스터디/관계형 데이터 모델링2 4장 정규화 정규화란? 속성 간의 부정확한 종속성을 없애는 것을 의미 정규형도 문제점이 존재하고 더 나은 선택을 하고자 비정규형을 채택할 수 있지만 완벽하게 정규화된 모델은 실제 업무를 가장 잘 반영할 수 있으며, 간결해서 더욱 직관적이고 이해하기 쉽습니다. 다만 정규형은 성능차원에서 보완이 필요한 대가 존재할 수 있음 정규화의 목적 정규화를 하는 가장 근복적인 이유는 중복 데이터(속성,엔터티)를 제거하기 위함 중복데이터는 정합성에 악영향을 미치고 데이터 이상현상인 아노말리를 발생시킵니다. 중복을 완전히 제거하는 것은 불가능하지만 최소화시킬 수 있을만큼 최소화해야 합니다. 아노말리 아노말리는 데이터 이상 현상입니다. 릴레이션에 존재하는 데이터에 의도하지 않은 이상현상이 발생할 때가 있고, 아노말리는 중복된 데이터 때.. 2021. 9. 28. 2 데이터 모델링 기본 개념 2.1 관계형 데이터 모델링 관계형 모델이란? 함수 종속(Functional Dependency)에 의해 정규화(Nomalization)된 모델 관계형모델에서 기초가 되는 개념이 릴레이션 릴레이션 (테이블)은 가로 세로로 이루어 진 표 형태이고 머리부분인 어트리뷰트(컬럼)과 몸통부분인 튜플(로우)로 구성됩니다. 튜플의 집합이 릴레이션입니다. 어트리뷰트 중 튜플을 유일하게 식별할 수 있는 어트리뷰트를 식별자(PK)라고 합니다. 어트리뷰트의 수를 차수(Degree)라고 하며 튜플의 수를 카티널리티(Cardinality)라고 합니다. 특징 1.릴레이션에서 각 튜플을 유일해야 한다는 것 2.어트리뷰트는 유일한 값이 사용돼야 하며 다중 값이나 복합 값이 존재해서는 안됩니다. (한 로우에 여러 값이 들어가 있는 경.. 2021. 8. 17. 이전 1 다음
