식별자

앞선 글에서는 나오지 않았던 개념이나 헷갈리는 문제들을 토대로 정리하고 '데이터 모델링의 이해' 챕터를 마무리하고자 합니다. 데이터 모델링✅ 데이터 모델링 시 유의점 3가지! 중복: 중복은 데이터의 무결성을 저해하고 저장 공간의 낭비를 초래할 뿐만 아니라, 데이터 갱신 시 일관성 문제를 발생시킬 수 있습니다. 따라서, 데이터 모델링 과정에서는 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 정확히 파악하여 중복성을 최소화해야 합니다. 비유연성: 데이터 모델의 설계는 업무의 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 해야 합니다. 비유연한 데이터 모델은 사소한 업무 변화에도 모델을 수시로 변경해야 하며, 이는 유지보수의 어려움을 가중시킵니다. 이를 방지하기 위해, 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리..

이번에는 엔티티의 속성, 관계, 식별자 등에 대해 정리해 보겠습니다. 속성(Attibutes)데이터 모델링 과정에서 엔티티를 정의한 후, 그 다음 과정은 각 엔티티의 세부 특성을 나타내는 '속성'을 식별하는 것이라고 볼 수 있습니다.속성은 데이터 모델의 근본적인 구성 요소 중 하나로, 데이터베이스에서 관리되는 데이터의 성격과 특성을 정의합니다. ✅ 속성이란?속성은 데이터베이스 시스템에서 엔티티를 구성하고, 엔티티의 특성을 설명하는, 더 이상 쪼개지지 않는 데이터의 최소 단위입니다.예를 들어, '직원' 엔티티의 경우 '이름', '주소', '전화번호' 등이 이에 해당합니다.각 속성은 엔티티의 구체적인 정보를 나타내며, 이 정보를 통해 엔티티의 인스턴스를 구별할 수 있습니다. ✅ 속성값이란?속성값은 속성에 할..