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[개발] 데이터베이스/이론12

[RDB] 데이터 독립성의 실무 적용 데이터 독립성은 데이터베이스 시스템이 데이터를 관리하는 방식에 있어 중요한 역할을 하며, 지속적으로 증가하는 유지보수 비용을 절감하고 데이터 복잡도를 낮추며 중복된 데이터를 줄이기 위해 등장했습니다. 데이터 독립성을 확보하면 장점 각 View의 독립성 유지합니다. 계층별 View에 영향을 주지 않고 변경할 수 있습니다. 단계별 Schema에 따라 데이터 정의어(DDL)와 데이터 조작어(DML)가 달라집니다. 데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분됩니다. 데이터 독립성의 구성 요소 항목 내용 비고 외부 스키마 (External Schema) - View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성 - 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마 - DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB .. 2023. 11. 30.
[RDB] 논리/물리 데이터 모델의 생성 논리적인 데이터 모델은 비즈니스를 형상화하여 노테이션을 이용한 모델로 표현하는 것이 가장 중요합니다. 물리적인 데이터 모델은 데이터베이스에 생성하기 위해 물리적인 특성을 반영해주고 인덱스를 생성하여 성능을 향상시키기 위해 반정규화나 엔티티타입의 통합과 분리 등을 하는 것이 중요한 목적입니다. 논리적인 데이터 모델과 물리적인 데이터 모델을 병행하여 설계해야 합니다. 논리적인 단계에서는 업무적으로 잘 표현된 논리모델을 실제로 구축할 데이터베이스의 특징을 중심으로 데이터의 무결성과 성능을 고려한 모습으로 어떻게 표현해야 할까가 중심이 돼야 합니다. 논리적 데이터 모델이 없으면 어떻게 될까요? 데이터 모델의 확장성을 확보할 수 없습니다. 모델을 통해 업무흐름파악이 안 되어 커뮤니케이션 제약이 발생합니다. 물리적.. 2023. 11. 30.
[RDB] 데이터 모델 검증 Validation & Verification Validation 고객 요구 사항에 대해 구축된 소프트웨어가 조건을 만족하였는지를 체크하는 것입니다. Verification 기본적인 시스템의 요건을 만족하는지를 확인하는 것입니다. 데이터베이스 구축할 때까지 데이터 모델의 관점에서는 2개의 큰 마일스톤이 있습니다. 첫 번째는 논리적 관점의 데이터 모델의 완성된 형태이며, 두 번째는 데이터베이스 특성을 고려하여 성능과 용량을 고려한 물리적 관점의 데이터 모델의 형태라 할 수 있습니다. 논리적 데이터 모델의 검증 논리설계에서 엔티티 타입, 관계, 식별자, 세부사항, 통합을 검증합니다. 물리적 데이터 모델의 검증 물리설계에서 테이블 전환, 반 정규화, 무결성, 뷰, 인덱스, 용량, 접근 방법, 분산을 검증합니다.. 2023. 11. 27.
[RDB] 용어사전과 도메인 도메인이란? 엔티티타입의 속성들이 가질 수 있는 값들의 집합입니다. DBMS에서는 속성에 대응하는 컬럼에 대한 데이터 타입과 길이라고도 표현합니다. 용어사전과 도메인이 없으면 어떻게 될까요? 동일한 속성을 개발 부서에 따라 A 혹은 B라고 정의할 수 있으며 자료형도 다를 수 있습니다. 이로 인해 인덱스를 사용하는 쿼리에서 인덱스를 식별할 수 없어 Full Table Scan이 발생할 수 있습니다. 일관성 있고 품질이 좋은 데이터 모델/데이터베이스를 구축할 수 없습니다. 애플리케이션 로직 에러를 초래할 수 있습니다. 데이터 처리에 성능 저하를 유발할 수 있습니다. 정의하는 방법 가장 좋은 방법은 전사적으로 메타데이터 시스템을 구축하고 그곳에 용어사전과 도메인을 정의한 이후에 이 표준에 입각하여 개별 모델링.. 2023. 11. 26.
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