728x90 반응형 논리데이터모델2 [논리모델링연습] DA 공모대회 2017년 일반부 개인 답안 확실히 일반부가 학생부보다 더 어렵다는 생각이 들었는데 이번 문제는 정말 난해했다. 자잘한 부분들을 과연 어디까지 챙기고 통합할 것인지, 관리해야할 데이터의 깊이(depth)를 정하는 것이 관건이었다고 생각한다. 각설하고 논리 ERD는 아래와 같다. ERD 해설 회원 엔터티에 과연 어디까지 통합할지가 첫번 째 관건이었다. 회원/비회원 로직과 회원가입/탈퇴/재가입 로직과 개인/그룹 회원, 고유식별자 정보를 별도로 뺀다면 회원 엔터티와의 관계를 어떻게 가져갈 것인가? 등 동시에 생각해봐야할 점들이 많았다. 보시다시피 회원 엔터티에 회원가입/탈퇴/재가입 로직과 개인/그룹을 통합했고 고유식별자 정보는 밖으로 뺐다. 또한 회원/비회원도 분리를 하여 회원 엔터티에 좀 더 집중할 수 있게끔 하였다. VOC게시판과 공.. 2024. 1. 2. [논리모델링] 논리 모델링과 물리 모델링은 별개일까? 해당 내용을 논리 모델링에 쓸지, 물리 모델링에 쓸지 고민을 하였다. 현업에서는 논리 데이터 모델링을 먼저 진행하므로 해당 주제에 내용을 전개하고자 한다. 논리 모델링이란 무엇인가, 물리 모델링이란 무엇인가 개념적이고 이론적인 내용은 넘어가겠다. 대부분의 이론 책을 보면 다음과 같은 프로세스에 따라 모델링이 진행됨을 소개한다. 여기서 개괄 데이터 모델, 개념 데이터 모델에 대한 부분은 해당 글의 주제를 벗어나므로 제외한다. 논리 데이터 모델링과 물리 데이터 모델링은 언뜻 보기에는 전혀 다른 영역처럼 보인다. 하지만 다른 영역이라고 볼 수는 없다. 다시 아래와 같이 언급하고자 한다. 논리 데이터 모델과 물리 데이터 모델을 별개의 영역이라 보는 것은 좋지 않다. 그렇다면 같은 영역인가? 그것도 아니다. 필자.. 2023. 5. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형
