다음과 같은 모양이다. 표 1-1 A동호회의 회원정보표 성명 나이 주소 E-MAIL 휴대폰번호 보유차량 제조사 차종 색상 배기량 년식 B씨 40 B아파트 bbb@gmail.com 010~ 랜드로버 이보크 WHITE 2200 2021 C씨 35 C빌라 ccc@gmail.com 010~ 아우디 A7 SILVER 3000 2022 운영자 K는 위와 같은 Colum의 정보들과 함께 1)회원 정보를 정리하였는데 이내 문제에 부딪혔다. B씨는 소유한 차 가 두대라는 것이다. 표 1-2 보유 차량 수 만큼 개인 정보가 중복됨 성명 나이 주소 E-MAIL 휴대폰번호 보유차량 제조사 차종 색상 배기량 년식 B..
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DB 테이블 관계의 종류Data Base/관계형 데이터 모델링 2022. 5. 18. 16:38
1:1 관계(일대일 관계) 1:1 관계란 특정 엔티티 쪽에서 상대 엔티티와 반드시 단 하나의 관계를 가지는 것을 의미한다. 1:N 관계(일대다 관계) 1:N 관계는 한 쪽 엔티티가 관계를 맺은 엔티티 쪽의 여러 객체를 가질 수 있는 것 을 의미한다. 현실세계에는 1:N관계가 많이 있는데, 실제 DB를 설계할 때 자주 쓰이느 방식이다. 1:N 관계는 N:M관계처럼 새로운 테이블을 만들지 않는다. 특정 테이블이 관계를 대상 테이블을 소유한다고(has a 관계) 표현한다. 또한 1:N의 관계를 계층 관계로 이해 할 수도 있다. departments_manager - employees 여러 개가 되는 N입장에서는 (1)유일한 상위 테이블 중 어떤 테이블에 속해 있는지 표현해야 하므로 부모 테이블의 PK를 자식 ..