출간 이래 데이터 모델러와 DA(Data Architect)들로부터 필독서로 인정받아온 [관계형 데이터 모델링 노트]의 개정판이다. 이 책은 저자의 [관계형 데이터 모델링 프리미엄 가이드]와 함께 데이터 모델링 분야에서 최고의 권위를 인정 받고 있다.
모델러와 DA의 필독서
모델링에 대한 이론서이지만 체계적인 이론 외에도 저자의 현장감 넘치는 실무 경험이 내용 곳곳에 녹아 있다. 블로그와 유사하게 편집해서 쉽게 읽히고, 심도 있게 설명해서 이해하기 쉽다. 전문 모델러뿐만 아니라 DAP(Data Architecture Professional) 자격증을 준비하는 사람들에게도 필독서로 추천 받고 있는 책이다. 모델러나 DA(Data Architect), 분석 설계자, 리더 개발자에게도 강력히 추천한다.
통독하지 않더라도 사무실에 놓고 의문이 생길 때마다 찾아보면 좋다. 찾아보기 쉽도록 기획하여 목차만 보고도 원하는 부분을 찾을 수 있다.
개정판에서 추가되고 바뀐 내용
개정판은 데이터 모델링 현장의 변화를 수용해 몇몇 장을 추가하는 한편, 관련 용어를 현실적으로 바꿨다. 추가한 내용은 △반복 속성으로 인한 1정규형 위반 사례 △통합을 고려하지 않아도 되는 경우 △부분 인조 식별자를 사용할 수 있는 경우 △관계 존재성과 관계 속성의 널(Null) 제약 등이다.
-반복 속성으로 인한 1정규형 위반 사례: 데이터 모델링 실무에서 많이 발생하는 1정규형의 위반 사례에 대해 설명했다. 왜 지양해야 하는지를 분명히 소개했다.
-통합을 고려하지 않아도 되는 경우: 통합을 위한 통합이 되지 않도록 통합하지 않아도 되는 몇 가지 조건을 설명했다. 이 조건에 해당되지 않는다면 통합해야 함을 강조한 것이다.
-부분 인조 식별자를 사용할 수 있는 경우: 부분 인조 식별자인 ‘~순번’을 사용할 수 있는 경우에 대해 설명했다. 부작용이 심한 탓에 필자는 ‘~순번’ 속성을 사용하지 말 것을 권고한다. 초판에서는 일부러 설명하지 않았지만, 질문을 많이 받는 것이기 때문에 개정판에서 추가했다.
-관계 존재성과 관계 속성의 널(Null) 제약: ERWIN 9의 영향으로 추가한 내용이다. ERWIN 7까지는 관계 존재성과 관계 속성의 널 제약을 연동시켰는데, 9에서는 다른 툴과 마찬가지로 연동되지 않도록 했다. 각 개념을 잘 이해할 수 있는 환경이 조성돼서 추가했다.
이 책에서 다루는 주요 내용
- 데이터의 본질을 파악하는 정규화
- 데이터를 일반화하는 통합화
- 서브타입 모델에 대한 각종 예제
- 엔터티를 도출하고 정의하는 방법
- 인조 식별자와 업무 식별자를 선택하는 방법
- 관계의 실제적인 정의
- 이력 관리에 대한 다양한 모델
- 하산하는 과정인 비정규화
- 속성 표준화를 하는 방법
만든 이 코멘트
저자 직강에 초대
데이터 아키텍트(DA)나 데이터 모델러가 되길 원하세요.
DAP 자격증을 준비하고 계시나요.
수많은 독자와 업계 전문가들로부터 이론과 경험을 겸비한 전문 모델러로 인정 받고 있는 저자가 심도 있고 체계적인 모델링 이론과 현장감 넘치는 실무 경험을 공유해 드립니다. 여러분 안에 숨어 있는 모델링 잠재력이 깨어나도록 망설이지 말고 도전해 보세요.
http://dataprofessional.tistory.com
01 엔터티 이야기
1.1. 집합과 엔터티
1.2. 엔터티에 대한 서설
1.3. 엔터티 정의가 왜 중요한가?
