DAsP 정리 및 오답노트 - 데이터 모델링(1)

1. 데이터 모델링에 대한 설명

- 논리 모델링의 외래키는 물리 모델에서 반드시 구현되지는 않는다.

 

2. 데이터 모델링에 대한 단계 중 아래에서 설명하는 단계는 어떤 단계의 모델링인가? 개념적 데이터 모델링

- 추상화 수준이 높고 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
- 전사적 데이터 모델링
- EA 수립 시 많이 이용됨

3. 엔터티-인스턴스-속성-속성값에 대한 관계 설명

- 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.

- 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.

- 하나의 엔터티의 인스턴스는 다른 에너티의 인스턴스간의 관계인 Paring을 가진다.

 

4. 정규형

- 1차 정규형 : 모든 속성은 반드시 하나의 값. 속성값의 중복 제거

- 2차 정규형 : 식별자에 종속되지 않는 속성의 중복 제거

- 3차 정규형 : 2차 정규형 만족 + 식별자 외 일반 칼럼간의 종속 존재 제거

 

5. 데이터 모델이 우리에게 제공하는 것

- 시스템을 구축하는 틀 제공

- 시스템의 구조와 행동을 명세화할 수 있게 한다.

- 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부사항은 숨기는 다양한 관점 제공

 

6. 데이터 모델링의 주의점

- 중복(Duplication)

- 비유연성(Inflexibility)

- 비일관성(Inconsistency)

 

7. 릴레이션의 차수(Degree)와 Cardinality 구하기 Degree : 4, Cardinality : 3

1	홍길동	1학년	컴퓨터
2	고길동	2학년	전기
3	박길동	3학년	기계

8. 개발자들의 시스템 이해에 데이터 모델링이 필요한 이유

- 데이터 정의, 생명주기 정보 그리고 언제 어떻게 데이터가 사용되었는지 등을 추적할 수 있는 정보를 데이터 모델링이 제공

- 물리적인 것과 논리적인 것을 구별하여 데이터를 사용하는 사람과 물리적인 모든 것으로부터 독립되어 조직과 사용자가 필요로 하는 필수적이고 기본적인 데이터를 정의

- 데이터 모델링은 사용자가 원하는 것의 논리적 개념과 시스템이 어떻게 그것을 제공하는지의 물리적 개념을 명확하게 나타내 줌

 

9. 객체지향 모델링의 용어 설명

- 조직이나 시스템은 객체라는 것에 관련되어 있고 객체에 대한 정보를 저장

- 객체는 대개 객체를 기술하는 데이터와 그 기술 데이터를 운영하는 메소드로 구성

- 객체는 연관(Association) 또는 상속을 통해서 다른 객체와 연결됨

 

10. 식별자(Unique Identifier)의 정의와 유형의 설명

- 후보 식별자 : 하나의 엔터티로부터 식별자를 추출하기 위해서는 가능성이 있는 속성들을 먼저 찾는데 이런 속성들을 후보키라고 한다.

- 식별자 : 후보자키들 중에서 식별자가 결정되는데 이 속성을 식별자라 한다.

- 식별자란 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 의미한다.

 

11. 개념 데이터 모델링에서 모든 엔터티를 결정할 때 먼저 고려해야 할 사항

향후 관리 여부 확인 - 관리 대상 판정 - 집합 여부 확인

 

12. 개념 데이터 모델에서 "엔터티는 집합이어야 하지만 모든 집합이 모두 엔터티가 되는 것은 아니다."

 

13. 엔터티 후보 도출을 위해서 참조해야 할 사항

- 기존 시스템 도큐먼트

- 자료흐름도

- 현장 조사

 

14. 엔터티가 되기 위해서는 집합이어야 하는데, 가로와 세로 중 가로에 해당하는 것은? 속성

 

15. 제 2 정규형에서 제 3 정규형이 되기 위한 조건? 이행적 함수 종속 제거

 

16. 데이터베이스의 특성

- 데이터베이스는 계속적으로 변화된다.

- 데이터베이스는 실시간으로 접근한다.

- 데이터베이스는 동시 공용이다.

