Data Modeling11 데이터 모델링 과정 요약 1. 요구 조건 수집 - 정적 정보 구조 요소: 개체, 애트리뷰트, 관계성, 제약 조건 - 동적 DB 처리 요구조건: 트랜잭션 유형, 실행 빈도 - 범 기관적 제약 조건: 경영 목표, 정책 2. 요구 조건 분석(Requirement analaysis) 잠정적인 사용자(활용처) 식별 사용자가 의도하는 DB의 용도 파악 모델링보다는 업무 분석에 가까움 누가쓰는지 파악 Out: 요구 조건 명세(requirement specification) 명세하는 이유 공식 문서로 해야하는 경우? 다른 회사에게 컨펌 받기 위해서 보호 수단 개념적 설계만하고 다른곳으로 옮기는 경우도 있음. key man? 요구사항 분석 과정 1) 수집 쉽지 않고, 준다고 하더라도 충분하지 않음 요청하는 사람들 이야기를 들은 후에는 직접적으로.. 2021. 4. 4. 데이터 모델링의 단계에 대해 간략히 알아보자 단계 데이터 모델링의 단계이다. 데이터 모델링은 데이터 중심 접근 방법(data-driven approach)을 사용한다. - 개념적 설계부터 물리적 단계를 모델링이라고한다. - 개념적, 논리적 설계 모두 데이터 모델이 필요하지만, 보통 논리적 설계의 데이터 모델을 데이터 모델이라고 부른다. 1. 개념적 설계 (Conceptual Design) 현실 세계에서 처리해야 할 데이터가 무엇인지 생각한다. 사람이 이해할 수 있는 형태이다. DBMS 상관없이 설계한다. 개념 모델링까지는 DBMS 는 정해지지 않는다. 업무에 관련된 개념적 구조를 정한다. 수강 정보가 있어야 한다. 주의 할 것은 데이터베이스 추상화 3-layer 의 개념적 단계와, 모델링 단계의 개념적 설계는 완전 다르다. 트랜잭션 모델링 2. 논.. 2021. 4. 4. 파일 시스템, 모델링, 관계형 DB 용어 비교 파일 시스템, 모델링, 관계형 DB의 용어가 헷갈려 정리해보고자 한다. 파일 시스템 데이터베이스 모델링 관계형 데이터베이스 파일(File) 엔터티(Entity) 테이블(Table) 레코드(Recode) 튜플(Tuple) 행(Row) 키(Key) 유일값(Identifier) 기본키(Primary Key), Unique 필드(Field) 어트리뷰트(Attribute) 컬럼(Column) 근데 필드는 레코드의 한 조각을 나타내고, 컬럼은 속성자체를 나타내는 것 같아서 차이가 있는 것 같다. 파일 시스템 데이터베이스 모델링 관계형 데이터베이스 2021. 4. 4. 데이터 모델링 접근 방법 데이터 모델링 접근 방법 데이터 모델링 접근 방법은 여러가지가 있다. 이 방법들은 병행적으로 추진되어야 한다. 1. 정보 시스템 생명 주기 리조트를 짓자는 요구 발생 1. 수요 제기 A 그룹이 강원도 해안가에 리조트를 건축하기로 마음을 먹음 2. 요구사항 수집 및 분석 타당한지, 어떤식으로 건축하는게 좋을지 분석 리조트를 지어서 회사에 이득이 되는가?를 정량화된 수치기반으로 결정 3. 설계 - 방은 몇개가 있어야하는지? -> 100개 - 공항에서와의 거리가 중요한지? -> 중요하다 - 타겟은 누구인지? -> 비즈니스 맨 4. 구현 2. data-driven approach (데이터 중심 접근 방법) 3. 처리 중심 방법 (processing-driven approach) 2021. 4. 4. 데이터 모델링이란? 모델링 추상화(모형화, 가설정) 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 한다는 의미로 정리할 수 있다. 즉, 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다는 것이다. 일정한 양식에 표기법에 의 표현 단순화 쉽게 이해 할 수 있게끔 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념을 의미한다. 명확화 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념을 의미한다. 