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1.7 좋은 모델러란?




01.데이터 모델링에 대한 상념

1.7 좋은 모델러란?

기술적인측면
  • 모델링 이론을 깊이 알아야한다.
  • 실제로는 정규화를 정확히 알고 있는 모델러조차 드물다.
  • 이론과 기본은 아무리 강조해도 지나치지 않다.
  • 관계형 데이터베이스(RDBMS)에 대해서 깊이 알아야한다.
  • RDBMS에 테이블로 생성되는 물리 모델은 DB와 밀접하기 �문에 해박한 지식을 있어야한다.
    (RDBMS를 모르는 모델러는 한계가 존재한다)
  • 튜닝을 할줄 알아야한다. ( 데이터를 정확(무결성)하고 빠르게(성능) 제공하려면 튜닝요소를 알아야한다)
분석적 측면
  • 분석력이 없다면 모델링을 진행하기 어렵다.
  • 정확한 분석을 통해 모델의 기반이 되는 엔터티가 정의
  • 속성 하나의 쓰임새도 업무과 연관지을수 있는 분석력이 있어야한다.
발표력(커뮤니케이션)
  • 모델러는 자식이 구축한 모델을 많은 사람에게 설명, 이해시키면서 모델링을 수행한다.
  • 여려사람과(현업,개발자,dba등) 다양한 이해 당사자와 많은 협의를 해야하고 설득해야한다.
기타
  • 코드 분석이 항상 아쉽다(저자)
  • 코드 정의가 명확하고 관리가 잘되는 기업이 없다.
  • 명확하지 않은 코드는 모델링의 한계가 있다.
  • 자원이 부족하면 데이터 구조에 집중하는것이 바람직하다.
  • 뼈대가 튼튼하고 확장성 좋은 모델을 구축하는 모델러가 좋은 모델러이다.
  • 현실에 따라 목표와 모델링 전략이 달라져야한다.

문서정보

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