1.4. 엔터티 분류법
1.5. 엔터티 정의 방법 - 보이는 것인가?
1.6. 엔터티 정의 방법 - 스스로 존재하는가?
1.7. 종속 엔터티의 종류
1.8. 모델(ERD)과 메타 시스템의 속성 설명
1.9. 엔터티 정의 방법 - 원천 데이터인가?
1.10. 데이터 본질에 따른 엔터티 분류법 - 실체?행위?가공?기준
1.11. 실체 엔터티란?
1.12. 행위 엔터티란?
1.13. 가공 엔터티란?
1.14. 기준 엔터티란?
1.15. 엔터티 정의 방법 - 데이터 생성에 따른 분류법
1.16. 엔터티 정의 방법 - 엔터티 유형에 따른 분류법
1.17. 교차 엔터티란?
1.18. 엔터티 설계 원칙
1.19. 엔터티 명은 어떻게 정하는가?
1.20. 다양한 엔터티에 대한 명명법
1.21. 엔터티 설명은 어떻게 기술하는가?
1.22. 개념 모델에 포함하는 주요 엔터티란?
1.23. 엔터티 정의의 또 다른 이름 - 업무 식별자
1.24. 업무 식별자 도출 방법
1.25. 업무 식별자 표현 방법
1.26. 데이터 모델을 검증할 수 있는가?
1.27. 엔터티 검증
1.28. 데이터 모델 설계 원칙
1.29. 무결성에 대해서
1.30. 성능에 대해서
...02 정규화 이야기
2.1. 정규화에 대한 서설
2.2. 정규화란?
2.3. 함수 종속이란?
2.4. 결정자와 종속자
2.5. 함수 종속과 폐포
2.6. 함수 종속과 정규화
2.7. 그냥 릴레이션과 비정규형 릴레이션
2.8. 등산과 정규화
2.9. 정규화를 하면 좋아지는 게 무엇인가?
2.10. 아노말리란?
2.11. 정규형의 종류
2.12. 1정규화와 원자 값
2.13. 1정규화의 대상
2.14. 1정규형과 비정규형
2.15. 반복 속성으로 인한 1정규형 위반 사례
2.16. 2정규형
2.17. 2정규형 위반인가?
2.18. 3정규형
2.19. BC정규형
2.20. 4정규형
2.21. 5정규형
2.22. 정규화 요약
2.23. 3정규화까지만 수행하면 된다?
2.24. 정규형과 성능
03 데이터 통합과 서브타입 이야기
3.1. 데이터 통합에 대한 서설
3.2. 일반화와 상세화
3.3. 데이터 통합과 엔터티 통합
3.4. 통합이 대세인가?
3.5. 어떤 경우에 통합을 고려하는가?
3.6. 통합을 고려하지 않아도 되는 경우
3.7. 데이터 통합이 어려운 또 다른 이유
3.8. 데이터 주제 영역이란?
3.9. 주제 영역 설계 방법
3.10. 데이터 오너십과 모델 오너십
3.11. 데이터 통합의 시발점
3.12. 데이터 통합과 정규화
3.13. 통합과 합체
3.14. 주 식별자가 다른 엔터티의 통합
3.15. 서브타입에 대한 서설
3.16. 서브타입과 부분집합
3.17. 서브타입은 어떻게 도출하는가?
3.18. 왜 서브타입을 사용하는가?
3.19. 한 엔터티에 서브타입이 여러 개 존재한다?
