모델의 정의
• 모델링
‐ 현실세계의 다양한 현상을 일정한 규칙을 가진 표기법에 의해 표현하는 것
‐ 데이터관점: 데이터와 데이터 간에 관계(WHAT)
‐ 프로세스관점: 무엇을 어떻게 해야 하는가에 대한 관점(HOW)
‐ 상관관점: 일이 진행되는 과정에 데이터가 받는 영향을 모델링(Interaction)
• 모델링의 특징
‐ 추상화: 현상의 핵심적인 부분을 일정한 형식에 맞추어 표현
‐ 단순화: 복잡한 현상을 제한된 표현법으로 이해하기 쉽게 표현
‐ 명확화: 불분명한 부을 제외하고 정확히 현상을 기술하는 것
정규화(Normalization)
ㄴ 함수적 종속을 위해 있는 거다.
정규화가 먼저 나왔고 그걸 구현하려고 RDBMS가 있는거다.
• 개체 내에 함수적 종속관계와 개체간관계를 명확히 정의하는 일련의 과정.
• 목적
‐ 데이터구조의 안정성을 확보하고 무결성을 유지하며 저장공간을 최소화한다.
• 장점
‐ 모델의 정확성
‐ 데이터일치
‐ 모델의 단순성
‐ 중복의 최소
함수적 종속
• 레코드 내에 존재하는 항목들 중에 속성 B가속성 A에 함수적 종속관계에 있다는 것은 A를 이용 B를 식별할 수 있다는 의미이다.
A → B
A : 결정인자(Determinant)
A → (B, C)인 경우 A → B, A → C가 성립한다.
(A, B) → C 인경우 A → C, B → C는 성립하지 않는다.
A → B , B → C인 경우 A → C가 성립될 수 있다.
EX)
학번-> (이름, 성별, 학과, …) → 학번 : 결정인자
주민번호-> (이름, 주소, 전화번호, …) → 주민번호 : 결정인자.
(학번, 과목번호) -> 점수
정규화과정
• 1차 정규화: 반복그룹속성을 추출한다.
‐ 자식개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.
‐ 주식별자를 가지고 나간다.
‐ 자식개체주식별자 에반드시속성이추가 된다.
• 2차 정규화: 주식별자에 완전기능종속되지 않는 속성을 추출한다.
‐ 자식개체주식별자에 외부식별자를 두고 나간다.
‐ 부모개체가 추출되고 반드시 식별관계이다.
• 3차 정규화: 주식별자에 이행종속인속성을 추출한다.
‐ 일반속성에 외부식별자를 두고 나간다.
‐ 부모개체가 추출되고 반드시 비식별관계이다.