정보 모델링

강의

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정보 모델링

• 현실 문제를 컴퓨터 처리에 적합한 형태로 구조화하는 것
• 문제에 대한 설계도 또는 회로도를 작성하는 것

1. 목적

• 정보 시스템을 구축하는데 필요한 정보를 약속된 표기법에 의해 표현함으로써 시스템 구축 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하고자 함
• 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 관리에 이용하고자 함

2. 핵심 요소

• 엔티티(Entitiy) : 시스템의 구성요소
• 관계(Relation) : 구성 요소간의 관계

2.1 엔티티 (entitiy)

• 현실세계에 독립적으로 존재하는 식별 가능한 유형, 무형의 정보 객체

• 현실세계 정보의 집합적 특성을 표시함
• 구체적인 정보 특성을 표현하는 속성(attribute)을 갖음
• 속성은 무한대이다. 그러나 그 중 다른 엔티티와 식별 가능할 수 있도록 중요한 속성만 뽑아 설계.
• 예를 들어 영화라는 엔티티가 있다고 하면
• 그에 따른 영화의 속성은, 제목, 상영시간, 감독, 제작년도 등이 있다.
• 이를 구현해 놓은 것이 인스턴스(instance). 예를 들어 타이타닉, 매트릭스 등을 말함

2.2 약한 엔티티(week Entity)

• 다른 엔티티의 존재 유무에 의존되는 엔티티
• 일반적으로 독자적인 키를 갖지 못함
  • 부분키(partial key)를 갖을 수 있음
• 다른 엔티티의 키를 이용해서 약한 엔티티를 식별
  • 소유 엔티티 또는 식별 엔티티의 키 사용

2.3 슈퍼 인티티와 서브 엔티티

3. 속성의 유형

1. 단순속성
   • 더 이상 작은 구성요소로 분해되지 않는 속성
   • 일반적인 속성 형태
2. 복합속성
   • 단순 속성으로 분해 가능
3. 단일값 속성
   • 하나의 속성 값을 갖음
4. 다중값 속성
   • 여러 개의 속성 값을 갖음
5. 유도 속성
   • 다른 속성 값으로부터 값을 유도할 수 있음
6. 널 속성
   • 속성 값으로 null을 갖을 수 있음

4. 관계의 유형

• 엔티티 사이의 업무적 연관성을 관계라고 함
• 주로 동사로 표현됨

• 한국, 일본, 런던, 서울 이런 것은 속성, 엔티티가 아니다. 이것은 인스턴스이다.
• 속성은 한국이 가지고 있는 위치, 크기, 인구 등을 말할 수 있다.

• 엔티니는 나라, 수도라고 해야 옳다.

• 도메인(domain) : 관계를 형성하는 엔티티 집합. 정의역
• 레인지(range) : 관계의 값의 범위, 치역
• 커디널리티(cardinality) : 관계를 구성하는 도메인과 레인지의 수

• 대부분 이항관계. 그 이상은 처리하기 힘들다.

5. 엔티티 표시

• Crow’s Foot Notation (까마귀 발 표기법)

• 엔티티 : 식별 가능한 독자정 구성요소. 주로 명사로 표시 속성을 갖는다.

6. 관계 표시

• 엔티티 간의 연관 관계를 주로 동사로 표시
• 커니널리티를 갖는다.
• 위를 해석하면 고객 한 사람은 신용카드를 0 or 여러 가지 갖을 수 있다.