Database 설계

데이터베이스에 관한 기본적인 개념과 설계에 용이한 원칙을 설명한다

정규화 와 통합화(일반화 ) 가 DB 모델링의 전부이다

엔티티
- 엔티티(테이블)란 특성이 유사한 데이터를 모아 놓은 집합이다.
- 엔티티에서 가로(로우)는 릴레이션이라 한다
- 세로(컬럼)의 집합은 인스턴스라 한다.
엔티티의 개념적 분류 방법
- 실체 엔터티
  - 실제 물체( 보이는 실상) 에 대한 데이터를 관리
  - 이름,주민등록번호, 나이 등 실체와 연관된 데이터를 관리
  - 주 식별자가 단순해야 좋다.
- 행위 엔터티
  - 행위/활동으로 발생한 원천 데이터를 관리
  - 주 식별자가 복잡하다는 특징이 존재한다.
  - 추출/ 중복 속성을 사용하지 않는 것이 좋다.
- 가공 엔터티
  - 원천 데이터를 추출, 집계한 데이터를 관리
  - 집계, 요약, 임시 데이터를 관리한다.
  - 가공 데이터 사용을 지양할 수록 시스템 효율성은 높아진다. ( 정합성 관리 측면 )
- 기준 엔터티
  - 실체/행위 데이터의 기준이 되는 데이터를 관리
  - 환율, 과목 처럼 정보 성격의 데이터를 관리
  - 업무 식별자를 주 식별자로 사용하는 경향이 강함
  - 변경 이력을 같이 관리하는 추세임
엔터티 설계 원칙
- 여러 데이터가 혼합된 형태는 뷰로 이용되어야 한다.
- 주 식별자가 존재하도록 설계 되어야한다.
- 같은 성격의 데이터는 유일해야 한다. ( RDB에서는 FK를 제외한 중복 속성이 좋지 않다. )
- 프로세스/화면 도출은 지양해야 한다. (데이터 관점이어야 한다.)
- 주 식별자에는 PK를, 업무 식별자에는 유니크 인덱스를 생성한다.
- 참조, 상속 관계인 경우 FK 제약을 설정한다.
- 트리거, 제약을 통해 도메인 무결성을 지킨다 → 너무 디비에 의존하는건 아닌지…
정규화
- 함수 종속
  - 함수 종속에 대해 모르고 정규화를 논하지 말아야 한다
  - 함수 종속이란 A 속성의 값이 B 속성의 값을 유일하게 식별할 수 있고, 그 역이 성립하지 않을 때 B는 A에 종속된다고 말할 수 있다. ( y=f(x) , x= 결정자 , y는 종속자 )
  - 결정자가 가진 종속자들의 집합 관계를 엔터티로 설계해야 한다. 이 때 결정자는 주로 식별자(key)가 된다.
    - EX) 주민등록번호, 이름, 휴대전화번호, 주소 에서 주민등록번호는 결정자, 나머지는 종속자이다.
- 정규형의 종류

종류	원론	내용
NFNF	정규화가 전혀 이루어지지 않은 릴레이션	없음
1 정규형	모든 속성은 원자값(하나의 값)을 가진다	다중 속성(Mutil Value), 복합 속성(Composite Value)이 없어야 한다.
중복 속성이 없어야 한다.
2 정규형	모든 속성이 후보 식별자 전체에 대해 종속적이다.	후보 식별자(후보 키) 전체에 종속적이지 않은 속성은 없어야 한다.
부분 함수 종속이 없어야 한다.
3 정규형	일반 속성 간에는 종속성이 존재해서는 안된다.	키가 아닌 일반 속성간에 관계는 없어야 한다.
BC 정규형	3정규형의 확장. 모든 결정자는 주 식별자다.	결정자가 주 식별자만 남을 때 까지 정규화된 형태
4 정규형	두 개의 독립적이 1:M 관계가 한 개의 릴레이션에 존재하면 안된다.
5 정규형	조인으로 다시 원래의 릴레이션으로 복원 가능하지 않아야 한다.	현실에서는 시간 제약으로 거의 불가능하다.

데이터 통합
- 모델링 과정에서 일반화하는 것을 의미한다.
- EX) 자연인/법인을 고객이라는 하나의 개념으로 통합하는 엔터티를 작성하는 것을 의미한다.
- SubType으로 만들어지는 자연인/법인을 특수화 한다고 한다.
- 반드시 정규화 이후에 진행한다.
- 통합을 고려해야 할 때
  - 데이터의 성격이 유사할 때
  - 기초 속성이 유사할 때
  - 조회에서 함께 이용 될 때
  - 역할을 관리할 때
  - 대칭적인 업무 일 때
  - 계층 관계가 존재할 때
  - 공통 속성이 존재할 때
  - 업무의 변경 가능성이 높을 때
  - Union 사용이 잦을 때
- 서브 타입 ( 특수화 )
  - 데이터 통합의 결과로 볼 수 있으며 엔터티의 상세화라 볼 수 있다.
  - 공통 속성은 통합된 SuperType 엔터티에 속하게 되고, 고유 속성은 서브타입에 속하게 된다.
  - 부모/자식의 개념이 아니다. 두 개의 엔터티가 하나로 합쳐져야 하나의 의미를 나타내기 때문이다.
  - 데이터가 어떤 종류로 구성됐는지를 입체적으로 보여주는 모델이다.
  - 서브 타입과 코드 속성의 차이

서브 타입	코드 타입
전체 집합에 대한 부분 집합을 표현	특정 속성의 구분을 표현
전체 집합의 성격 파악이 가능	한 속성의 성격 파악이 가능
속한 속성이 여러 개	단일 속성
한 엔터티에 한 개만 존재	한 엔터티에 여러 개 존재 가능

서브 타입 구성에 대한 팁
- 서브 타입의 이력 데이터는 가능하면 별도의 엔티티(테이블)로 관리한다.
- 한 번에 슈퍼/서브 타입 조회가 많은 경우 통합을 고려한다.
- 목록을 자주 보여주는 경우 서브 타입이 존재하는 것이 유리하다.
속성 (Attribute)
- 나눌 수 없는 원자 데이터를 저장하는 공간.
- 속성의 구분

의미	반대 의미 ( 없는 경우 하나의 로우로 정의 )
식별자	비 식별자
기초 / 관계 / 추출/ 시스템
원본	추출
단일 ( Single Value )	다가 ( Multi Value )
단순 ( ex: 성별 )	복합 ( ex : 주소 )
필수 ( not null )	선택 ( nullable )
코드	비 코드

기초 / 관계 / 추출/ 시스템 속성의 정의
속성 Type의 선택방법
식별자