데이터 모델링 정보시스템을 구축하기 위해, 해당 업무에 어떤 데이터가 존재하는 지 또는 업무가 필요로 하는 정보는 무엇인지를 분석하는 방법 기업 업무에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 데이터에 존재하는 업무 규칙(Business Rul.. 2021. 4. 4. 모델(Model) 이란?: What is a model? 모델이란 것은 분야마다 의미가 조금씩 다르다. 데이터 측면에서의 모델은 대상(시스템)을 표현한 것이다. 실물을 본떠 만든 것 상호작용 관계의 표현 특징을 잘 보여주는 표현 현실세계의 추상화된 반영 현상을 이해하기 쉽도록 단순화한 구조체계 어떤 상황이나 물체 등의 대상을 화상, 기호 등으로 표현한 것 사물 또는 사건에 관한 양상이나 관점을, 연관된 사람들을 위해 명확하게 한 것 Data Model 1. an abstract formalization of data to be concerned. 2. the set of concepts used in defining such formalizations 3. to be such formalizations for the specific data 2021. 4. 4. 데이터 보관의 변천 메인메모리 메인 메모리는 저장공간으로써의 한계가 있다 - 휘발성 - 비싸다 보조 기억 장치 File Pile file Record File Sequential File - 사람이 생각하는 순서와 물리적 순서가 맞을때 시퀀셜이라는 말을 쓴다. 장점 검색 속도가 빠르다. 바이너리 검색이 가능하다. 미리 정렬되어 있다. 성능을 위한 다른 공간 필요가 없다. 단점 정렬 한 것으로만 검색이 가능하다 Indexed file 검색이 많은 경우, 갱신이 많을 경우 비율을 보아서 색인을 한다. 별도의 인덱스 파일을 만든다. 정렬된 데이터 뭉치를 따로 만드는 행위이다. 장점 검색이 빠르다. 인덱스 파일을 만들어 빠르게 찾을 수 있다. 단점 갱신 시간이 느리다. 갱신할 때 재 정렬 발생함. 새로 추가할때도 인덱스 추가하고 .. 2021. 4. 4. Database 정의: Definition of Database 정의 데이터베이스를 간단히 정의하면 아래와 같다. 한 조직의 여러 응용 시스템들이 공용(Shared)하기 위해 통합(Integrated), 저장(Stored)한 운영(Operational) 데이터의 집합 그 외에 다양한 의미로 정의할 수 있다. - 통합된 대규모 데이터 집단 - 실세계의 조직체를 모델링한 결과물 구조 데이터베이스는 크게 논리적(logical organization) 구조와 물리적 구조(phsical organiztion)로 나눌 수 있다. 논리적 구조는 사용자 관점에서 본 데이타의 개념적 구조이다. 피지컬 구조는 저장 관점에서 본 데이타의 물리적 배치이다. 저장장치에 저장된 데이타의 실제구조가 여기에 해당하며 추가 정보(인덱스, 포인트 체인, 오버플로우 등)도 여기에 속한다. 특징 통합되.. 2021. 4. 3. Data in Programing A program is a combination of algorithms and data. 프로그램은 알고리즘과 데이터의 조합이며, 데이터는 상태로 관리되게 된다. 2021. 4. 3. 정보 시스템과 응용 시스템 : Information System and Application System 다듬지 않은 글입니다. 1. 정보와 시스템 시스템이라 여러가지가 연결되어 하나의 무언가를 하는 것을 의미한다. (ex 출결 강의 시스템, 강의 시스템) 시스템은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 등으로 구성될 수 있다. 정보의 관점에서 시스템은 언제든지 대체가 가능하다. 하드웨어, 소프트웨어는 도구에 불가능하다. 하지만 정보는 대체가 불가능하다. 떄문에 정보는 굉장히 중요하다. 2. 정보 시스템 한 기관을 위해 데이타를 수집, 조직, 저장하고 정보를 생성, 분배하는 수단 3. 응용 시스템 - 한 부서를 위한 서브 시스템 - 응용 프로그램(application program)으로 구성 2021. 4. 3. 이전 1 2 다음
