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2017년 관계형데이터모델링 스터디




2017년 관계형 데이터 모델링 스터디

스터디 개요

스터디 목적

  • 열심히 공부해서 남주자
  • 친목도모
  • SQLP / DAP 취득

스터디 인원(6명)

스터디 일정 및 장소

  • 스터디 장소 : 수원 아주대병원 웰빙센터
  • 스터디 기간 : 2017.09.9 ~
  • 스터디 일자 : 격주 토요일 9시 ~ 12시
스터디 교재

스터디 교재

스터디 회칙

스터디 회칙

  • 기본적으로 [오라클클럽 스터디 회칙]을 따릅니다.

스터디 출결 및 회계내역

  •  

지각/결석 벌금제도

  • 지각
    • 10분당 1,000원씩 벌금 부과 최대 3,000원 (~10분:1,000, ~20분:2,000, 21분 ~:3,000)
  • 결석
    • 사전 통보 불참 : 5,000원 (사전 통보는 단톡또는 문자로 )
    • 연락 없는 결석 : 10,000원
  • 온라인 스터디
    • 미제출 (스터디날 오전9시까지) : 5,000원
스터디 일정

관계형데이터모델링

회차 대제목 소제목 발표자 스터디일자 장소 시간 진행여부
1회차 01.데이터 모델링에 대한 상념 1.1 데이터 모델링이 왜 어려운가? 이준구 09월9일(토)   9시
    1.2 데이터 모델링의 매력        
    1.3 모델링은 상식적이다.        
    1.4 모델러와 바둑 프로기사        
    1.5 좋은 모델은?        
    1.6 모델링이 왜 필요한가?        
    1.7 좋은 모델러란?        
    1.8 모델링 목표        
  02.데이터 모델링 기본 개념 2.1 관계형 데이터 모델링       9시
    2.2 무결성        
    2.3 데이터베이스 라이프 사이클        
    2.4 주제영역        
    2.5 데이터 표준화        
    2.6 ERD        
  03.개념 모델& 논리모델 & 물리모델 3.1 개념모델 박호진 10월14일(토)   9시
    3.2 논리 모델        
    3.3 물리 모델        
  04.정규화 4.1 정규화 손형래 10월14일(토)    9시
    4.2 정규화의 목적        
    4.3 아노말리        
    4.4 함수 종속        
    4.5 정규형의 종류        
    4.6 정규형의 성능        
  05.데이터 통합 5.1 데이터 통합 박호진 11월25일(토)   9시
    5.2 데이터 통합의 장단점        
    5.3 엔터티 통합 대상        
    5.4 데이터 오너십        
  06.슈퍼타입과 서브타입 6.1 슈퍼타입& 서브타입 정의 이진성 10월28일(토)   9시
    6.2 수퍼타입과 서브타입의 사용 밥법        
    6.3 서브타입의 종류        
    6.4 서브타입의 물리모델 변환        
  07.엔터티 7.1 엔터티 유진 11월25일(토)   9시
    7.2 자립 엔터티 & 종속 엔터티        
    7.3 엔터티 종류        
    7.4 엔터티 도출 원칙        
    7.5 엔터티명        
    7.6 엔터티 검증        
  08.식별자 8.1 업무 식별자 이준구 11월11일(토)   9시
    8.2 식별자(UID) 키(PK)종류        
    8.3 주 식별자 선정 원칙        
    8.4 주 식별자 선정 절차        
    8.5 주 식별자 상속        
    8.6 PK 제약과 유니크 인덱스        
    8.7 인조 식별자 채번        
    8.8 복잡한 주 식별자        
    8.9 식별자 검증        
  09.속성 9.1 속성이란? 이준구 12월9일(토)   9시
    9.2 속성 종류        
    9.3 도메인        
    9.4 복합 속성 & 다가 속성        
    9.5 속성명        
    9.6 코드에 관해서        
    9.7 널(NULL)에 관해서        
    9.8 데이터 타입        
    9.9 속성 검증        
  10.관계(Relationships) 10.1 관계? 유진 1월6일(토)   9시
    10.2 관계와 속성 그리고 엔터티        
    10.3 관계 구성 요소        
    10.4 관계 표현        
    10.5 관계 종류 이준구 1월6일(토)   9시
    10.6 참조 무결성        
    10.7 관계 검증        
  11.모델링 방법론 11.1 하향식과 상향식 이준구 2월3일(토)   9시
    11.2 리버스 모델링        
    [11.3 모델링 프로젝트 WBS]        
  12.이력관리 12.1 이력데이터란? 이준구 1월20일(토)   9시
    12.2 선분이력        
    12.3 이력 엔터티 선정 절차        
    12.4 이력 관리 모델 유형        
    12.5 이력 엔터티의 주 식별자        
    12.6 정정 데이터        
  13.비정규화(Denormalization 13.1 비정규화란? 박호진 2월3일(토)   9시
    13.2 비정규화 과정        
    13.3 비정규화 단점        
    [13.4 비정규화 방법]        
  14.물리적(DBMS)요소 [14.1 테이블 타입]        
    [14.2 파티션]        
    [14.3 인덱스]        
    [14.4 뷰]        
스터디 팀원
  • [오라클클럽 스터디 연락처]

문서정보

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1.1 데이터 모델링이 왜 어려운가?
1.2 데이터 모델링의 매력
1.3 모델링은 상식적이다.
1.4 모델러와 바둑 프로기사
1.5 좋은 모델은?
1.6 모델링이 왜 필요한가?
1.7 좋은 모델러란?
1.8 모델링 목표
2.1 관계형 데이터 모델링
2.2 무결성
2.3 데이터베이스 라이프 사이클
2.4 주제영역
2.5 데이터 표준화
2.6 ERD
3.1 개념모델
3.2 논리 모델
3.3 물리 모델
4.1 정규화
4.2 정규화의 목적
4.3 아노말리
4.4 함수 종속
4.5 정규형의 종류
4.6 정규형의 성능
5.1 데이터 통합
5.2 데이터 통합의 장단점
5.3 엔터티 통합 대상
5.4 데이터 오너십
6.1 슈퍼타입& 서브타입 정의
6.2 수퍼타입과 서브타입의 사용 밥법
6.3 서브타입의 종류
6.4 서브타입의 물리모델 변환
7.1 엔터티
7.2 자립 엔터티 & 종속 엔터티
7.3 엔터티 종류
7.4 엔터티 도출 원칙
7.5 엔터티명
7.6 엔터티 검증
8.1 업무 식별자
8.2 식별자(UID) 키(PK)종류
8.3 주 식별자 선정 원칙
8.4 주 식별자 선정 절차
8.5 주 식별자 상속
8.6 PK 제약과 유니크 인덱스
8.7 인조 식별자 채번
8.8 복잡한 주 식별자
8.9 식별자 검증
9.1 속성이란?
9.2 속성 종류
9.3 도메인
9.4 복합 속성 & 다가 속성
9.5 속성명
9.6 코드에 관해서
9.7 널(NULL)에 관해서
9.8 데이터 타입
9.9 속성 검증
10.1 관계?
10.2 관계와 속성 그리고 엔터티
10.3 관계 구성 요소
10.4 관계 표현
10.5 관계 종류
10.6 참조 무결성
10.7 관계 검증
11.1 하향식과 상향식
11.2 리버스 모델링
12.1 이력데이터란?
12.2 선분이력
12.3 이력 엔터티 선정 절차
12.4 이력 관리 모델 유형
12.5 이력 엔터티의 주 식별자
12.6 정정 데이터
13.1 비정규화란?
13.2 비정규화 과정
13.3 비정규화 단점