[ SQL 자격증 ] 1. 데이터 모델링의 이해 - 자주 틀린 문제 개념 정리

[ 데이터 모델링의 이해 중 여러번 틀린 문제 개념 정리 ]

1. 데이터 모델링의 유의점

 1) 중복 : 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화 한다.

 2) 비유연성 : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.

 3) 비일관성 : 데이터 간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성있게 데이터가 유지되도록 한다.

오답) 연계성 : 사용자가 처리하는 프로세스나 장표 등에 따라 매핑이 될 수 있도록 프로그램과 테이블 간의 연계성을 높인다.

 

2. 속성의 명칭 부여

 1) 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다.

 2) 서술식 속성명(X)은 사용하지 않는다.

 3) 약어(X) 사용은 가급적 제한한다.

 4) 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다.

오답) 일관성 : 직원 엔티티의 이름, 고객 엔티티의 이름과 같이 각 엔티티별로 동일한 속성명을 사용하여 데이터 모델의 일관성을 가져가는 것이 좋다.

 

3. 식별자의 종류

예시

 1) 대표성 여부

O : 주식별자 : 엔티티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이며, 타 엔티티와 참조관계를 연결(O)할 수 있는 식별자

X : 보조식별자 : 엔티티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이나 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결(X)을 못함

 2) 스스로 생성 여부

O : 내부식별자 : 엔티티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자

X : 외부식별자 : 타 엔티티와의 관계를 통해 타 엔티티로부터 받아오는 식별자

 3) 속성의 수

O : 단일식별자 : 하나의 속성으로 구성된 식별자

X : 복합식별자 : 둘 이상의 속성으로 구성된 식별자

 4) 대체 여부

O : 본질식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자

X : 인조식별자 : 업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자