[자격증] SQLD(SQL개발자)/↘ 데이터 모델링의 이해8 [ SQLD ] 데이터 모델과 성능 - 3. 분산DB 데이터에 따른 성능 [ SQLD ] 2. 데이터 모델링의 이해 2-3. 분산DB 데이터에 따른 성능 1. 분산 데이터베이스 데이터베이스를 네트워크 환경을 이용하여 여러 지역 , 노드로 위치시켜 사용성/성능 등을 극대화 시킨 데이터베이스 2. 분산 데이터베이스의 투명성 1) 분할 투명성 - 하나의 릴레이션이 여러 단편으로 분할되어 단편의 사본들이 여러 시스템에 저장되어 있음 2) 위치 투명성 - 사용하려는 데이터베이스의 저장 장소 명시 불필요 3) 지역사상 투명성 - 지역DBMS와 물리적 DB사이의 맵핑이 보장된다 각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능하다 4) 중복 투명성 - DB 객체가 여러 시스템에 중복 되어도 상관 없다 5) 장애 투명성 - 장애가 나도 사용자는 상관이 없다 6) 병행 투명성 - 다수 사용자 동시.. 2020. 5. 20. [ SQLD ] 데이터 모델과 성능 - 2. 반정규화와 성능 [ SQLD ] 2. 데이터 모델링의 이해 2-2. 반정규화와 성능 1. 반정규화 정규화로 인한 DB 성능 저하를 막고자 데이터 중복을 허용하고 조인 횟수를 줄이는 방법 반정규화 특징 반정규화 시 테이블 조회가 간단하다. 조인을 조회해서 조인을 제거함으로써 성능을 향상 시킨다. 데이터 중복을 허용하기위해 조회(SELECT)문에서 조인(JOIN)을 제거한다. -> 조회의 속도 향상 데이터 독립성이 낮아진다. 반정규화 수행하는 경우 정규화 시 수행 속도가 느려졌을 경우 다량의 범위를 자주 처리해야 하는 경우 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우 2. 반정규화 절차 1) 반정규화 대상 조사 모든 데이터양을 조사 후 범위 처리 빈도, 통계 프로세스, 테이블 조인 수, 대.. 2020. 5. 20. [ SQLD ] 데이터 모델과 성능 - 1. 정규화와 성능 [ SQLD ] 2. 데이터 모델링의 이해 2-1. 정규화와 성능 1. 정규화 데이터 중복 제거, 데이터 분류 등을 위해 데이터를 구조화 시키는 과정 이상현상 제거 -> 데이터 중복 제거, 데이터모델 유연성 향상 정규화 특징 정규화를 실행 한다면 데이터 조회 시 조인의 수가 증가한다. 업무가 변경되도 모델의 유연성을 향상 시킨다. 엔터티의 의미해석이 명확해진다. 테이블의 수가 증가한다. 모델의 독립성을 향상시킨다. 2. 정규화 절차 제1정규화 ~ 제5정규화 실제로는 제3정규화까지만 수행을 한다. ① 제1정규화 (1NF) : 테이블의 중복을 제거한다 , 분리된 테이블을 만든다 , 분리된 테이블은 기본키로 식별한다. ② 제2정규화 (2NF) : 부분함수 종속성을 제거한다 but, 제1정규화 결과 기본키가 하.. 2020. 5. 20. [ SQLD ] 데이터 모델링의 이해 - 5. 식별자 ( Identifiers ) [ SQLD ] 1. 데이터 모델링의 이해 1-5. 식별자 1. 식별자 ( Identifiers ) 여러개의 속성 중 엔터티를 대표 할 수 있는 속성 2. 주식별자(기본 키) 5가지 특징 유일성 - 주식별자는 모든 인스턴스를 유일하게 구분가능하다. 최소성 - 주식별자를 구성하는 속성 수는 1개여야한다. ex) 학번 속성으로 구분가능한데 학번과 번호를 섞어서 구성 X 불변성 - 주식별자는 자주 변경되지 않아야한다. 존재성 - 주식별자는 항상 데이터 값이 있어야한다. 대표성 - 주식별자는 엔터티를 대표 할 수 있어야한다. 키의종류 키 종류 설명 기본키 (PK) 엔터티 대표 키 후보키 (CK) 유일성과 최소성 만족하지만 대표성 부족 슈퍼키 (SK) 유일성은 만족하지만 최소성 부족 대체키 (AK) 후보키 중 기.. 2020. 5. 20. [ SQLD ] 데이터 모델링의 이해 - 4. 관계 ( Relationship ) [ SQLD ] 1. 