 

17. 물리 데이터 모델링에서 칼럼이 되는 논리 데이터 모델의 구성 요소? UID, 속성

 

18. 제 1 정규형과 관련된 것

- 유일값

- 결과적으로 자식 엔터티를 가진다.

 

19. 정규화의 설명

- 중복값이 줄어든다.

- 데이터 구조의 안정성에 영향을 준다.

 

20. 데이터를 표준화할 경우의 장점

- 부서 간 명확한 의사소통 가능

- 필요 데이터 소재 파악에 소요되는 시간 감소

- 부서 간 데이터 공유 시 비용 및 변환 횟수 감소

 

21. 논리모델의 전개와 관련된 설명

- 논리모델의 엔터티는 물리모델의 테이블이 된다.

- 논리모델의 속성은 물리모델의 칼럼이 된다.

- 논리모델의 M:N 관계는 물리모델의 테이블이 된다.

 

22. 객체지향 모델링과 관련된 설명

- 객체는 메소드를 다른 객체로 전달할 수 있다.

- 메소드를 오버라이딩(Overriding)해서 다른 객체에서 사용 가능하다.

- OID(Object Identifier)는 객체의 값 일부를 사용하며 그 값이 바뀌면 OID도 변경 가능하다.

 

23. 절대종속관계(식별자관계)이던 상대종속관계(비식별자관계)이던 1:M 직접 관계이면 상위 엔터티의 식별자가 하위 엔터티에 상속된다.

 

24. 개념 데이터 모델은 전사 차원에서 작성하는 것이 바람직하다.

 

25. 2차 정규화의 결과로 속성이 삭제될 수 있다.

 

26. 아래에서 설명하는 것을 지칭하는 개념 Role name

- 다른 개체의 속성을 가져와서 속성명을 다르게 정의한다.
- 여러 개체가 동일한 개체를 참조하는 경우, 속성명을 다르게 정의해야 할 필요성이 높아진다.

27. 정규화의 장점

- 새로운 요구사항을 발견할 수 있다.

- 복잡한 코드를 사용하지 않아도 된다.

- 데이터 구조를 안정적이게 한다.

 

28. 선분 이력을 하기에 가장 좋은 항목? 매일, 매주 등 불규칙하게 바뀌는 상품의 가격

 

29. 다음 설명에 가장 알맞은 선분 이력 관리 유형? 인스턴스 레벨 이력관리

- 하나의 속성이 바뀌더라도 전체 행(row)을 새롭게 생성한다.
- 둘 이상의 속성이 바뀌면 이벤트가 모호해지며, 저장 공간이 낭비될 수 있다.

30. 선분 이력 관리를 하는 중, 어떤 속성이 바뀌는지 확인하고 싶을 때

- 속성 레벨 이력관리를 검토

- 전체적으로 변화가 발생할 가능서이 낮으면서 이력 관리 속성이 많은 경우 적합

- 기존 이력 관리에 비해 이력 검색이 어려워짐

 

31. 아래의 상황에서 가장 알맞은 변환 방법은? 수퍼타입 기준 테이블 변환

- 통합된 테이블에 모든 서브타입의 데이터나 속성을 포함하려는 경우
- 서브타입이 적은 양의 속성이나 관계를 가지는 경우

32. 아래 설명에 해당하는 모델링은? 리버스 모델링

- 기존 시스템의 모델 비보유 혹은 미현행화 시에 시스템의 메타 정보를 활용하여 모델을 작성하는 것
- 모델링 Case Tool을 활용하여 기존 산출물을 통해 메타 정보를 수집하여 이를 토대로 테이블과 칼럼을 분석한 후 이들의 관계를 파악하여 모델을 작성함

33. 논리 데이터 모델의 서브타입은 물리 데이터 모델의 테이블로 변환된다.

 

34. 물리 데이터 모델에서는 특정 DBMS의 특성이 고려되어야 한다.

 

35. 속성 변환과 관련된 내용

- 칼럼명은 표준화된 약어를 사용한다.

- SQL 예약어의 사용을 피한다.

- 실제 데이터를 사용하여 변환을 검증한다.

 

36. 레코드를 기준으로 테이블을 분할하는 방법? 수평분할