데이터 모델링의 이해
데이터 모델의 이해, 엔터티, 속성, 관계, 식별자.
問題一覧
1
데이터베이스 구축의 사전 작업일 뿐이며 업무 형상화와는 관계가 없다.
2
모델링 결과는 보는 사람의 관점에 따라 다르게 해석될 수 있다.
3
중복, 저장
4
비유연성, 분리, 영향
5
비일관성, 정의, 일관성
6
비즈니스 관점
7
(A) - 논리적, (B) - 물리적
8
사용자나 애플리케이션이 바라보는 데이터 스키마를 사용자 스키마라고 한다.
9
관계의 참여도는 관계의 표현에 있어서 중요하지 않으므로 생략이 가능하다.
10
도서관
11
업무에서 필요로 하지 않더라도 데이터로 존재한다면 엔터티로 정의될 수 있다.
12
행위 엔터티는 한 개의 부모 엔터티만 가지며 업무 수행 과정에서 발생하는 엔터티이다.
13
속성은 최대한 많이 추가하여 해당 엔터티를 상세히 설명할 수 있어야 한다.
14
하나의 속성값은 많은 정보를 담을수록 좋다.
15
한 개의 인스턴스만 존재하는 경우라도 중요하다면 엔터티로 정의할 수 있다.
16
파생 속성
17
도메인
18
존재적 관계, 행위적 관계, 개념적 관계, 물리적 관계 등으로 나누어 볼 수 있다.
19
필수적 관계의 경우 Null 값을 가질 수 있는 경우를 말한다.
20
회원명
21
희소성
22
대표식별자
23
자식 엔터티에서 독립적인 주식별자의 구조를 갖길 원할 때 고려한다.
24
개념적 모델링
25
데이터와 프로세스의 상관 관점
26
개념 스키마
27
사용자가 처리하는 프로세스나 장표 등에 따라 데이터가 매핑될 수 있도록 응용 프로그램과 테이블 간의 연계성을 높인다.
28
가 - 나 - 다 - 라 - 마 - 바
29
고객에 데이터를 입력할 때는 주문데이터가 존재하는 고객만이 입력 가능하다.
30
기본 엔터티
31
본질식별자
32
가, 나, 다, 라
33
관계의 중요도
34
최소성
35
도메인
36
다,라
37
기본 속성, 파생 속성
38
한 개의 엔터티는 두 개 이상의 관계를 가진다.
39
자식의 주식별자를 독립적으로 구성한다.
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2
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3
중복, 저장
4
비유연성, 분리, 영향
5
비일관성, 정의, 일관성
6
비즈니스 관점
7
(A) - 논리적, (B) - 물리적
8
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9
관계의 참여도는 관계의 표현에 있어서 중요하지 않으므로 생략이 가능하다.
10
도서관
11
업무에서 필요로 하지 않더라도 데이터로 존재한다면 엔터티로 정의될 수 있다.
12
행위 엔터티는 한 개의 부모 엔터티만 가지며 업무 수행 과정에서 발생하는 엔터티이다.
13
속성은 최대한 많이 추가하여 해당 엔터티를 상세히 설명할 수 있어야 한다.
14
하나의 속성값은 많은 정보를 담을수록 좋다.
15
한 개의 인스턴스만 존재하는 경우라도 중요하다면 엔터티로 정의할 수 있다.
16
파생 속성
17
도메인
18
존재적 관계, 행위적 관계, 개념적 관계, 물리적 관계 등으로 나누어 볼 수 있다.
19
필수적 관계의 경우 Null 값을 가질 수 있는 경우를 말한다.
20
회원명
21
희소성
22
대표식별자
23
자식 엔터티에서 독립적인 주식별자의 구조를 갖길 원할 때 고려한다.
24
개념적 모델링
25
데이터와 프로세스의 상관 관점
26
개념 스키마
27
사용자가 처리하는 프로세스나 장표 등에 따라 데이터가 매핑될 수 있도록 응용 프로그램과 테이블 간의 연계성을 높인다.
28
가 - 나 - 다 - 라 - 마 - 바
29
고객에 데이터를 입력할 때는 주문데이터가 존재하는 고객만이 입력 가능하다.
30
기본 엔터티
31
본질식별자
32
가, 나, 다, 라
33
관계의 중요도
34
최소성
35
도메인
36
다,라
37
기본 속성, 파생 속성
38
한 개의 엔터티는 두 개 이상의 관계를 가진다.
39
자식의 주식별자를 독립적으로 구성한다.