데이터 모델링의 이해 1-4. 관계 1. 관계 ( Relationship ) 엔터티와 엔터티 사이의 연관성 관계 정의 시 체크사항 1. 관심 있는 연관 규칙 존재 2. 업무기술서와 장표 관계연결 동사 필요 3. 업무기술서와 장펴 관계연결 규칙 필요 4. 두 관계의 정보의 조합 2. 관계의 분류 2가지 2-1) 존재에 의한 관계 : 존재 여부의 관계 예를 들어, 컴퓨터학과에 홍길동이라는 사람이 있다. 어떠한 행위로 인한 것이 아니라 존재 여부로 인한 관계 2-2) 행위에 의한 관계 : 어떤 행위로 인한 관계 예를들어, 홍길동 학생이 SQLD 기초 과목을 수강 신청한다. 수강신청으로 생성된 관계 3. 관계의 표기법 3-1) 관계차수 : 두 엔터티 관계에 참여하는 수 일대일 ( 1:1 ).. 2020. 5. 18. [ SQLD ] 데이터 모델링의 이해 - 3. 속성 ( Attribute ) [ SQLD ] 1. 데이터 모델링의 이해 1-3. 속성 1. 속성 ( Attribute ) 사물의 성질, 특징, 본질적 성질 이라는 뜻으로 인스턴스에서 관리하는 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터이다. 중복된 값이 있을 수 도 있으며 유일한 값은 아니다. 주식별자에게 함수적으로 종속된다. 2. 속성의 특징 1. 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다. 2. 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다. 3. 하나의 속성에는 한 개의 값만을 가진다. 만약, 하나의 속성에 다중값 사용 시 별개의 엔터리를 만들어 분리 시킨다. 3. 속성의 분류 3-1) 특성에 따른 분류 1. 기본 속성 : 업무분석을 통해 추출 된 원래 속성 Ex) 학번, 이름, 전화번호 2. 설계 속성 : 원래 업무상 .. 2020. 5. 18. [ SQLD ] 데이터 모델링의 이해 - 2. 엔터티 (Entity) [ SQLD ] 1. 데이터 모델링의 이해 1-2. 엔터티 엔터티 (Entity) Entitiy : 실체, 객체 기업에서 업무 관리에 필요한 변별 가능하며 저장되고 관리해야 하는 데이터 집합 데이터 모델 중 확실히 이해해야 하는 개념 중 하나 고객이 관심사항 다른 개체와 구분되는 특성을 가짐 순수 개체이거나 행위의 집합 전문가가 정의한 엔터티 변별할 수 있는 사물 - Peter Chen (1976) ( 엔터티 관계 모델의 창작자 ) - 데이터베이스 내에서 변별 가능한 객체 - C.J Date (1986) ( 관계형 데이터베이스 이론 전문가 ) - 정보를 저장할 수 있는 어떤 것 - James Martin (1989) - 정보가 저장될 수 있는 사람, 장소, 물건, 사건 그리고 개념 등 - Thomas B.. 2020. 5. 17. [ SQLD ] 데이터 모델링의 이해 - 1. 데이터모델의 이해 [ SQLD ] - 데이터 모델링의 이해 (1) 데이터 모델의 이해 - 데이터 모델링이 그래서 뭔데 !!?? 1. 데이터모델 ( Data Model ) / 데이터모델링 ( Data Modeling ) data : 자료 model : 모형 modeling : 모형화 데이터 모델 : 현실세계의 자료 모형 데이터 모델링 : 현실세계의 자료를 데이터베이스(Data Base : 데이터를 두는 곳)에 저장하기 위해 모형화시키는 행위 2. 데이터모델링 특징 2-1) 추상화 일정한 형식에 맞춰서 표현 2-2) 단순화 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 표현 2-3) 명확화 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술 3가지요소 1. 어떤 것 2. 속성 3. 관계 3. 데이터모델링 관점 3-1) 데이터 업무가 어떤.. 2020. 5. 15. 이전 1 다음
