정보처리기사 실기 정리& 요약 - 논리 데이터 모델의 물리 데이터 모델로 변환_⭐

*은 개인적으로 외우는 방식으로 개인적 의견입니다.

정리 혹은 급한 경우에 참고하세요.

제목에 ⭐이 있으면 해당 내용 꼭 외우세요 시험에 잘나옵니다.

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테이블(Table)

- 테이블은 데이터를 저장하는 데이터베이스의 가장 기본적인 오브젝트이다.

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테이블 구성요소

로우 (Row)	튜플, 인스턴스, 어커런스라고도 한다.
컬럼 (Column)	각 속성 항목에 대한 갑슬 저장한다.
기본키 (Primay key)	- 기본키는 후보키 중에서 선택한 주키(Main Key) 이다. - 한 릴레이션에서 특정 튜플을 유일하게 구별할 수 있는 속성이다.
외래키 (Foreign key)	- 다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합을 의미한다. - 한 릴레이션에 속한 속성 A와 참조 릴레이션의 기본키인 B가 동일한 도메인 상에서 정의되었을 때의 속성 A를 외래키라고 한다.

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테이블의 구성 요소

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1. 엔티티(Entity)를 테이블로 변환

- 논리 데이터 모델에서 정의된 엔티티를 물리 데이터 모델의 테이블로 변환하는 것이다.

- 엔티티를 테이블로 변환한 후 테이블 목록 정의서를 작성한다.

테이블 목록 정의서 : 전체 테이블을 목록으로 요약 관리하는 문서로 테이블 목록이라고도 한다.

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예시) 테이블 목록 정의서

테이블 ID	테이블명	타입	분류	테이블 스페이스	파티션 여부	발생주기	총건수	수정일
usr_item	제품	STANDARD	​	​	​	​	​	2019/02/20
sell_list	판매목록	STANDARD	​	​	​	​	​	2019/03/15
usr_name	사용자	STANDARD	key	​	​	​	​	2019/03/10
sell_name	판매자	STANDARD	​	​	​	​	​	2019/03/10

변환규칙

논리적 설계 (데이터 모델링)	물리적 설계
엔티티(Entity)	테이블(Table)
속성 (Attribute)	컬럼 (Column)
주 식별자 (Primary Identifier)	기본키 (Primary Key)
외부 식별자 (Foreign Identifier))	외래키 (Foreign Key)
관계 (Relationship)	관계 (Relationship)

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<주문목록>과 <주문조회> 엔티티가 <주문목록>과 <주문조회> 테이블로 변환되었다.

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변환시 고려사항

- 일반적으로 테이블과 엔티티 명칭은 동일하게 하는 것을 권고한다.

- 엔티티는 주로 한글명을 사용하지만 테이블은 소스 코드의 가독성을 위해 영문명을 사용한다.

- 메타 데이터 관리 시스템에 표준화된 용어가 있을때는 메타에 등록된 당어를 사용하여 명명한다.

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2. 슈퍼타입 / 서브타입을 테이블로 변환

- 슈퍼타입 / 서브타입은 논리 데이터 모델에서 이용되는 형태이므로 물리 데이터 모델을 설계할 때는 슈퍼타입 / 서브타입을 테이블로 변환해야 한다.

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2-1. 슈퍼타입 기준 테이블 변환

- 슈퍼타입 기준의 테이블 변환은 서브타입을 슈퍼타입에 통합하여 하나의 테이블로 만드는 것이다.

- 서브타입에 속성이나 관계가 적을 경우에 적용하는 방법으로 하나로 통합된 테이블에는 서브타입의 모든 속성이 포함되어야 한다.

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서브타입의 <방문접수> 개체에 있는 '지점코드','담당부서'와 <인터넷접수> 개체에 있는 'ID','수수료납부방법'이 슈퍼타입인 <접수> 개체에 통합되어 <접수> 테이블로 변환된다.

장점	- 데이터의 액세스가 상대적으로 용이하다. - 뷰를 이용하여 각각의 서브타입만을 액세스하거나 수정할 수 있다. - 서브타입 구분이 없는 임의 집합에 대한 처리가 용이하다. - 여러 테이블을 조인하지 않아도 되므로 수행 속도가 빨라진다. - SQL 문장 구성이 단순해진다.
단점	- 테이블의 컬럼이 증가하므로 디스트 저장 공간이 증가한다. - 처리마다 서브타입에 대한 구분(TYPE)이 필요한 경우가 많이 발생한다. - 인덱스 크기의 증가로 인덱스의 효율이 떨어진다.

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2-2. 서브타입 기준 테이블 변환

- 서브타입 기분의 테이블 변환은 슈퍼타입 속성들을 각각의 서브타입에 추가하여 서브타입들을 개별적인 테이블로 만드는 것이다.

- 서브타입에 속성이나 관계가 많이 포함된 경우 적용한다.

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슈퍼타입인 <접수> 개체에 있는 '신청자이름','접수일','수수료'가 서브타입인 <방문접수> 개체와 <인터넷접수> 개체에 각각 추가되어 <방문접수>와 <인터넷접수> 테이블로 변환된다.

