수니리즘

물리적인 설계 단계에서는 논리적인 설계의 데이터 구조를 보조 기억 장치상의 파일(물리적인 데이터 모델)로 사상합니다. 예상 빈도를 포함하여 데이터베이스 질의와 트랜잭션들을 분석합니다. 조인 연산들의 속도를 향상하고, 사장 빈번하게 사용되는 애트리뷰트들에 중점을 둡니다. 데이터에 대한 효율적인 접든을 제공하기 위하여 저장 구조와 접근 방법들을 다룹니다. 물리적인 데이터베이스 설계는 특정 DBMS의 특성을 고려하여 진행됩니다. 대부분의 경우에 논리적인 데이터베이스 설계는 물리적인 데이터베이스 설계로 사상됩니다. 그러나 데이터베이스의 사용 패턴에 관한 정보를 추가로 알게 됨에 따라 시스템 성능을 향상할 수 있습니다. 만일 현재 사용하고 있는 DBMS가 ANSI/SPARC모델을 잘 따른다면 이런 변화로 인해 논..

04. 데이터베이스 설계 사례 (2) 개념적 설계 단계에서 ER 모델을 사용하여 조직체의 데이터베이스 응용을 위한 개념적 스키마를 생성하였으면, 논리적 설계 단계에서는 ER 스키마를 관계 데이터 모델의 릴레이션들로 사상해야 합니다. ER 데이터 모델의 기반으로 한 상용 DBMS가 없으므로, 또한 대부분의 DBMS는 관계 데이터 모델을 기반으로 하기 때문에 ER 스키마를 관계 데이터 모델로 변환해야 합니다. 또한 ER 스키마에는 엔티티 타입과 관계 타입이 존재하지만 관계 데이터베이스에는 엔티티 타입과 관계 타입을 구분하지 않고 릴레이션들만 들어 있습니다. 릴레이션으로 사상할 대상이 ER 스키마에서 엔티티 타입인지 또는 관계 타입인지, 엔티티 타입이라면 정규 엔티티 타입인지 또는 악한 엔티티 타입인지, 관계..

01. ER 모델의 또 다른 표기법 ER 다이어그램의 표기법의 요약본입니다. 수십 개 이상의 애트리뷰트가 엔티티 타입에 연결된 다이어그램을 나타내려면 매우 불편하고 공간을 많이 차지하게 됩니다 실제 기업의 데이터베이스에는 수십 개 ~ 200개 정도의 애트리뷰트들을 갖는 릴레이션들이 흔히 사용되고 있습니다. 순수한 Chen 스타일의 ER 표기법을 채택한 CASE 도구는 거의 없습니다. ERWin 등의 CASE 도구들에서는 새발(crow-feet) 표기법이 흔히 사용됩니다. 새발 표기법에도 여러 가지 변형들이 존재합니다. 새발 표기법에서도 엔티티 타입은 직사각형으로 나타내지만 관계 타입을 의미하는 다이아몬드는 사용되지 않습니다. 관계의 의미나 제약조건 등은 엔티티 타입들을 연결하는 실선 위에 몇 가지 기호를..

06. 관계와 관계 타입 (2) ► 1:1 관계 E1의 각 엔티티가 정확하게 E2의 한 엔티티와 연관되고, E2의 각 엔티티가 정확하게 E1의 한 엔티티와 연관되면 이 관계를 1:1 관계라고 합니다. 예를 들어, 각 사원에 대해 최대한 한 개의 PC가 있고 각 PC에 대해 최대한 한 명의 사원이 있다면 사원과 PC의 관계는 1:1 관계입니다. ► 1:N 관계 E1의 각 엔티티가 E2의 임의의 개수의 엔티티와 연관되고, E2의 각 엔티티는 정확하게 E1의 한 엔티티와 연관된다면 이 관계를 1:N 관계라고 합니다. 예를 들어, 각 사원에 대해 최대한 한 대의 PC가 있고 각 PC에 대해 여러 명의 사원들이 있으면 PC와 사원 간의 관계는 1:N 관계입니다. 1:N 관계는 실세계에서 가장 흔히 나타나는 유형입..

05. 약한 엔티티 타입 어떤 경우에는 엔티티 타입 내의 엔티티들이 자체적으로 갖고 있는 애트리뷰트들의 값에 의해서 고유하게 식별이 안됩니다. 예를 들어 회사에서 어떤 사원의 부양가족 이름은 다른 사원의 부양가족의 이름과 같을 수 있습니다. 한 가지 해결 방안은 회사의 사원들의 모든 부양가족에 대해서 고유한 번호를 부양하는 것입니다. 이런 고유한 번호는 데이터베이스 처리에 사용되지 않을 수 있습니다. 또 다른 해결 방안은 부양가족이 속한 사원의 번호를 부양가족의 이름과 결합하여 부양가족의 키로 정하는 것입니다. 한 사원의 부양가족 이름은 모두 다를 것이므로, 사원번호와 부양가족의 이름을 결합하면 모든 사원들의 부양가족들을 고유하게 식별할 수 있습니다. 부양가족의 이름처럼 한 사원에 속한 부양가족 내에서는..