핵심 데이터 모델링
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ER모델 요소인 엔티티, 관계, 속성 등 이론적인 내용과 모델링 수행 과정으로 기술하다 보니 중복되는 부분이 있다. 가급적 최소화한다고 했으나 어쩔 수 없이 반복하여 설명한 부분이 있으니 참고하기 바란다.
1장은 ER 모델 및 관계형 모델의 핵심 이론을 중심으로 엔티티, 관계, 속성과 정규화에 대한 내용으로 구성하였다.
2장에서 4장은 개념, 논리, 물리 모델링 과정을 절차 중심으로 다루었다. 2장은 개념 모델링으로 주제영역을 도출하여 정의하고, 핵심 엔티티를 중심으로 개념 모델을 도출하는 과정을, 3장은 논리 모델링으로 엔티티, 관계, 속성으로 나누어 논리 모델링 과정에서 해야 할 내용을 중심으로 설명하고, 4장은 물리 모델링으로 논리모델을 물리모델로 변환하는 과정과 인덱스 등 물리 설계와 관련된 내용으로 구성하였다.
5장은 실제 모델링 사례를 중심으로 고객, 공통코드 등 대부분 시스템에 존재하는 엔티티에 대한 설계 사례나 데이터 모델을 개선한 사례로 구성하였다.
업무에 대한 전반적인 지식과 데이터 모델에 대한 다양한 경험과 고민을 통해 실력이 축적된다고 생각한다. 다양한 관점에서 모델을 바라보고 문제를 해결할 수 있는 힘을 키우는 데 조금이나마 도움이 되었으면 한다.
작가정보
저자(글) 유동오
건국대학교 경영정보과, 한양대학교 경영전문대학원 글로벌 MBA 석사과정을 졸업하였다. 우연히 읽게 된 『대용량 데이터베이스 솔루션』에 감명 받아 데이터 분야에 관심을 가지게 되었다. 엔코아와 비투엔에서 20여 년 근무하면서 금호건설, SK텔레콤, 삼성화재, 삼성전자, 우리은행, 한국고용정보원, 한국산업기술평가관리원 등 30여 개 DA 관련 프로젝트를 수행하였다. 현재 서율 데이터 대표 컨설턴트로서 데이터 모델링, DB 튜닝, DA 컨설팅을 하고 있다. 옮긴 책으로는 토마스 카이트 『전문가를 위한 오라클 데이터베이스 아키텍처』가 있다.
목차
- 01. 데이터 모델링 이론
데이터 모델링이란
ER 모델 구성 요소
관계형 데이터 모델 이론
02. 개념 모델링
데이터 모델링 접근방법
개념 모델링
03. 논리 모델링
논리모델링이란
엔티티 정의 및 상세화
관계 도출 및 정의
속성 도출 및 정의
데이터 표준화
04. 물리 모델링
물리 모델링이란
테이블 설계
관계 설계
컬럼 설계
데이터 무결성 설계
성능을 고려한 데이터 구조
물리 설계
인덱스 설계
파티션 설계
05. 모델링 이야기
고객의 정의는? | 개인정보 데이터 구조와 암호화 | 공통코드 어떻게 설계하나? | 시스템 사용자 및 프로그램 관리 | 주소 코드 및 주소 관리 | 과도한 엔티티 통합 | 데이터 통합? 구조 통합? | 어디까지 일반화(통합)할 것인가? | 원칙과 현실 사이 | 인조 식별자 언제 사용하나? | 다양한 업무발생의 인조 식별자 활용 | 업무 흐름에 따른 설계 | 매년 소득공제 항목은 변경된다 | 점 이력을 선분 이력으로 | 관계가 없을까? (이력관리) | 심리검사 종류 별 데이터 관리 | 문자열 데이터 분리(수직분할) | 논리모델이 제공된다면? | 엔티티 정의가 명확한가? | 참조무결성 | 순환관계 컬럼 추가 | 인덱스 설계
출판사 서평
최근 데이터 전문 컨설팅 업체로 가장 주목받는 ㈜디비안이 고급 SQL, DB 튜닝에 이어 드디어 데이터 모델링 도서를 출간하게 됐다. 첫 주자는 지난 20여 년간 데이터 전문 컨설팅 회사에서 수많은 기업과 공공기관에서 데이터 관련 프로젝트를 수행한 실무형 DA 전문가다.
㈜디비안은 충실한 이론을 바탕으로 실전 경험과 노하우를 담은 데이터 전문 도서만 출간해 왔다고 자부한다. 이 책도 그런 방향성에 맞는 내용으로 가득 채워졌다고 확신한다. 특히 5장 ‘모델링 이야기’는 출간을 결정하는 데 가장 중요한 역할을 했다.
- 고객의 정의는?
- 개인정보 데이터 구조와 암호화
- 공통코드 어떻게 설계하나?
- 시스템 사용자 및 프로그램 관리
- 데이터 통합? 구조 통합?
- 원칙과 현실 사이
- 인조 식별자 언제 사용하나?
- 업무 흐름에 따른 설계
저자가 서문에서 밝혔듯, 좋은 데이터 모델은 현실 세계를 충실하게 반영하면서 시스템 구축 현실도 고려해야 한다. 이상적인 모델보다는 현실 시스템에 적용 가능한 모델이 더 좋다는 저자의 생각에 동의하는 바다.
정규화를 중심으로 한 관계형 데이터 모델링 이론은 특별할 게 없는 뻔한 내용이라고 생각하기 쉽지만, 실전에서의 데이터 모델링은 훨씬 복잡하고 해결하기 어려운 이슈로 가득한 전문 영역이다. 데이터 모델에는 정답이 없다고 말하는 이유도 바로 거기에 있다. 그런 복잡계(界)에서 좋은 데이터 모델을 설계하기 위해 늘 고민하던 개발자, 설계자, DBA 모두에게 본서는 좋은 길라잡이가 돼 줄 것으로 믿는다.
기본정보
ISBN | 9791196395766 |
---|---|
발행(출시)일자 | 2020년 04월 06일 |
쪽수 | 344쪽 |
크기 |
153 * 225
* 26
mm
/ 608 g
|
총권수 | 1권 |
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