3.20. 서브타입과 코드
3.21. Is-A 서브타입과 Part-Of 서브타입
3.22. 배타 서브타입과 중복 서브타입
3.23. 배타 서브타입과 이력 데이터
3.24. 중복 서브타입에 대한 설계
3.25. 중복 서브타입의 주의점
3.26. 완전 서브타입과 불완전 서브타입
3.27. 서브타입과 슈퍼타입의 관계
3.28. 서브타입의 오해 ? 슈퍼타입과 서브타입은 부모 자식 관계다
3.29. 슈퍼타입?서브타입 논리 모델의 물리 모델 변환
3.30. 서브타입 모델의 물리 모델 변환 - 서브타입별로 엔터티 분할
3.31. 서브타입 모델의 물리 모델 변환 - 슈퍼타입 엔터티로 통합
3.32. 서브타입 모델의 물리 모델 변환 - 슈퍼타입?서브타입 개별 생성
3.33. 서브타입 모델의 물리 모델 변환 - 슈퍼타입?서브타입 개별 생성(배타 관계)
3.34. ERWin 툴의 서브타입 표기법
3.35. 중첩 서브타입
3.36. 서브타입 간의 관계 표현법
3.37. 잘못된 서브타입
3.38. 범주에 대해서
04 속성 이야기
4.1. 속성에 대한 서설
4.2. 식별자 속성과 비식별자 속성
4.3. 식별자 종류 ? 후보 식별자
4.4. 식별자 종류 ? 주 식별자
4.5. 주 식별자가 바뀌는 현상
4.6. 어떤 속성을 주 식별자로 선택해야 하는가?
4.7. 주 식별자를 단순하게 설계해야 하는 이유
4.8. 주 식별자 선정 절차
4.9. 복잡한 주 식별자
4.10. 복합 주 식별자의 속성 순서
4.11. 교차 엔터티의 주 식별자
4.12. 사원 엔터티의 주 식별자와 사원의 정의에 대해서
4.13. 식별자 종류 ? 인조 식별자
4.14. 인조 식별자를 사용해야 좋을 때
4.15. 업무 식별자와 인조 식별자의 혼합
4.16. 부분 인조 식별자를 사용할 수 있는 경우
4.17. 식별자 종류 ? 대리 식별자
4.18. 식별자 종류 ? 슈퍼 식별자
4.19. 속성 종류 ? 기초 속성
4.20. 속성 종류 ? 관계 속성
4.21. 속성 종류 ? 추출 속성
4.22. 속성 종류 ? 시스템 속성
4.23. 추출 속성의 종류 ? 중복 속성
4.24. 시점 데이터가 중복 속성이다?
4.25. 중복 속성을 사용할 수 있는 경우
4.26. 단일 값 속성과 다가 속성
4.27. 단순 속성과 복합 속성
4.28. 필수 속성과 선택 속성
4.29. 배타 속성
4.30. 코드 속성과 비코드 속성
4.31. 일반 코드와 식별자 코드
4.32. 식별자 코드와 일반 코드의 관리
4.33. 식별자 코드와 일반 코드의 상호 변환
4.34. 통합 코드로 설계할지 개별 엔터티로 설계할지?
4.35. 코드 속성의 명명법
4.36. 코드 인스턴스 설계 원칙
4.37. 코드를 사용하는 용도
4.38. 코드 엔터티와 참조 무결성 관계
4.39. 통합 코드 엔터티와 개별 코드 엔터티
4.40. 일반적인 코드 모델
4.41. 전체 코드의 부분집합을 관리하는 모델
4.42. 코드 값 간 관계를 관리하는 코드 모델
4.43. 출력 순서를 관리하는 코드 모델
4.44. 코드 모델의 이력 관리
4.45. 속성 명은 어떻게 정하는가?
