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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

Ch 3. 데이터 베이스 모델링 - 엔티티 타입 및 속성 개념

 

데이터베이스 모델링 개념: 엔티티와 속성을 중심으로

데이터베이스 모델링은 정보 시스템을 구축하기 위해 데이터의 존재와 업무에 필요한 정보를 분석하고 설계하는 방법이다. 이 과정은 조직의 정보 수집 및 관리 시스템을 정의하는 시각적 청사진을 만드는 프로세스이다. 데이터 모델링은 비즈니스가 수집하는 데이터, 데이터 간의 관계, 그리고 데이터를 저장하고 분석하는 방식을 설명한다.

1. 엔티티(Entity)의 개념과 특징

엔티티는 비즈니스 업무에서 관리해야 할 유의미한 개체 또는 객체이다. 엔티티는 데이터베이스의 테이블에 해당하며, 다음의 특징들을 가진다.

• 업무에서 필요: 엔티티는 반드시 업무에 필요한 정보를 담아야 한다.
• 유일하게 식별 가능: 엔티티의 인스턴스(instance)는 유일하게 구분될 수 있어야 한다.
• 2개 이상의 속성을 가짐: 엔티티는 두 개 이상의 속성으로 구성되어야 한다.

엔티티의 종류

• 독립적 엔티티(Strong Entity): 다른 엔티티의 존재에 영향을 받지 않고 자체적으로 존재할 수 있는 엔티티이다. 고유하게 식별할 수 있는 기본 키(Primary Key)를 가지고 있다. 예를 들어, '학생' 엔티티는 다른 엔티티 없이도 존재할 수 있다.
• 종속적 엔티티(Weak Entity): 다른 엔티티에 의존하여 존재하며, 독립적인 기본 키를 가질 수 없는 엔티티이다. 종속적 엔티티를 고유하게 식별하려면, 의존하는 엔티티의 기본 키와 결합된 속성(부분 식별자)이 필요하다. 예를 들어, '강의' 엔티티에 종속된 '출석' 엔티티는 '강의' 엔티티가 없으면 존재할 수 없다.

2. 속성(Attribute)의 개념과 종류

속성은 엔티티가 가지는 특성 또는 정보의 단위이다. 이는 데이터베이스의 열(Column)에 해당한다. 속성은 엔티티의 상세한 정보를 나타내며, 특정 도메인(Domain)의 값을 가진다.

속성의 종류

• 단일 속성(Simple Attribute): 더 이상 분해될 수 없는 원자적인 값을 가지는 속성이다. 예를 들어, '나이', '성별'과 같은 속성이다.
• 복합 속성(Composite Attribute): 여러 개의 하위 속성으로 분해될 수 있는 속성이다. 예를 들어, '주소' 속성은 '시', '구', '동' 등으로 분해될 수 있다.
• 단일 값 속성(Single-valued Attribute): 하나의 엔티티 인스턴스에 대해 오직 하나의 값만 가질 수 있는 속성이다. 예를 들어, '학생' 엔티티의 '학번' 속성이다.
• 다중 값 속성(Multi-valued Attribute): 하나의 엔티티 인스턴스에 대해 여러 개의 값을 가질 수 있는 속성이다. 예를 들어, '학생' 엔티티의 '취미' 속성은 여러 개의 값을 가질 수 있다.
• 유도 속성(Derived Attribute): 다른 속성들의 값으로부터 계산되어 얻어지는 속성이다. 데이터베이스에 직접 저장되지 않고 필요에 따라 계산된다. 예를 들어, '생년월일' 속성으로부터 계산되는 '나이' 속성이다.
• 저장 속성(Stored Attribute): 데이터베이스에 직접 저장되는 속성이다. 유도 속성을 제외한 모든 속성이 이에 해당한다.

3. 데이터 모델링의 단계별 구성요소

데이터 모델링은 추상화 수준에 따라 세 단계로 진행된다.

1. 개념적 데이터 모델링: 비즈니스 요구사항을 중심으로 엔티티와 엔티티 간의 관계를 정의한다.
2. 논리적 데이터 모델링: 개념적 모델을 테이블과 열로 구체화하고, 기본 키와 외래 키를 정의하여 관계를 명확히 한다. 이 단계에서 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화한다.
3. 물리적 데이터 모델링: 논리적 모델을 특정 DBMS에 맞게 변환하고, 데이터 타입, 인덱스, 저장 공간 등을 정의한다.

이러한 단계를 거쳐 엔티티와 속성을 체계적으로 정의함으로써, 데이터의 일관성과 무결성을 확보하고 시스템의 변경에 유연하게 대응할 수 있는 견고한 데이터베이스를 설계할 수 있다.

 

 

 

 

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