데이터 모델링

데이터 모델

1. 구조 : 데이터 정적 성질
2. 연산 : 데이타 동적성질
3. 제약조건 : 데이터의 논리제약
 
개체 : 다른것과 구별되는 객체

개체 타입 : 이름과 속성들로 정의

개체 집합 : 개체 인스턴스 들의 집합(개체 모임)

단순 속성 : 더이상 작은 요소들로 분할할수 없는 속성

복합 속성 : 몇개의 단순속성으로 분해할수 있는 속성

단일값 속성 : 특정 개체에 대해 하나의 값만 지님 예)이름

다중값 속성 : 한 개체에 대해 여러값을 가질수 있음 예)취미

유도 속성 : 다른 속성이나 개체가 가지고있는 값으로 부터 유도되어 결정될 경우

저장 속성 : 유도속성을 생성하는데 사용된 속성

널 속성 : 널 값을 갖는 속성

관계 타입 : 개체 집합들 사이의 대응, 즉 매핑을 의미

[학생] - <등록> - [과목]

전체 참여 : A-B관계에서 개체집합 A와 모든 개체가 A-B관계에 참여 
예) 교수 - 학과 관계

부분 참여 : A-B관계에서 개체집합 A의 일부 개체만 A-B관계에 참여
예) 학생 - 과목 관계

존재 종속 : 어떤 개체 B의 존재가 A의 존재에 종속될때, B는 A에 존재종속
  A : 주개체, B : 종속개체(주개체가 존재함으로 인해 존재)

약한 개체타입 : 자신의 속성만으로는 키를 명세할수 없는 개체 타입
강한 개체타입 : 자신의 속성으로 구성된 키를 가진 개체 타입

*논리적 데이타 모델

<릴레이션 스키마 모델> : 개체와 관계성을 모두 테이블로 정의
<네트워크 데이타 모델> : 스키마 다이어그램
<계층 데이타 모델> : 사이클이 없음(네트워크 데이타 모델과 차이)