Nanarin🙃

SQL 기본 및 활용 - 1장 SQL 기본 - 1절 관계형 데이터베이스 1. 데이터베이스 DataBase - 데이터베이스는 데이터를 어떠한 형태의 자료구조로 사용하느냐에 따라 나누어짐 - 데이터베이스의 종류로는 계층형 데이터베이스, 네트워크형 데이터베이스, 관계형 데이터베이스 등이 있다 - 계층형 데이터베이스는 트리Tree 형태의 자료구조에 데이터를 저장하고 관리. 1대N 관계를 표현 - 네트워크형 데이터베이스는 오너Owner와 멤버Member 형태로 데이터를 저장. 1대N과 함께 M대N 관계도 표현 가능 - 관계형 데이터베이스는 릴레이션에 데이터를 저장하고 관리. 2. 데이터베이스 관리 시스템 DBMS : DataBase Management System - 계층형 데이터베이스, 네트워크 데이터베이스, ..

데이터 모델링의 이해 - 2장 데이터 모델과 성능 - 2절 반정규화와 성능 1. 반정규화 De-Normalization - 데이터베이스의 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법 - 조회 속도는 향상되지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아짐 2. 반정규화를 수행하는 경우 - 정규화에 충실하면 종속성, 활용성은 향상되지만 수행 속도가 느려지는 경우 - 다량의 범위를 자주 처리해야 하는 경우 - 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우 - 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우 3. 반정규화 절차 (1) 대상 조사 및 검토 : 데이터 처리 범위, 통계성 등을 확인해서 반정규화 대상을 조사 (2) 다른 방법 검토 : 반정규화를 수행하기 전에 다른 방법이 있는지 검토 ( e..

데이터 모델링의 이해 - 2장 데이터 모델과 성능 - 1절 정규화와 성능 1. 정규화 Normalization - 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성을 위한 방법 - 데이터를 분해하는 과정 - 데이터 중복을 제거하고 데이터 모델의 독립성을 확보하기 위한 방법 - 정규화를 수행하면 비즈니스에 변화가 발생하여도 데이터 모델의 변경을 최소화 할 수 있다 - 이상현상이 생기지 않도록 해야 한다 2. 이상현상 Anomaly - 갱신 이상 Modification Anomaly : 테이블의 속성 값을 갱신할 때 일부 튜플의 값만 갱신되어 정보에 불일치성이 생기는 현상 - 삽입 이상 Insertion Anomaly : 테이블에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들로 인해 ..

데이터 모델링의 이해 - 1장 데이터 모델링의 이해 - 5절 식별자 Identifier 1. 식별자 Identifier - 엔티티를 대표할 수 있는 유일성을 만족하는 속성, 엔티티 내의 인스턴스를 구분할 수 있는 구분자 ( ex 회원 ID, 계좌번호, 주민등록번호, 여권번호 등 ) 2. 식별자의 분류 (1) 대표성 여부에 따른 식별자의 종류 - 주 식별자 : 유일성과 최소성을 만족하면서 엔티티를 대표하는 식별자. 다른 엔티티와 참조 관계로 연결 가능 - 보조 식별자 : 유일성과 최소성은 만족하지만 대표성을 만족하지 못하는 식별자 (2) 생성 여부에 따른 식별자의 종류 - 내부 식별자 : 엔티티 내부에서 스스로 생성되는 식별자 ( ex 부서코드, 주문번호, 종목코드 등 ) - 외부 식별자 : 다른 엔티티와..

데이터 모델링의 이해 - 1장 데이터 모델링의 이해 - 4절 관계 Relationship 1. 관계 Relationship - 엔티티 간의 관련성을 의미하며 존재 관계와 행위 관계로 분류됨 - 관계의 표기법 : 관계명, 관계차수, 선택성(선택 사양) 2. 관계의 종류 - 존재 관계 : 엔티티 간의 상태 ( ex 고객이 은행에 회원가입을 하면, 관리점이 할당되고 그 할당된 대리점에서 고객을 관리 ) - 행위 관계 : 엔티티 간에 어떤 행위가 있는 것 ( ex 증권회사는 계좌를 개설하고 주문을 발주 ) 3. 관계 차수 Relation Cardinality - 두 개의 엔티티 간에 관계에 참여하는 수를 의미. 관계의 기수성을 나타냄 (1) 1대1 관계 - 완전 1대1 : 하나의 엔티티에 관계되는 엔티티의 관계..

데이터 모델링의 이해 - 1장 데이터 모델링의 이해 - 3절 속성 Attribute 1. 속성 Attribute - 엔티티가 가지는 항목 - 인스턴스의 구성요소이고 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위 - 업무에서 필요로 하는 데이터 저장 가능 2. 속성의 특징과 종류 (1) 속성의 특징 - 업무에서 관리되는 정보로 하나의 값만을 가짐 - 주식별자에게 함수적으로 종속. 즉, 기본키가 변경되면 속성의 값도 변경된다 - 하나의 인스턴스에서 각각의 속성은 한 개의 속성값만을 가져야 한다. (2) 속성의 종류 - 분해 여부에 따른 속성의 종류 - 단일 속성 : 하나의 의미로 구성된 것 ( ex 회원 ID, 이름 등) - 복합 속성 : 여러 개의 의미가 있는 것 ( ex 주소 등 : 시, 군, 동 등으로 분..

데이터 모델링의 이해 - 1장 데이터 모델링의 이해 - 2절 엔티티 Entity 1. 엔티티 Entity - 업무에서 관리해야 하는 데이터 집합을 의미하며, 저장되고 관리되어야 하는 데이터 - 개념, 사건, 장소 등의 명사 - 엔티티의 의미 - Peter Chen 1976 : 엔티티는 변별할 수 있는 사물 - James Martin 1989 : 정보를 저장할 수 있는 어떤 것 - C.J Date 1986 : 데이터베이스 내부에서 변별 가능한 객체 - Thomas Bruce 1992 : 정보가 저장될 수 있는 장소, 사람, 사건, 개념, 물건 등 2. 엔티티 도출 - 고객의 비즈니스 프로세스에서 관리되어야 하는 정보를 추출해야 함 - ex) 비즈니스 프로세스 1) 고객이 회원가입을 한다. 회원으로 가입할 ..

데이터 모델링의 이해 - 1장 데이터 모델링의 이해 - 1절 데이터모델의 이해 1. 데이터 모델링 - 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 데이터베이스로 표현하기 위해 추상화 - 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽도록 단순화, 고객이 쉽게 이해할 수 있도록 복잡하지 않게 모델링 - 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화 - 고객과의 의사소통을 통해 고객의 업무 프로세스를 이해한 후 데이터 모델링 표기법을 사용하여 모델링 - 고객의 업무 프로세스를 추상화하고, 소프트웨어를 분석 / 설계하면서 점점 더 상세해짐 - 고객의 비즈니스 프로세스를 이해하고 비즈니스 프로세스의 규칙을 정의한 후 정의된 비즈니스 규칙을 데이터 모델로 표현 2. 데이터 모델링의 목적..

www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do 원서접수 2월 22일부터 시험 3월 20일 50,000원.!! 한번에 붙어봅시다요