SQLD

1과목

• 발생시점에 따른 엔티티 분류
  • 기본/키엔티티 : 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가지며 사원, 부서, 고객, 상품, 자재 등이 예가 될 수 있는 엔터티
  • 중심엔티티
  • 행위엔티티
• 데이터 모델링이란
  • 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
  • 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
  • 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정
• 데이터 모델링 유의점
  • 중복
  • 비유연성 : 데이터의 정의와 데이터의 사용 프로세스를 분리
  • 비일관성
• 데이터모델링은 DB구축하기만을 위한 것이 아니라, 모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는데 중요한 의미가 있다
• 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터 모델링, EA수립시 많이 이용
• 논리적 데이터 모델링 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
• 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터메이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
• 데이터베이스 스키마 구조 3단계
  • 외부스키마
  • 개념스키마 : 통합관점의 스키마구조를 표현한 것
  • 내부스키마
• ERD ( "Entity Relationship Diagram" )작성 순서
  1. 엔티티를 그린다.
  2. 엔티티를 적절하게 배치한다.
  3. 엔티티간 관계를 설정한다
  4. 관계명을 기술한다.
  5. 관겨의 참여도를 기술한다.
  6. 관계의 필수여부를 기술한다.
• 엔터티는 2개 이상의 속성과 2개 이상의 인스턴스를 가져 소위 면적으로 표현될 수 있어야 한다.
• 엔터티의 특징
  • 반드시 속성이 있어야 한다.
  • 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다. 단, 통계성 엔터티나, 코드성 엔터티의 경우 관계를 생략할 수 있다.
  • 데이터로서 존재하지만 업무에서 필요로 하지 않으면 해당 업무의 엔터티로 성립될 수 없다.
  • 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
  • 2개 이상의 속성과 2개 이상의 인스턴스를 가져야한다.
• 엔터티의 이름을 부여하는 방법
  • 가능하면 현업업무에서 사용하는 용어를 사용
  • 가능하면 약어를 사용하지 않기
  • 단수명사를 사용하기
  • 유일하게 일므이 뷰여되어야 함
  • 생성의미대로 이름을 부여
• 속성 : 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
• 하나의 인스턴스에서 각각의 속성은 한 개의 속성값을 가져야 함.
• 속성의 특성에 따른 분류
  • 기본속성
  • 설계속성
  • 파생속성 : 데이터를 조회할 때 빠른 성능을 낼 수 있도록 하기 위해 원래 속성의 값을 계산하여 저장할 수 있도록 만든 속성
• 이자는 계산된 값으로 파생속성, 이자율은 원래 가지고 있어야 하는 속성이므로 기본속성
• 도메인(Domain) : 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위. 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기 그리고 제약사항을 저장
• 속성의 명칭 부여
  • 해당업무에서 사용하는 이름을 부여 한다.
  • 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
  • 약어사용은 가급적 제한한다.
  • 전체 데이터모델에서 유일성을 확보해야 한다.
• 관계
  • 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분될 수 있음
  • ERD에서는 존재와 행위를 구분하지 않고 단일화된 표기법을 사용
  • UML에는 클래스다이어그램의 관계 중 연관관계와 의존관계에 대해 다른 표기법을 가지고 표현
• 관계는 존재적 관계와 행위에 의한 관계로 나누어볼 수 있다.
• 관계의 표기법 (3가지)
  • 관계명 : 관계의 이름
  • 관계차수 : 1:1, 1:M, M:N
  • 선택성(선택사양) : 필수관계, 선택관계
• 부서와 사원 엔티티 간의 '소속' 관계는 존재적 관계의 사례이다.
• 주문과 배송 엔티티 간의 '배송근거' 관계는 행위에 의한 관계의 사례이다.
• 두 개의 엔티티 사이에 정의한 관계를 체크하는 사항
  • 연관규칙이 존재하는가?
  • 정보의 조합이 발생하는가?
  • 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가?
  • 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
• 관계 읽기
  • 기준(Source) 엔터티를 한 개(One) 또는 각(Each) 으로 읽는다.
  • 대상(Target) 엔터티의 관계참여도 즉 개수(하나, 하나이상)를 읽는다
  • 관계선택사양과 관계명을 읽는다
• 주식별자를 지정해야 할 때 고려해야 할 사항
  • 주식별자에 의해 엔티티 내의 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 함.
  • 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다.
  • 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다.
  • 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다.
• 식별자의 종류
  • 대표성을 가지는가?
    • 주식별자
    • 보조식별자
  • 스스로 생성되었는가?
    • 내부식별자
    • 외부식별자
  • 단일 속성으로 식별이 되는가?
    • 단일식별자
    • 복합식별자
  • 시스템적으로 부여된 식별자인가?
    • 본질식별자
    • 인조식별자
• 주식별자를 도출하기 위한 기준
  • 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
  • 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정하지 않는다.
  • 복합으로 주식별자를 구성할 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 한다.
• 식별자와 비식별자관계 비교

