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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791187316824
· 쪽수 : 232쪽
책 소개
목차
추천의 말 _004
들어가는 글 _011
1장 데이터 모델링 개요
1. 데이터 모델링이란? _024
2. 데이터 모델링 성공요소 _028
3. 데이터 모델의 구성요소 _030
4. 데이터 모델 유형 _032
4.1 개념 데이터 모델 _033
4.2 논리 데이터 모델 _033
4.3 물리 데이터 모델 _034
5. 데이터 모델 표기법 _035
6. 데이터 모델링 접근 방식 _036
6.1 하향식 모델링 _036
6.2 상향식 모델링 _037
7. 생각해 봅시다 _041
8. 용어 _043
2장 데이터 모델링 따라하기
1. 개요 _046
2. 비디오 렌탈 업무 _047
3. 대학 학사 업무 _054
3.1 행위의 주체 찾기 _056
3.2 행위의 주체 엔터티의 식별자 부여 _058
3.3 업무별 주요 엔터티 도출하기 _060
3.3.1 학적관리 업무 _060
3.3.2 교과관리 업무 _062
3.3.3 수강관리 업무 _066
3.3.4 성적관리 업무 _074
3.3.5 장학관리 업무 _075
3.3.6 등록관리 업무 _075
3.3.7 졸업관리 업무 _077
3.4 엔터티별 주요 속성 _080
3.5 샘플 SQL문 _083
3.6 학적변동 이력관리 설명 _086
3.7 구성원 관리 방안 _091
3장 논리 데이터 모델링
1. 논리 데이터 모델링이란? _102
2. 엔터티(Entity) _104
2.1 엔터티 후보 수집 _106
2.1.1 AS-IS ERD _107
2.1.2 DB 오브젝트 추출 _108
2.1.3 서식 _112
2.1.4 현업 장표 _112
2.1.5 보고서 _112
2.1.6 관련 법령 및 문서 _112
2.2 엔터티 후보의 선정 _113
2.3 엔터티 분류 _116
2.4 엔터티 확정 _118
2.5 엔터티 확정시 고려 사항 _122
2.5.1 엔터티 명확화 _122
2.5.2 엔터티명 부여 _125
2.5.3 서브타입 지정 _127
2.5.4 집합 통합시 유의사항 _128
3. 식별자(Unique Identifier) _133
3.1 식별자의 요건 _133
3.2 식별자 부여 기준 _135
3.2.1 식별자 부여 기준 - 키 엔터티 _135
3.2.2 식별자 부여 기준 - 메인 엔터티 _136
3.2.3 식별자 부여 기준 - 행위 엔터티 _138
3.3 식별자 확정 _139
4. 관계(Relationship) _142
4.1 관계의 표현 _143
4.1.1 식별성((Identification) _143
4.1.2 기수성(Degree) 및 선택성(Optionality) _144
4.1.3 관계 명칭 _147
4.2 관계 형태 _148
4.2.1 1:1 관계 _148
4.2.2 1:M 관계 _154
4.2.3 M:N 관계 _155
4.3 특수한 형태의 관계 _157
4.3.1 순환(Recursive) 관계 _157
4.3.2 배타적(Exclusive) 관계 _160
4.4 참조 무결성 규칙 _162
4.4.1 입력 규칙 _162
4.4.2 삭제 규칙 _163
5. 속성(Attribute) _164
5.1 속성의 유형 _164
5.2 속성 후보 수집 _165
5.2.1 AS-IS ERD _166
5.2.2 DB 오브젝트 추출 _168
5.2.3 서식 _170
5.2.4 현업 장표 _170
5.2.5 보고서 _170
5.2.6 관련 법령 및 문서 _170
5.3 속성 후보의 선정 _171
5.4 속성 확정 _173
5.5 속성 검증 _176
5.5.1 최소 단위 검증 _176
5.5.2 유일값 검증 _180
5.5.3 추출값 검증 _181
5.5.4 관리 수준 상세화 검토 _183
5.6 속성 확정시 고려 사항 _185
