쏚쏚스포이드

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• 식별자는 그 대상을 제외한 누구도 같은 값을 가지고있으면 안됨
• 식별자 사용가능 Column = { user_id, national_id }
• 인조키 - 행이 추가될때마다 중복되지 않는 값을 부여할수도있다
• 식별자가 될 가능성이 있는 키들의 모음 = candidate key
• 이 후보키 중에서 선택한거를 기본키(Primary Key)
• 기본키가 아닌 다른키는 대체키라고 부름 또 성능향상을 위해 Secondery Index로 사용도 가능
• 중복키 - 두가지를 합쳐서 식별이 가능할수도 있는데 이런걸 중복키라고 함 ex)직원번호 + 부서번호
• ERD상에서 기본키를 식별하기 힘들 때 밑줄로 표시함

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• 저자 - 이름, 자기소개, 가입일
• 글 - 제목, 작성일, 본문
• 댓글 - 작성일, 본문
• 연관관계를 생각해보자 이런게 ERD

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• UI와 Database는 원인과 결과의 관계에 있다.

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• 속성(Attribute) == column
• 엔티티는 파일만 담을 수 있고 자식 디렉토리는 담을 수 없는 제한적인 디렉토리
• Entity = table | Attribute = Column | Relation = PK, FK | Tuple = Row

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• 설명이 가능하고 모순이 없다면 타당하다.
• 관계형 데이터베이스 모델링에 더 유효한거는 댓글 글 저자가 동일한 관계를 맺고있는 경우
• 관계형 데이터베이스는 내포관계를 허용하지 않는다.
• 표 쪼개기 가능 컴퓨터의 자원을 아낄 수 있다.(필요한 부분만 꺼내기에)
• JOIN을 통해서 쪼갠 표를 다시 합쳐서 볼 수 있다.

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• 논리적 모델링을 경험해보지 않은 사람이 개념적 모델링을 할 수 없음
• 개념적 모델링은 관계형데이터 모델링 전체 프로세스의 극치
• ERD(Entity Relationship Diagram)는 현실을 3개의 관점으로 바라볼 수 있는 파인더 3개를 제공

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• 오튜(UI로 구현해서 명확하게 확인이 가능)

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• 말의 기능을 불신하라 (말을 불신할수록 신뢰성이 높아진다)

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• 데이터모델링 순서
• 업무파악 => 개념적 데이터 모델링 => 논리적 데이터 모델링 => 물리적 데이터 모델링
• 데이터모델링은 문제를 현실로부터 뜯어내서 고도의 추상화과정을 거쳐 컴퓨터라는 새로운 현실로 옮겨담는 작업

• 관계형 Datavase를 알아보자