4.46. 속성 설명
4.47. 속성 표준화
4.48. 도메인
4.49. 데이터 타입 선정 원칙과 절차
4.50. 널에 대한 서설
4.51. 널과 DBMS와 인덱스
4.52. 널 특징과 사용법
4.53. 속성 검증
05 관계 이야기
5.1. 관계에 대한 서설
5.2. 관계선이 의미하는 것
5.3. 관계를 설계할 때 고려할 사항
5.4. 참조 무결성
5.5. 기준 엔터티의 참조 무결성
5.6. 종속 관계와 참조 관계
5.7. 식별 관계와 비식별 관계
5.8. 종속?참조 관계와 식별?비식별 관계
5.9. 식별 관계와 비식별 관계를 채택하는 예외 경우
5.10. 관계 속성과 관계 엔터티
5.11. 관계 엔터티의 특징
5.12. 관계 엔터티 선택 기준
5.13. 관계선의 구성 요소
5.14. 관계 구성 요소 - 관계비
5.15. 관계비 분석 방법
5.16. 관계 구성 요소 - 관계 존재성
5.17. 상위 엔터티의 관계 존재성
5.18. 관계비와 관계 존재성의 표기법
5.19. 관계 존재성과 관계 속성의 널 제약
5.20. 관계 구성 요소 ? 관계 참여수
5.21. 관계 참여수와 주 식별자
5.22. 관계 참여수와 연관된 다앙한 설계 방법
5.23. 관계 명
5.24. 관계 명 붙이는 방법
5.25. 관계 명이 필요할 때와 필요 없을 때
5.26. 일대일 관계
5.27. 일대일 관계와 이력 데이터
5.28. 배타 관계
5.29. 주 식별자가 다른 엔터티의 배타 관계
5.30. 재귀 관계
5.31. 재귀 관계의 관계비
5.32. 재귀 관계에서의 데이터 발생 규칙
5.33. 분류 계층 모델
5.34. 추출 관계
5.35. 양방향 관계
5.36. 잘못 설계한 관계선
5.37. 잘못 설계한 관계선의 다양한 예제
5.38. 관계 검증
06 이력 데이터 이야기
6.1. 이력 데이터에 대한 서설
6.2. 이력 데이터와 내역 데이터
6.3. 이력 엔터티 설계 시점
6.4. 이력 데이터를 설계하는 방법
6.5. 이력 데이터를 설계하는 첫 번째 방법
6.6. 이력 데이터를 설계하는 두 번째 방법
6.7. 이력 데이터를 설계하는 세 번째 방법
6.8. 이력 데이터를 설계하는 네 번째 방법
6.9. 속성 단위의 이력 모델과 추출 속성
6.10. 속성 그룹 단위로 이력 데이터를 설계하는 예제
6.11. 이력 데이터를 설계하는 다섯 번째 방법
6.12. 이력 데이터를 종 테이블로 설계하는 다양한 방법
6.13. 함께 변경된 속성을 알아야 할 때
6.14. 선분이력
6.15. 선분이력의 종료일자
6.16. 기간을 의미하는 종료 일자
6.17. 이력 엔터티의 주 식별자
6.18. 이력 엔터티 설계 절차
6.19. 서브타입의 이력 모델
6.20. 정정 데이터
07 비정규화 이야기
7.1. 비정규화에 대한 서설
7.2. 비정규화 원칙
7.3. 비정규형의 단점
7.4. 비정규화 과정
7.5. 비정규화 방법 - 역정규화
7.6. 비정규화 방법 - 엔터티 합체
7.7. 비정규화 방법 - 엔터티 분해
7.8. 비정규화 방법 - 요약 엔터티
7.9. 비정규화 방법 - 추출 속성
7.10. 이전 값을 관리하는 모델을 설계하는 방법
7.11. 비정규화 방법 - 추출 엔터티
7.12. 비정규화 방법 - 반복 속성
7.13. 비정규화 방법 - 중복 데이터
참고 문헌
용어 대역표 I 약어 목록
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김기창 [저]
데이터 분야에서 15년 이상 일하고 있으며, 현재는 위즈덤마인드(www.wisdom-mind.co.kr)에서 대표 컨설턴트로서 데이터 모델링과 DA(Data Architecture) 컨설팅을 하고 있다. 특별히 풍부한 실전을 바탕으로 데이터 모델링을 직접 수행하며, 실무에 적절한 DA 컨설팅을 하는 것이 강점이다. 저서로는 [데이터베이스 활용을 위한 SQL Server 2000], [관계형 데이터 모델링 프리미엄 가이드], [관계형 데이터 모델링 노트]가 있다. [전사적 데이터 아키텍처 프레임웍에 대한 개념 모델 개발] 논문을 발표했고, [데이터 모델 리소스 북 1권]을 번역했다.
모델러가 기업에게 제공할 최고의 가치는 좋은 모델을 제공하는 것이라고 생각하고 있다. 소명을 갖고 많은 기업에서 진짜 모델이 운영되는 것을 꿈꾸고 있으며, 그런 모델을 설계하는 진짜 모델러가 많아질 수 있도록 노력하고 있다.
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