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2.1 관계형 데이터 모델링




02.데이터 모델링 기본 개념

2.1 관계형 데이터 모델링(Relational Data Modeling)

정의
  • 함수 종속{Funcrional Dependency)에 의해 정규회(Normalization)된 모델 (저자)
  • 관계헝 모델에서 기초가 되는 개념이 릴레이션(Relarion)
  • 데이터를 저장하고 추출할 수 있는 모델중 관계헝 모벨이 가장 효율적인 모델이다
  • 현재 가장 많이 사용되고 있는 보편적인 모델
구조
용어 설명
어트리뷰트값,value 데이터
튜플(Tuple) 각행, row또는 어트리뷰트(Attribute)
식별자(Identifier) 튜플을 유일하게 식별할수 있는 어트리뷰트(PK)
내포(Intension 또는 Head)=개념이 적용되는 범위에 속하는 여러 사물이 공통으로 지니는 필연적 성질 이름/주소같은 어트리뷰트의 이름(column)
외포(Extension 또는 Body) '1234','홍길동' 같은 실제 데이타
스키마(Schema) 릴레이션이름과 내포
카디널러티(Cardinality) 튜플의 갯수
차수(Degree) 어트리뷰트의 갯수(2)

(1) 릴레이션에는 이름이 존재하며 2치원의 테이블 형태
(2) 차수가 1개 이상이고 카디널러티가 0개 이상이면 유효한 릴레이션
(3) 튜플 - Record , Row , 인스턴스(Instrance)
(4) 어트리뷰트 - Column , feild

특징
  • 제약조건
    (1) 릴레이션에서 각 튜플은 유일해야한다.
    (2) 튜플의 어트리뷰트는 유일해야한다.
    (3) 어트리뷰트는 유일한 값이 사용돼야 하며 다중 값(예-그림의 두번 튜플의 취미)이나 복합 값이 존재해서는 안된다.
    (4) 전체 모델에서 릴레이션의 이름은 유일해야한다.
    (5) 릴레이션 내에서 어트리뷰트 이름도 유일(가능하면 전체 릴레이션에서 어트리뷰트 이름이 유일인게 좋다)
    (6) 튜플과 어트리뷰트의 차례나 순서는 중요하지않다.
    (7) 하나의 릴레이션은 하나의 데이터 주제만 포함
    (8) 모든 릴레이션은 함수 종속 규칙을 따라야한다.
    (9) 릴레이션은 정규화되어 있어야한다.
    (10) 정규화된 릴레이션 사이에는 외래 식별자(Foreign Identifier)를 통해서 연관관계 성립
용어
  • 엔터티 타입 (내포) : 엔티티의 집합
  • 엔터티 (외포) : 특정 튜플
  • 엔터티 : TABLE
  • 튜플 : 인스턴스(ROW)
  • 어트리뷰트 : 속성(컬럼)

문서정보

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