728x90 반응형 데이터모델러10 [개념모델링연습] DA 공모대회 2018년 일반부 개인 답안 보통 모델링 이론 책에서는 개념 모델링에 대해서는 상세하게 언급을 하지 않는 것 같은데, 이번 문제를 풀 때에도 난 개념 모델링의 중요성에 대해 한번 더 깨닫게 되었다. 정말 논리모델링으로 이어가는데 부담이 덜해서 좋았다. 개념 모델링 결과는 아래와 같다. ERD 해설 국가는 별도로 관리하며 제조사에 원산지 정보를 제공함 상품 엔터티가 로직적으로는 핵심임 온라인상품분류체계와 타상품분류체계는 다대다관계로 매핑함 구성상품에 대한 상품 식별자도 상품에 통합하여 배타관계를 해소함 총평 개념 데이터 모델인데도 불구하고 엔터티가 많이 도출되었다. 복제 엔터티가 몇 개 있어서 많아 보이기도 하지만 구성상품이나 연관상품은 뺄지 말지 고민을 했는데 로직적으로 상품 엔터티가 핵심이다보니 상품 관련된 엔터티들은 빼는 것보다.. 2023. 11. 19. [논리모델링연습] DA 공모대회 2018년 학생부 대상작 ERD 분석 요구사항명세서를 보고 ERD를 직접 그려보는 것도 중요하지만, 잘하는 사람은 어떻게 했는지 분석하는 것 또한 중요하다고 생각한다. 그래서 직접 대상작을 한땀 한땀 그려가보면서 어떤 의도로 이렇게 그렸는지, 왜 이렇게 통합했는지 등을 분석하고자 그려봤다. ERD 분석 엔터티 정의 정보시스템개체 엔터티에 대해 통합을 아주 잘했다. 로직에 가장 필요한 테이블, 컬럼을 제외하고 나머지 불필요하거나 비중이 덜한 부분은 한번에 통합해서 선택과 집중을 잘했다는 느낌이 든다. 스크립트 엔터티 또한 통합을 아주 깔끔하게 잘했다. 자칫하면 더러워지거나 지저분할 수 있는 부분이었는데 과연 대상작이구나 싶었다. 테이블매핑이나 컬럼매핑 또한 깔끔하다. 필자는 이 부분을 어떻게 했는지가 제일 궁금했는데 굉장히 확장성 있으면서도 .. 2023. 8. 19. [개념모델링연습] DA 공모대회 2018년 학생부 개인 답안 주어진 시간 안에 논리 모델링을 작성하여 제출하기 위해서는 개념 모델링부터 설계하여 빠르게 뼈대를 잡는 것이 중요하다고 생각한다. 개념 모델링의 경우 정해진 형식은 있으나 디테일은 작성자마다 다를 수 있으므로 필자는 아래와 같이 작성하였다. 주식별자의 경우 엔터티의 본질과 동일하므로 제외하였음 다대다관계를 해소하기 위한 관계(연관) 엔터티는 제외하고 다대다 관계 그대로 유지함 키 엔터티 위주로 표시함 서브타입은 표시하지 않았음. 이에 따라 엔터티 간 관계가 논리모델링에서는 바뀔 수 있음 개념 ERD는 제출용이 아니고 설계 뼈대를 잡기 위함이므로 처음 한번만 빠르게 그리므로 논리 ERD과 논리적으로 맞지 않는 부분도 있음. 즉 개념 ERD는 수정하지 않음 ERD 해설 테이블과 컬럼을 제외한 모든 오브젝트(.. 2023. 8. 15. [논리모델링] 엔터티만 보고 1차 정규화 대상 여부를 알 수는 없다. 1차 정규화에 대한 이론적인 내용부터 간단하게 짚고 가도록 하겠다. 엔터티의 속성이 원자값(Atomic Value, 하나의 값)을 갖도록 테이블을 분해하는 것 속성이 하나의 값을 가진다는 의미는 속성 내에서 하나의 값을 가지는 것과, 레코드 단위에서 하나의 값을 가지는 것으로 나눌 수 있다. 해당 내용에서는 후자에 대해서만 언급하겠다. 아래 엔터티를 보자. 해당 엔터티에 대응되는 테이블에는 아래의 값을 예시로 한다. 여기서 환자번호 2의 김갑수 환자가 몇달 뒤 재진료를 하게 되어 신규 데이터가 발생하였다. 보이는가? 주민등록번호야 업무식별자니까 그렇다 치더라도 아래 4개의 데이터는 중복해서 들어갔다. 지번주소 도로명주소 상세주소 우편번호 성별 휴대폰 등록자명 등록자명의 경우 시스템속성이므로 제외하겠다. .. 2023. 6. 4. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