장점	- 데이터의 액세스가 상대적으로 용이하다. - 뷰를 이용하여 각각의 서브타입만을 액세스하거나 수정할 수 있다. - 서브타입 구분이 없는 임의 집합에 대한 처리가 용이하다. - 여러 테이블을 조인하지 않아도 되므로 수행 속도가 빨라진다. - SQL 문장 구성이 단순해진다.
단점	- 테이블의 컬럼이 증가하므로 디스트 저장 공간이 증가한다. - 처리마다 서브타입에 대한 구분(TYPE)이 필요한 경우가 많이 발생한다. - 인덱스 크기의 증가로 인덱스의 효율이 떨어진다.

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2-3. 개별타입 기준 테이블 변환

- 개별타입 기준의 테이블 변환은 슈퍼타입과 서브타입들을 각각의 개별적인 테이블로 변환하는 것이다.

- 슈퍼타입과 서브타입 테이블들 사이에는 각각 1:1 관계가 형성된다.

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개별타입 기준 테이블 변환을 적용하는 경우

- 전체 데이터에 대한 처리가 빈번한 경우

- 서브타입의 처리가 대부분 독립적으로 발생하는 경우

- 통합하는 테이블의 컬럼 수가 많은 경우

- 서브타입의 컬럼 수가 많은 경우

- 트랜잭션이 주로 슈퍼타입에서 발생하는 경우

- 슈퍼타입의 처리 범위가 넓고 빈번하게 발생하여 단일 테이블 클러스터링이 필요한 경우

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장점	- 저장 공간이 상대적으로 작다. - 슈퍼타입 또는 서브타입 각각의 테이블에 속한 정보만 조회하는 경우 문장 작성이 용이하다.
단점	- 슈퍼타입 또는 서브타입의 정보를 같이 처리하면 항상 조인이 발생하여 성능이 저하된다.

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3. 속성을 컬럼으로 변환

- 논리 데이터 모델에서 정의한 속성을 물리 데이터 모델의 컬럼으로 변환한다.

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일반 속성 변환

- 속성과 컬럼은 명칭이 반드시 일치할 필요는 없으나, 개발자와 사용자 간 의사소통을 위하여 가능한 한 표준화된 약어를 사용하여 일치시키는 것이 좋다.

- 컬럼명은 SQL의 예약어 사용을 피한다.

- 컬럼명은 SQL의 가독성을 높이기 위해 가능한 한 짤게 지정한다.

- 테이블의 컬럼을 정의한 후에는 한 로우에 해당하는 샘플 데이터를 작성하여 컬럼의 정합성을 검증한다.

예시

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Primary UID를 기본키로 변환

- 논리 데이터 모델에서의 Primary UID는 물리 데이터 모델의 기본키로 만든다.

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Primary UID를 기본키로 변환

- 다른 엔티티와의 관계로 인해 생성된 Primary UID는 물리 데이터 모델의 기본키로 만든다.

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Secondary UID를 유니크기로 변환

- 논리 모델링에서 정의된 Secondary UID 및 Alternate Key는 물리 모델에서 유니크키로 만든다.

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4. 관계를 외래키로 변환

- 논리 데이터 모델에서 정의된 관계는 기본키와 이를 참조하는 외래키로 변환한다.

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다음은 개체 A, B로 이루어진 E-R 모델을 관계 테이블로 변환하는 방법이다.

1:1 관계	개체 A의 기본키를 개체 B의 외래키로 추가하거나 개체 B의 기본키를 개체 A의 외래키로 추가하여 표현한다.
1:M 관계	개체 A의 기본키를 개체 B의 외래키로 추가하여 표현하거나 별도의 테이블로 표현한다.
N:M 관계	릴레이션 A와 B의 기본키를 모두 포함한 별도의 릴레이션으로 표현한다. 이때 생성된 별도의 릴레이션을 교차 릴레이션 또는 교차 엔티티라고 한다.
1:M 순환 관계	개체 A에 개체 A의 기본키를 참조하는 외래키 컬럼을 추가하여 표현한다. 데이터의 계층 구조를 표현하기 위해 주로 사용된다.

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5. 관리 목적의 테이블 / 컬럼 추가

- 논리 데이터 모델에는 존재하지 않는 테이블이나 컬럼을 데이터베이스의 관리 혹은 데이터베이스를 이용하는 프로그래밍의 수행 속도를 향상시키기 위해 물리 데이터 모델에 추가할 수 있다.

예) 시스템 등록 일자, 시스템 번호등

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6. 데이터 타입 선택

- 논리 데이터 모델에서 정의된 논리적인 데이터 타입을 물리적인 DBMS의 물리적 특성과 성능을 고려하여 최적의 데이터 타입과 데이터의 최대 길이를 선택한다.

- 주요 타입에는 문자 타입, 숫자 타입, 날짜 타입이 있다.

- Oracle에서 자주 사용되는 데이터 유형

CHAR	고정길이 문자열 Data 최대 2,000Byte 까지 저장 가능
VARCHAR2	가변길이 문자열 Data 최대 4,000Byte 까지 저장 가능
NUMBER	38자릿수의 숫자 저장 가능
DATE	날짜 저장

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