5.6.1 속성명 부여 _185
5.6.2 도메인 _186
5.6.3 NULL 여부 _187
6. 정규화(Normalization) _188
6.1 이상(anomaly) 현상 _189
6.1.1 삽입 이상(insert anomaly) _189
6.1.2 갱신 이상(update anomaly) _190
6.1.3 삭제 이상(delete anomaly) _191
6.2 함수적 종속성(Functional Dependency) _192
6.2.1 완전 함수적 종속(Full Functional Dependency) _192
6.2.2 부분 함수적 종속(Partial Functional Dependency) _193
6.2.3 이행 함수적 종속(Transitive Functional Dependency) _193
6.3 정규형(Normal Form) _194
6.3.1 제1정규형(1st Normal Form, 1NF) _194
6.3.2 제2정규형(2nd Normal Form, 2NF) _196
6.3.2 제3정규형(3rd Normal Form, 3NF) _197
7. 이력관리 _198
7.1 이력관리 형태 _200
7.1.1 점이력 _200
7.1.2 선분이력 _201
7.2 이력관리 유형 _203
7.2.1 ROW_LEVEL 이력관리 _203
7.2.2 COLUMN_LEVEL 이력관리 _204
7.2.3 SUBJECT_LEVEL 이력관리 _204
7.3 이력관리 형태 및 유형의 조합 _205
4장 물리 데이터 모델링
1. 물리 데이터 모델링이란? _218
2. 엔터티를 테이블로 변환 _220
2.1 테이블명 변환 _220
2.2 서브타입 변환 _223
2.1.1 하나의 테이블로 통합 _223
2.1.2 서브타입별로 테이블 분할 _224
2.1.3 아크(Arc) 형태로 테이블 분할 _225
3. 속성을 컬럼으로 변환 _227
3.1 컬럼명 변환 _227
3.2 데이터타입 변환 _228
3.3 제약조건(Constraint) 설정 _231
참고 문헌 _231
저자소개
책속에서
* 데이터 모델링은 단순한 스킬이 아닙니다. 데이터 모델링은 건축과 비교하면 건물의 골조, 뼈대를 세우는 일과 같습니다. 효율적인 시스템 구축을 위한 데이터 모델링의 중요성은 말할 필요조차 없습니다. 데이터 모델링은 어렵지만 뛰어난 데이터 모델링 실력은 상당한 희소가치가 있습니다. 데이터 모델링은 단순히 지식을 외운다고 잘할 수 있는 일이 아니기 때문입니다. 논리력, 사고력, 판단력이 필요합니다. 그리고 정답이 없습니다.
* 이 책은 방법론에 관한 책이 아니며 단순히 ‘모델링 하는 방법’을 알려주거나 ‘이렇게 하면 되더라’식의 정보를 제공하는 수준에서 끝나지 않습니다. 데이터 모델링에서 가장 중요한 능력은 '사고를 통한 판단력'입니다. 이 책은 모델링에 필요한 사고력을 기르는 방법을 알려줍니다. “남이 방법을 알더라도 쉽게 흉내를 낼 수 없는 사고적인 것을 할 수 있어야 한다”라는 말은 너무나도 중요합니다. 데이터 아키텍처 컨설팅이나 데이터 모델링이 어려운 이유는 바로 ‘방법을 알아도 실천하기 어려운 일’이기 때문입니다.
* 데이터 모델링 회사에 들어가지 않아도, 당장 나를 가르쳐 줄 선배가 없어도 방법은 있습니다. 데이터 모델링 고수에게 직접 배우는 것처럼 좋은 책이 있다면 가능합니다. 그래서 데이터 모델링 고수와 이 책을 만들게 되었습니다. 좋은 원고와 출판 기회를 주신 박종원 이사님께 진심으로 감사드립니다.
생각하는 힘을 가진 사람은 문제해결 능력과 종합적인 사고력을 갖춘 훌륭한 인재입니다. 이런 사람은 무슨 일을 해도, 어떤 자리에서건 빛날 것입니다. 많은 분들께 이 책이 데이터 모델링을 쉽게 알게 해주고 생각하는 힘을 길러주는 좋은 발판이 되기를 바랍니다. 데이터 모델링을 공부하고자 하는 분들께 도움이 되고 지금 있는 자리에서 도약 할 수 있는 좋은 기회를 줄 수 있는, 오랫동안 사랑받는 책이 되기를 진심으로 기원합니다.
