728x90 반응형 ERD9 [후기] 관계형 데이터 모델링 프리미엄 가이드 예전에 읽었는데 이력으로 남기고자 한다.독서 기간은 아래와 같다.1회 차 : 2021-06-06 ~ 2021-08-022회 차 : 2021-08-02 ~ 2021-10-153회 차 : 2021-10-15 ~ 2021-12-04 모델러의 꿈을 간직하고 있었기에 이 책을 접했었다. 굉장히 실무에 가까운 느낌이 들었다. 이론이 왜 이렇게 정립되었는지 실무를 기반으로 서술하였고, 또한 실무에서 일어날 법한 놓치기 쉬운 부분들도 하나하나 서술되었다. 상당히 심도 있게 다루었다고 생각한다. 중급 모델링이 가능하다면 크게 도움이 될거 같다는 생각이 들었다. 아쉬운 부분이 있다면 좀 더 다양한 도메인을 다루었으면 싶었다. 하지만 그렇게 되면 책 페이지가 2배로 늘어나지 않았을까 싶어 이 부분은 개인적인 욕심이라.. 2024. 12. 13. [논리모델링연습] DA 공모대회 2017년 일반부 대상작 ERD 분석 과연 대상작은 다르구나 싶었다. 고객요구사항명세서를 보면서 까다로운 것들이 많구나, 버릴건 버려야겠다 생각했던 부분들을 대상작에서는 다 캐치했었다. 아래는 직접 손으로 그려가보며 한땀한땀 이해해보려한 과정이다. ERD 분석 엔터티 정의 판매와 배송, 결제 엔터티 정의는 예상할 수 있었는데 결제상품과 결제상세를 나눈 것이 의외였다. 이렇게 되면 확실히 결제상품과 독립적으로 결제수단에 따른 다양한 결제 로직을 관리할 수 있다. 판매 엔터티가 인상적이었는데 판매 엔터티에 판매진행구분을 넣는게 과연 괜찮은 방법일까 싶기도 했다. 결제로직 쪽에서 쓰기 연산(삽입, 업데이트, 삭제 등)이 생기면 트랜잭션을 길게 잡을 수 밖에 없는데 이 부분은 좀 생각이 많았다. 물리 단계가 아니라 논리 단계라 이렇게 표현한 것일까.. 2024. 1. 4. [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. [개념모델링연습] DA 공모대회 2017년 일반부 개인 답안 개념모델링의 특성상 키엔터티만 도출하는게 정석이지만 중요한 엔터티라 생각되는 부분도 같이 그렸다. 개념모델링 자체가 중요한 엔터티들을 사전에 수면 위로 띄움으로써 지속적으로 트래킹하기 위함이기 때문이다. 개념 모델링 결과는 아래와 같다. ERD 해설 통합회원 엔터티로 회원의 식별정보를 유일하게 관리함 회원 엔터티는 키엔터티가 되지만 탈퇴&재가입 등의 로직이 있으므로 액션 엔터티의 성질도 가지고 있음 비회원은 장기적으로 보면 가망고객이므로 회원 엔터티와 통합하는게 좋을 수 있으나, 현재 시점에서는 따로 분리하여 중요도를 낮춤 고객등급기준은 핵심엔터티로 기준 정보를 관리하는 기준 엔터티임 공지게시판과 VOC게시판은 성격과 쓰임새가 다르므로 분리함 총평 엔터티 갯수를 더 줄일수도 있었겠지만 일부러 좀 더 많이.. 2024. 1. 1. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