항목	식별자관계	비식별자관계
목적	강한 연결관계 표현	약한 연결관계 표현
자식 주식별자 영향	자식 주식별자의 구성에 포함됨	자식 일반 속성에 포함됨
표기법	실선표현	점선표현
연결 고려사항	| 반드시 부모엔티티 종속 | 자식 주식별자구성에 부모 주식별자 포함 필요 | 상속받은 주식별자속성을 타 엔티티에 이전 필요	| 약한 종속관계 | 자식 주식별자구성을 독립적으로 구성 | 자식 주식별자구성에 부모 주식별자 부분 필요 | 상속받은 주식별자속성을 타 엔티티에 차단 필요 | 부모쪽의 관계참여가 선택관계

 

• 부모엔티티의 주식별자를 자식엔티티에서 받아 손자엔티티까지 계속 흘려보내기 위해 식별자관계를 고려한다.
• 비식별자 관계로 연결하는 것을 고려해야 하는 경우
  • 부모엔티티에 참조값이 없어도 자식엔티티의 인스턴스가 생성될 수 있는 경우
  • 여러개의 엔터티르 ㄹ하나로 통합하면서 각각의 엔티티가 갖고 있던 여러 개의 개별 관계가 통합되는 경우
  • 자식쪽 엔티티의 주식별자를 부모엔티티와는 별도로 생성하는 것이 더 유리하다고 판단하는 경우

 

2과목

• 성능데이터 모델링
  • 데이터의 증가가 빠를수록 성능저하에 따른 성능개선비용은 증가한다.
  • 데이터 모델은 성능을 튜닝하면서 변경이 될 수 있는 특징이 있다.
  • 분석/설계 단계에서 성능을 고려한 데이터모델링을 수행할 경우 성능 저하에 따른 Rework비용을 최소화 할 수 있는 기회를 가지게 된다.
• 성능데이터 모델링 수행절차
  1. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다
  2. 데이터베이스 용량산정을 수행한다
  3. 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
  4. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화(역정규화)를 수행한다.
  5. 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼타입/서브타입 조정등을 수행한다
• 정규화가 항상 조회 성능을 저하시킨다는 것은 잘못된 생각이며 기본적으로 중복된 데이터를 제거함으로써 조회성능을 향상시킬 수 있음을 알아야 한다.
• 정규화 : 반복적인 데이터를 분리하고 각 데이터가 종속된 테이블에 적절하게 배치되도록 하는 것
  • 1차 정규화 : 테이블의 컬럼이 원자값(하나의 값)을 갖도록 테이블을 분해하는 
  • 2차 정규화 :
    제 1정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만족하도록 테이블을 분해하는 것.
    함수 종속, 주식별자에 완전 종속적이지 않은 속성, 부분 종속 속성을 분리한다.
    완전 함수 종속 : 기본키의 부분집합이 결정자가 되어선 안된다는 
  • 3차 정규화 :
    제 2정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 것
    함수 종속, 일반 속성에 종속적인 속성, 이전종속 속성을 분리한다.
    이행적 종속 : A 👉 B, B 👉 C가 성립할 때, A 👉 C가 성립되는 것
• 반정규화를 고려할 때 판단요소
  • 반정규화 정보에 대한 재현의 적시성으로 판단한다. 
• 하나의 테이블의 전체 칼럼 중 자주 이용하는 집중화된 컬럼들이 있을 때 디스크 I/O를 줄이기 위해 해당 컬럼들을 별도로 모아 놓는 반 정규화 기법은 테이블 추가 반 정규화 기법 중에서 부분테이블 추가에 해당한다.
• 칼럼에 대한 반정규화 기법
  • 중복컬럼 추가 - 조인감소를 위해 여러 테이블에 동일한 칼럼을 갖도록 한다.
  • 파생컬럼 추가 - 조회 성능을 우수하게 하기 위해 미리 계산된 컬럼을 갖도록 한다.
  • 이력테이블에 기능 컬럼을 추가 - 최신값을 처리하는 이력의 특성을 고려하여 기능성 컬럼을 추가한다.
• 최근에 변경된 값만을 조회할 경우 과도한 조인으로 인해 성능이 저하되어 나타나게 된다.
• 정규화는 선택이 아니라 필수사항이다.
• 정규화된 테이블은 데이터를 처리할 때 속도가 빨라질 수도 있고 느려질 수도 있는 특성이 있다.
• 반정규화 : 데이터를 조회할 때 디스크 I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것으로 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.
• 일반적으로 정규화 시에는 입력/수정/삭제 성능이 향상되며 반정규화 시에는 조인 성능이 향상된다.
• 비정규화 : 아예 정규화를 수행하지 않은 모델 지칭
• 로우체이닝이 발생할 정도로 한 테이블에 많은 컬럼들이 존재할 겨웅 조회성능저하가 발생할 수 있다. 트랜잭션이 접근하는 컬럼유형을 분석하여 1:1로 테이블을 분리하면 디스크 I/O가 줄어들어 조회성능을 향상시킬 수 있다.
• 파티셔닝 : 하나의 테에블에 많은 양의 데이터가 저장되면 인덱스를 추가하고 테이블을 몇 개로 쪼개도 성능이 저하되는 경우가 있다. 이때 논리적으로는 하나의 테이블이지만 물리적으로는 여러 개의 테이블로 분리하여 데이터 엑세스 성능도 향상시키고, 데이터 관리방법도 개선할 수 있도록 테이블에 적용하는 기법