분석가의 길로 총총

분산데이터베이스 물리적으로 분산된 데이터베이스를 하나의 논리적 시스템으로 사용 (성능 극대화) ▶ 설계방식 하향식 : 전역 스키마 작성 후 지역사상 스키마 작성 상향식 : 지역 스키마 작성 후 전역 스키마 작성 ▶ 장/단점 (장점) 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장 신뢰성 및 가용성(데이터의 가용성과 신뢰성 증가), 효용성 및 융통성 빠른 응답 속도 및 통신비용 절감 시스템 규모의 적절한 조절 각 지역 사용자의 요구 수용 증대 (단점) 소프트웨어 개발 비용 증가 오류의 잠재성 및 처리 비용 증대 설계, 관리의 복잡성 및 비용 증가 불규칙한 응답 속도 통제의 어려움 및 데이터 무결성에 대한 위협 ▶ 데이터베이스 분산 설계를 적용하여 효율성을 증대시키는 경우 성능이 중요한 사이트에 적용 공통코드, 기준..

성능 데이터 모델링 데이터베이스 성능 향상을 위해 설계 단계부터 성능과 관련된 모든 사항을 고려하여 데이터 모델링 수행 정규화, 반정규화, 테이블 통합 및 분할, 조인 구조, PK/FK 설정 등 ▶ 수행시점 사전에 할 수록 비용이 들지 않음 (빠를수록 좋음) 분석/설계 단계에서 성능 모델링 수행하면 재업무 비용 최소화 가능 ▶ 고려사항 정규화 : 데이터를 주요 관심사별로 분산 시키는 효과 용량산정 : 어떤 엔터티(Table)에 데이터가 집중됐는지 파악 트랜잭션 유형 파악 : CRUD 매트릭스/시퀀스 다이어그램 활용, 데이터 조회에 필요한 조인 관계 등 파악 반정규화 : 테이블, 속성, 단계에 대해 포괄적인 반정규화 방법 적용 이력모델 조정, 인덱스를 고려한 PK/FK 순서 조정, 슈퍼/서브타입 조정 등 ..

도메인(Domain) 속성이 가질 수 있는 값의 범위 관계(Relationship) 엔터티 간의 관련성 의미, 존재와 행위 관계로 분류 존재관계 : 두 개의 엔터티가 존재 여부의 관계가 있는 것 (엔터티 간의 상태) 행위관계 : 두 개의 엔터티가 어떤 행위에 의한 관련성이 있는 것 ▶ 표기법 관계명(Membership) : 관계의 이름, 명확한 문장, 현재형 관계차수(Cardinality) : 관계에 참여하는 수 (1:1, 1:M, M:N) 관계선택사양(Optionality) : 필수인지 선택인지의 여부 (필수적, 선택적 관계) 식별자(Identifiers) 엔터티를 대표할 수 있는 유일성을 만족하는 속성 ▶ 주식별자 (PK: Primary Key) 하나의 속성이 주식별자가 될 수도 있고, 여러 개의 속..

속성(Attribute) 업무에 필요한 정보인 엔터티가 가지는 항목 더 이상 분리되지 않는 단위, 업무(프로세스)에서 필요한 데이터 저장 인스턴스의 구성요소 ▶ 속성의 특징 업무에서 관리되는 정보 하나의 값 존재 주식별자에게 함수적으로 종속됨(기본키가 변경되면 속성의 값도 변경됨) ※ 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계: 엔터티 ⊃ 인스턴스 ⊃ 속성 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스를 가짐 한 개의 인스턴스는 두 개 이상의 속성을 가짐 한 개의 속성은 하나의 속성값을 가짐 ▶ 속성의 분류 "특성"에 따른 분류: "기설파" 기본속성(Basic Attribute) : 본래의 속성 ex) 회원ID, 이름, 계좌번호, 주민등록번호 등 설계속성(Designed Attribute) : 데이터 모델링 과..

엔터티(Entity) 업무에서 관리해야 하는 데이터 집합(관심사), 저장되고 관리되어야 하는 데이터 개념, 사건, 장소 등의 명사 ▶ 엔터티의 특징 업무에서 쓰이는 정보 포함 (업무 프로세스에 이용) 유일한 식별자 존재 2개 이상의 인스턴스 포함 반드시 속성을 가짐 다른 엔터티와 1개 이상의 관계 존재 ▶ 엔터티의 분류 유형 vs. 무형 유형 엔터티(Tangible Entity) : 물리적인 형태 존재, 안정적, 지속적 (ex: 상품, 회원, 학생 ... ) 개념 엔터티(Conceptual Entity) : 물리적인 형태 없음, 개념적 (ex: 부서, 학과, 수업 ... ) 사건 엔터티(Event Entity) : 행위를 함으로써 발생, 빈번함, 통계자료로 이용 (ex: 주문, 이벤트 응모, 수강신청 ...

모델링(Modeling) 정의 : 현실 세계를 추상화/단순화/명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법 조건 : 현실세계 반영, 단순화하여 표현, 관리하고자 하는 데이터를 모델로 설계 ▶ 모델링의 특징 추상화(Abstraction) : 일정한 형식으로 표현하는 것 단순화(Simplification) : 정해진 표기법으로 단순하고 쉽게 표현하는 것 명확화(Clarity) : 불분명함(애매모호함)을 제거하고 명확하게 해석할 수 있도록 기술하는 것 ▶ 모델링의 세 가지 관점 데이터 관점(What, Data) 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터 구조 분석, 정적 분석 프로세스 관점(How, Process) 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석 데이터와 프로세스의..