[생활코딩] 관계형 데이터 모델링

1. 업무파악

: UI 그려보기, 기획

 

 

2. 개념적 데이터 모델링

: 개념들을 찾고 관계 찾기, ERD

정보-그룹-관계  ex) 이름, 학번  - 저자, 글 - 작성, 참석

 

🥞 ERD (개체-관계 모델)

 

RDB는 내포 관계 허용 x 

거대 단일 테이블 → 중복 발생

 

→ 주제에 따라 표 쪼개기, JOIN 사용

 

 

Entity → table: 댓글, 글, 저자

Attribute → column: 이름, 학번

Relation → PK, FK, JOIN: 작성, 소속

 

 

(1) Entity, Attribute 찾기

 

(2) Identifier 식별자 지정(중복 x) → PK(기본키)

: 식별자는 중복 없이 사용자를 구분할 수 있어야 한다

그러한 것을 기본키(primary key)라고 한다

candidate key = primary key + alternate key

즉, 후보키 중에 하나의 기본키를 정하면 나머지는 대체키가 된다

(여러 키를 합쳐서 식별할 때는 중복키(composite key)라고 한다)

 

(3) Relationship

: 외래키(FK) 정하기

 

(4) Cardinality

: 1:1 관계, 1:N 관계, N:M 관계 구분하기

 

(5) Optionality

: Optional, Mandatory 구분하기

 

http://erd.yah.ac/

http://erd.yah.ac/

여기서 간단하게 확인해볼 수 있다

아악! 너무 헷갈려 ;ㅅ;

 

내가 그려본 ERD... 공부하면서 대충 그린거라 삐뚤빼뚤하다 ㅎ.ㅎ

 

 

3. 논리적 데이터 모델링

: 개념을 표로 전환

 

Entity를 table로 Attribute를 column으로 만들어준다!

 

그리고 Relation을 고려해서 만들어주어야 한다

1:1 관계일 때는 의존적인 쪽이 FK를 갖게 하고, 

1:N 관계일 때는 N이 FK를 갖게 하면 된다

N:N 관계일 때는 (column을 추가하기 애매함) mapping table을 추가해준다

 

mapping table을 추가해서 속성들을 FK로 받아온다

 

↓↓↓ 이건 직접 해봐야 하는 거라... 난 일단 내가 하는 프로젝트 생각하면서 짜 봤다! 맞는지는 모르겠음 ;ㅅ;

다른 사람들이랑 진행하고 있는 프로젝트라 공개하면 안 될 것 같아서 가렸다 ㅠ

 

Normalization 정규화

(제 3 정규형까지 진행할 예정!)

↓↓↓ 여기서 볼 수 있따

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1xlf6acYUziX9KgK9gOfLhdHtVWxSzIviVvIyhdwYeII/edit#gid=2096807931

denormalization - http://bit.ly/2WLMCko

 

제 1 정규형- Atomic columns

여러 개의 값을 갖고 있는 column을 해소시켜주어야 한다

여러 개의 값을 갖는 column을 따로 떼어서 mapping table을 만들어 주면 된다

하지만 굳이 그 값 하나하나를 검색해야 할 필요가 없으면 mapping table을 만들어 주지 않아도 된다

 

제 2 정규형-No partial dependencies

중복키를 없애주어야 한다

종속되는 속성을 따로 떼어주고 table 1: 종속하는 속성+ 종속되는 속성(중복), table 2: 종속하는 속성+ 종속되는 속성(중복) 이런 식으로 나눠주면 중복되는 column을 삭제해줄 수 있을 것이다

 

제 3 정규형-No transitive dependencies

이행적 종속성을 갖고 있다면 그러한 속성들을 따로 빼서 table을 만들어준다

 

 

 

4. 물리적 데이터 모델링

: DB 제품 결정, 코드 짜기

 

내가 사용하는 DB의 어떤 쿼리문에서 병목이 발생하는지를 알아야 한다 (find slow query)

 

 

성능 향상을 위해 할 수 있는 것

 

→ index: 읽기 편리, 쓰기 성능 감소

→ application: cash 사용

위의 방법이 실패한다면

→ denormalization: 표의 구조를 다시 바꾸는 것

 

 

denormalization

 

칼럼의 역정규화 - 컬럼 중복: JOIN 줄이기

join 대신 속성을 추가해서 컬럼 중복 허용

 

컬럼의 역정규화 - 파생 컬럼의 형성: 계산 작업 줄이기

속성을 추가해서 계산된 count를 추가

 

테이블의 역정규화 - 컬럼을 기준으로 table 분리

용량이 큰 속성이나 사용을 하는 경우, 하지 않는 경우로 나뉜다면 그 속성과 PK로만 이루어진 table을 만들고 원래 table에서는 해당 속성만 제거한다

 

테이블의 역정규화 - 행을 기준으로 table 분리

data가 매우 많으면 어떤 속성을 기준으로 table을 분리해준다(id 같은 속성)

 

관계의 역정규화 - 지름길: Join을 줄이기

칼럼의 역정규화와 비슷하지만 FK를 추가해서 JOIN을 줄인다는 점에서 다르다

 

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전에 여기까지 써놨는데 안 올렸길래.. ^^