Entity-Relationship Model

ERM(Entity-Relationship Model)

• 데이터 모델링 방법이다.

• Entity와 Entity 사이의 Relationship을 시각적으로 표현하는 방식이다.

• ER 모델은 Entity, Relationship, Attribute로 구성된다.

  • Entity : 유일하게 식별 가능한 무언가

  • Relationship : 두 Entity 간의 연결

  • Attribute : Entity에 대한 속성(정보)

• OOP, DDD의 Entity와 ERM의 Entity는 의미가 다르다.

  • ERM의 Entity는 행위가 없다. 데이터이니 당연하다.

ERD(Entity-Relationship Diagram)

• ERM을 시각적으로 표현한 그림이다.

• 사각형, 마름모, 원, 선 등의 기호로 표현한다.

• 표현 대상은 Entity(사각형), Relationship(마름모), Attribute(원), 관계유형(실선, 점선) 등이다.

• Entity와 Attribute만 그리지 말고 Relationship까지 표현하는게 좋다. (마름모)

• 표현에 얽매이지 말고 말이 되도록 편하게 그려보는 게 정말 중요하다.

• 다만, ERD에 너무 끌려가지 않고 객체지향적으로 설계하는 것을 지향해야 한다.

데이터베이스 정규화

• 정규화는 데이터 모델링에서 중복 데이터를 제거하고 데이터의 일관성과 무결성을 유지하기 위한 것이다.

• 1차에서 5차까지 있다.

  • 1차 정규화 : 각 컬럼에 중복데이터가 없도록 한다. (각 컬럼이 원자값을 갖도록 한다.)

  • 2차 정규화

    • 제 1정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만족하도록 테이블을 분해하는 것이다.(이게 무슨뜻?), 함수종속이란 기본키의 부분집합이 결정자가 되어선 안된다는 것이다.

    • 예를 들어

      학생번호	강좌이름	강의실	성적
      11	데이터베이스	공학관 110	3.5
      12	데이터베이스	공학관 110	4.0
      13	스포츠경영	공학관 103	3.5
      14	자료구조	공학관 111	4.0
      15	자료구조	공학관 111	3.5

    • 이 테이블에서 기본키는 (학생번호, 강좌이름)으로 복합키다. 그리고 이 복합키는 성적을 특정(결정)하고 있다. 그런데 여기서 강의실이라는 컬럼은 기본키의 부분집합인 강좌이름컬럼에 의해 특정(결정)될 수 있다.

    • 즉, 기본키의 부분인 강좌이름컬럼이 결정자이기 때문에 이 테이블에서 분해하여 별도의 테이블로 관리하는 것이 제 2정규화이다. 결과는 아래와 같다.

    • 학생번호	강좌이름	성적
      11	데이터베이스	3.5
      12	데이터베이스	4.0
      13	스포츠경영	3.5
      14	자료구조	4.0
      15	자료구조	3.5

      강좌이름	강의실
      데이터베이스	공학관 110
      스포츠경영학	체육관 103
      자료구조	공학관 111

  • 3차 정규화

    • 제 2정규화를 진행한 테이블에 대해서 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것이다.

    • 여기서 이행적 종속이란 A -> B, B -> C가 성립할 때 A -> C가 성립되는 것이다.

    • 자세한 예는 https://mangkyu.tistory.com/110를 참고하자..

  • 4차 정규화

    • 4차 정규화에서는 다중 값 종속성을 해결하기 위해 테이블을 분해합니다.

  • 5차 정규화

    • 5차 정규화에서는 조인 종속성을 제거하고 테이블을 분해합니다.

  • BCNF 정규화

    • 제3 정규화를 진행한 테이블에 대해 모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해하는 것이다.

    • 자세한 예는 https://mangkyu.tistory.com/110를 참고하자