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1. 반정규화? - 데이터베이스 Select 시 성능 향상을 위하여, 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄이기 위한 목적이 있음. - 데이터 모델의 유연성이 낮아짐 * 반정규화를 해야 하는 경우? - 특정 범위의 데이터만 자주 처리되는 경우 - 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우 - 다량의 범위를 자주 처리하는 경우 2. 반정규화 절차 * 무작정 반정규화 부터 고려하면안됨. 1) 대상 조사 및 검토 - 데이터 처리 범위, 통계성 등을 확인해서 반정규화 대상을 조사함. 2) 다른 방법 검토 - 쿼리 튜닝, 인덱스 튜닝, 클러시터링, 파티션, 코드단에서 해결 등 다른 방법으로 해결 할 수 있는지 먼저 확인한다. 3) 반정규화 수행 - 테이블, 속성, 관계 등을 반정규화 한다. 3. 반정규화 기법 1. 계산된 ..

데이터 모델링? - 데이터 모델링은 현실세계를 데이터베이스로 표현하기 위해 추상화한다. - 고객과의 의사소통을 통해 고객의 업무 프로세스를 이해해야한다. - 업무 프로세스를 이해하면, 데이터 모델링 표기법을 사용해서 모델링한다. - 데이터 모델리은 복잡하지 않도록 모델링을 해서 고객이 쉽게 이해할 수 있어야 한다. - 데이터 모델링은 고객의 업무 프로세스를 추상화하고, 소프트웨어를 분석 설계 하면서 점점 더 상세해진다. - 고객의 비즈니스 프로세스를 이해하고 비즈니스 프로세스의 규칙을 정의한다. 정의된 비즈니스 규칙을 모델로 표현한다. 1. 데이터 모델링의 특징 - 데이터 모델링은 추상화 해야한다. 공통적인 특징을 찾고 간략하게 표한한다. 1) 추상화 : 현실세계를 간략하게 표현한다. 2) 단순화 : 누..

1. 속성(Attribute) - 속성은 업무에서 필요한 정보인 엔터티가 가지는 항목이다. - 속성은 더 이상 분리되지 않는 단위로, 업무에 필요한 데이터를 저장할 수 있다. - 인스턴스의 구성요소이고 의미적으로 더 이상 분해되지 않는다. - 테이블의 칼럼 같은 느낌 * 분해 여부에 따른 속성의 종류 1) 단일 속성 - 하나의 의미로 구성된 것(회원 id) 2) 복합속성 - 여러 개의 의미 (주소) 3) 다중값 속성 - 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 것(상품 리스트) - 다중값 속성은 엔터티로 분해된다. * 특성에 따른 속성의 종류 1) 기본속성 - 비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성 2) 설계 속성 - 데이터 모델링 과정에서 발생하는 속성 - 유일한 값을 부여(상품코드, 지점 코드) 3)..