요구사항 분석 > 개념적 설계 > 논리적 설계 > 물리적 설계
개념적 설계 (Entity Relationship Model) : 개체 관계 모델
--> 최종 산출물 '다이어 그램'(Entity Relationship Diagram)
논리적 설계 (Relational Model) : 컴퓨터 언어로 변경, Table 형태로 만드는 것
Relationship : E-R diagram 에서 마름모, 관계
Relational : Table
ER Model Concept and element
개체(Entity)
- 실세계에 존재하는 의미있는 하나의 정보 단위
- 물리적 객체뿐 아니라 개념적 객체도 포함
ex. 물리적 객체 : 학생, 자동차, 강의실
ex. 개념적 객체 : 프로젝트, 직업, 교과목
관계(Relationship)
- 개체들 사이의 연관성
ex. [학생]과 [교과목] 사이의 <수강> 관계
객체는 [네모]
관계는 <마름모>
속성(Attribute)
- 개체 또는 관계의 본실적 성칠
- 각각의 속성값의 집합은 Instance
ex. 학생 Table의 안에 있는 Each Field를 속성이라고 표현
학생을 언급하면 그 속성을 언급해야 하는것
ex. 학생 field 학번, 나이, 성별
[학생]이라는 Entity
(학번), (혈액형) 이라는 속성(Attribute)
[학생] - <수강> - [교과목]
[학생] : (성별], (나이)
[교과목] : (학점), (과목명]
<수강> : 학생과 교과목이 연결을 통해 발생하는 event's result --> (평점), (이수구분)
Attribute 3 Type of Attributes(중복 체크)
Single-valued vs Multivalued
-Single-valued attribute : 고유한 것
ex. (나이), (주민번호), (이름)
-Multi-valued attribute : 두개 이상일 수 있는 것,
ex. ((취미)), ((좋아하는 색)), ((차의 부위별 다른 색))
Simple vs Composite
-Simple attriubte : 더 이상 쪼개지지 않는 원자값을 갖는 속성, Entity와 direct로 연결된 attribute
ex. 나이 학번,
-Composite attribute : 몇 개의 요소로 분해될 수 있는 속성, Attribute가 쪼개질 경우 또 다른 attribute(자식)
ex. 주소(시, 구, 동, 상세), 이름(Frist name, Last name)
Stored vs Derived (쿼리 돌아가는 시간이 많이 걸리면 저장해버림)
-Stored attribute : 저장된 속성
-Derived attribute : 저장된 다른 데이터로부터 새로운 데이터를 추축할 수 있는 속성
ex. 각 과목의 성적 -->총점 / 주민등록번호 --> 나이
Entity Types and Key Attributes
키 속성(Key Attributes) = identify != Primary
- 어떤 개체에 대해서 항상 유일한 값을 갖는 속성(또는 속성들의 집합)
- (차선) 때론 속성과 속성의 합쳐서 만들 수 있음(복합 키 : Composite key) -->유일성과 최소성
- 각 개체는 하나의 이상의 키를 가질 수 있음(고유값을 두개로가지고 있는 상황)
ex.주민번호, 학번
- 어떤 개체는 키를 갖지 않을 수도 있음 ->약성 개체(Weak Entity)
참조
https://www.youtube.com/@ProfNKim
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