SQLD/1과목4 1과목 개념 (데이터 모델과 성능(슈퍼/서브 타입 ~ 분산 DB)) ※ 슈퍼/서브 타입 모델 슈퍼 타입: 공통 부분 서브 타입: 공통으로부터 상속받아 다른 엔티티와 차이가 있는 속성 ※ 슈퍼/서브 타입 데이터 모델 변환 기술 개별로 발생되는 트랜잭션에 대해서는 개별 테이블로 구성 (OneToOne Type) 슈퍼타입+서브타입에 대해 발생되는 트랜잭션에 대해서는 슈퍼+서브타입 테이블로 구성 (Plus Type) 전체를 하나로 묶어 트랜잭션이 발생할 때는 하나의 테이블로 구성 (Single Type, All in One Type) ★ 인덱스 특성을 고려한 PK/FK DB 성능향상 앞쪽에 위치한 속성의 값이 비교자로 있어야 좋은 효율을 나타낸다. 앞쪽에 위치한 속성의 값이 가급적 "=" 아니면 최소한 범위 "Between", "" 가 들어가야 효율적이다. ex) 상수값 "=".. 2023. 8. 4. 1과목 개념 (데이터 모델과 성능(성능 데이터 모델링 ~ 파티셔닝)) ※ 성능 데이터 모델링 → DB 성능향상을 목적으로 설계단계 때부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블분할, 조인구조, PK, FK 등 여러 성능관련 사항을 데이터 모델링에 반영 참고: 분석/설계 단계에서 성능 고려한 데이터 모델링 수행시 재업무 비용 최소화 가능. 데이터 증가가 빠를수록 성능저하에 따른 성능개선비용 증가 ※ 성능 데이터 모델링 고려사항 순서 데이터 모델링을 할 때 정규화를 저오학하게 수행 DB 용량산정을 수행 DB에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼/서브타입 조정 성능관점에서 데이터 모델을 검증 ※ 함수적 종속성: 데이터들이 어떤 기준 값에 의해 종속되는 현상 ★ 정규화 : 반복 데이터를 분리하고 각.. 2023. 8. 4. 1과목 개념 (속성 ~ 식별자) ※ 속성: 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위 - 한 개의 속성은 1개의 속성값을 가짐 1. 구성 방식의 분류: PK, FK, 일반 속성 2. 속성의 분류: 기본, 설계, 파생 속성 - 기본: 업무로부터 추출한 모든 일반적인 속성 - 설계: 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형, 정의하는 속성 ex) 일련번호 - 파생: 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성, 빠른 성능을 낼 수 있도록 원래 속성의 값을 계산, 적을수록 좋음 ex) 합 ※도메인: 속성에 대한 데이터 타입, 크기, 제약사항 지정 속성의 명명 1. 해당업무에서 사용하는 이름 부여 2. 서술식 속성명은 사용 금지 3. 약어 사용 금지 4. 구체적으로 명명하여 데이터 모델에서 유일성 확.. 2023. 8. 2. 1과목 개념 (모델링 ~ 엔티티) ※ 모델링: 현실세계를 단순화하여 표현하는 것 ☆ 모델링 특징 추상화: 일정한 형식에 맞춰 표현함 단순화: 제한된 표기법이나 언어로 표현함 명확성(정확화): 이해가 쉽게 표현함 ※ 데이터 모델링: 정보 시스템 구축을 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법 - 데이터 모델링 3요소: 어떤 것(Things), 성격(Attributes), 관계(Relationships) ☆ 중요성 및 유의점 중복: 같은 시간 같은 데이터 제공 비유연성: 사소한 업무변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨. 데이터 정의를 사용 프로세스와 분리한다. 비일관성: 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의해야 한다. ☆ 프로젝트 생명주기 계획 -> 분석 -> 설계 -> 개발 -> 테스트 -> 전환/이행 개념적 데이터 모델링: 엔티.. 2023. 8. 2. 이전 1 다음