정규화 (Normalization) 정규화란 데이터 정합성(데이터의 정확성과 일관성을 유지하고 보장)을 위해 Entity(이하 테이블)를 작은 단위로 분리하는 과정이다. 장점 이상 현상 제거 및 방지 데이터베이스 구조 확장시 재 디자인 최소화 데이터 입력/수정/삭제 성능 향상 단점 Join 연산 증가 데이터 조회 성능 저하 단, 항상 조회 성능을 저하시킨다는 것은 아님. 기본적으로 중복된 데이터를 제거함으로써 조회성능을 향상시킬 수 있음을 알아야한다. 성능을 고려한 데이터 모델링의 순서는 정규화 수행 → DB 용량 산정 → 트랜잭션 유형 파악 → 반정규화(역정규화) → PK/FK 조정 → 데이터 모델 검증 정규화의 종류 1. 1차 정규화 같은 성격과 내용의 속성이 중복될 때, 1. 중복 값은 제거 2. ..

데이터 모델의 이해 데이터 모델링이란 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법 현실 세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정 모델링의 특징 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가짐 시스템 구현, 업무분석, 업무 형상화의 목적이 있음 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법으로 이해하기 쉽도록 하는 단순화의 의미를 가짐 애매모호함을 배제하고 누구나 이해 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가짐 데이터 모델링 자체로 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가짐 데이터 모델링 유의점 중복(Duplication) 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 ..