데이터 사이언스 아카데미 (Data Science Academy)

▶ 논리적 데이터베이스 설계란?논리적 데이터베이스 설계는 현실 세계의 데이터를 추상화하여 **엔티티(Entity)**와 **관계(Relationship)**로 표현하는 과정입니다. 이는 물리적인 저장 방식과는 독립적으로, 데이터 간의 의미적 연결을 정의하는 단계입니다.주요 목표:데이터 모델링: 현실 세계의 데이터를 추상화하여 엔티티와 관계로 표현개념적 스키마 생성: 시스템의 요구사항을 충족하는 개념적 스키마를 생성데이터 무결성 보장: 데이터의 정확성과 일관성을 유지하기 위한 제약 조건 설정논리적 설계의 중요성데이터의 명확한 정의: 데이터의 의미와 역할을 명확하게 정의하여 시스템 개발에 대한 이해를 높입니다.데이터베이스 설계의 기반: 물리적 데이터베이스 설계의 기반이 되어 효율적인 데이터 저장과 관리를 가..

빅데이터/Database_Modeling 2024. 9. 10. 17:11

▶ 릴레이션쉽 표기법 (Optionality, Cardinality/Degree)데이터베이스 모델링에서 관계 표기법은 엔티티 간의 연결 관계를 정확하게 나타내는 데 필수적인 요소입니다. 특히, **옵셔널리티(Optionality)**와 **카디널리티(Cardinality)**는 관계의 특성을 명확하게 표현하는 데 중요한 역할을 합니다.○ 옵셔널리티 (Optionality)정의: 어떤 엔티티가 다른 엔티티와 반드시 연결되어야 하는지 또는 선택적으로 연결될 수 있는지를 나타내는 속성입니다.종류:필수(Mandatory): 반드시 연결되어야 하는 경우입니다.선택(Optional): 연결될 수도 있고, 연결되지 않을 수도 있는 경우입니다.표기:필수: 관계선에 '1' 또는 'N'을 표기하거나, 선을 굵게 표시합니다..

빅데이터/Database_Modeling 2024. 9. 8. 22:45

▶ ER 다이어그램의 용어와 표기법ER 다이어그램은 데이터베이스 모델링에서 가장 널리 사용되는 도구로, 현실 세계의 개체(엔티티)와 그들 간의 관계를 시각적으로 표현하는 데 사용됩니다. ER 다이어그램을 이해하기 위해서는 몇 가지 중요한 용어와 표기법을 알아야 합니다.1. ER 다이어그램의 구성 요소엔티티(Entity): 현실 세계에서 구별되는 대상을 의미합니다. 예를 들어, 고객, 상품, 주문 등이 엔티티에 해당합니다. 일반적으로 직사각형으로 표현됩니다.속성(Attribute): 엔티티를 구성하는 특징을 의미합니다. 예를 들어, 고객 엔티티의 속성으로는 고객 이름, 주소, 전화번호 등이 있습니다. 타원형으로 표현됩니다.관계(Relationship): 엔티티 간의 연관성을 의미합니다. 예를 들어, "고객..

빅데이터/Database_Modeling 2024. 9. 8. 18:54

▶ 개념적 데이터 모델링 개요데이터베이스 모델링의 첫 단계인 개념적 데이터 모델링은 현실 세계의 데이터를 사람이 이해할 수 있는 추상적인 수준에서 표현하는 과정입니다. 마치 건물을 짓기 전에 설계도를 그리는 것과 같이, 데이터베이스 시스템을 구축하기 전에 데이터의 구조와 관계를 명확하게 정의하는 것이죠.왜 개념적 데이터 모델링이 중요할까요?효율적인 데이터 관리: 데이터의 구조와 관계를 명확히 함으로써 데이터 중복을 줄이고, 데이터 일관성을 유지하며, 효율적인 데이터 관리를 가능하게 합니다.시스템 개발 비용 절감: 초기 단계에서 데이터 모델을 설계함으로써 시스템 개발 후에 발생할 수 있는 문제점을 사전에 예방하고, 개발 비용을 절감할 수 있습니다.의사소통 향상: 사용자와 개발자 간의 의사소통을 원활하게 하..

빅데이터/Database_Modeling 2024. 9. 8. 18:30

▶ 데이터베이스 모델링이란 무엇일까요?데이터베이스 모델링은 현실 세계의 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조로 설계하는 과정입니다. 마치 건축가가 건물을 짓기 전에 설계도를 그리는 것처럼, 데이터베이스를 구축하기 전에 데이터의 구조와 관계를 명확하게 정의하는 것이죠왜 데이터베이스 모델링이 필요할까요?효율적인 데이터 관리: 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하여 정보를 쉽게 찾고 활용할 수 있도록 합니다.데이터 중복 방지: 불필요한 데이터 중복을 줄여 저장 공간을 절약하고 데이터 일관성을 유지합니다.데이터 무결성 보장: 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하여 잘못된 정보가 시스템에 유입되는 것을 방지합니다.시스템 개발의 기반: 데이터베이스 모델을 기반으로 시스템을 개발하면 개발 시간을 단축하고 유지보수를 용이..

빅데이터/Database_Modeling 2024. 9. 7. 09:30