데이터베이스 (4) 썸네일형 리스트형 물리적 모델링 데이터베이스 타입 정리 Numberic Types 숫자형 타입으로 정수, 실수형으로 나타낼 수 있음 TINYINT : -128 ~ 127까지의 작은 범위 정수들을 저장할 때 사용 SMALLINT : -32768 ~ 32767까지의 범위의 정수를 저장할 때 사용 MEDIUMINT : -8388608 ~ 8388607 까지의 정수 INT : -2147483648 ~ 2147483647 까지의 정수 BIGINT : : -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807 까지의 정수 실수형 타입 FLOAT DOUBLE Date, Timestamp DATE : 날짜를 저장하는 타입 '2023-08-23' 의 연도, 월 일 순으로 값을 저장 DATETIME : 날짜와 시간을 저장하는 데이터.. 정규화 데이터베이스 이상 현상 (anaomaly) - 데이터베이스에서 삽입, 업데이트, 삭제를 사용자가 원하는대로 이루어지지 않는 현상 - 데이터 모델링이 잘 이루어졌어야 생기지 않음 삽입 이상 - 새로운 데이터를 정상적으로 추가하기 어려운 경우 업데이트 이상 - 데이터를 업데이트 했을 때, 정확성을 지키기 어려운 경우 삭제 이상 - 원하는 데이터만 자연스럽게 삭제할 수 없는 경우 정규화 (Normalization) - 데이터베이스의 테이블이 잘 만들어졌는지 평가하고 테이블을 고쳐나가는 과정 - 정규형 (Normal Form) 의 형식을 맞춰야 한다. - 정규화를 하는 과정은 순차적인 정규형을 만족한다. (예: 3정규형을 만족하는 테이블은 1, 2, 정규화를 만족한다.) 1NF - 테이블 안에 모든 로우의 칼럼.. 논리적 모델링 데이터 모델링의 시작 - Entity, attribute, relationship 파악하는 것이 중요 - 이를 위해서는 사업 규칙 (비지니스 룰)을 파악하는 것이 중요 비지니스 룰이란? - 비즈니스 규칙은 비즈니스 내에서 고객 이름, 고객의 주문 등과 같은 개체 간의 관계를 규정함으로써 일상적인 의사결정의 길잡이 역할 [출처 : https://www.ibm.com/kr-ko/topics/business-rules] 비지니스 룰에서 Entity, Attribute, Relationship 후보 찾기 - 모든 명사는 Entity의 후보 - 모든 동사는 Relationship의 후보 - 하나의 값으로 표현할 수 있는 명사는 Attribute의 후보 - 값으로 표현할 수 있어도 여러 Attribute를 가질 수.. 데이터 모델링의 개념 데이터 모델링 개념적 구조를 정하는 것 => 논리적 모델링 데이터베이스 구축에 필요한 걸 정하는 것 => 물리적 모델링 이렇게 크게 두가지로 나뉘어지며 이번 블로그 글에서는 개념에 대해서 정리하고 공부해보고자 한다. 데이터 모델링이란? - 구조나 형태가 없는 데이터들을 사람들이 한눈에 이해하기 쉽게 정리 (데이터 모델을 만드는 것) 하는 것을 의미한다. 데이터 모델링의 목적은? - 저장하고자 하는 데이터에서 Entity, Attribute, Relationship, Constraint를 파악하고 데이터베이스를 구축할 때 기반이 될 모델을 만드는것 용어 정리 Entity (개체) : 저장하고자 하는 데이터의 주체 (대상)을 의미한다. (데이터베이스의 로우에 해당) Entity Type : 일반화한 Enti.. 이전 1 다음
