[데이터베이스 구축] 10. 논리모델을 물리모델로 변환

 

---

https://www.youtube.com/watch?v=bgNUZS2OVaM&list=PLKpxllD6C8Cl_Ih4ZVC4t9MbrIHZ63Hk6&index=10 

---

E-R 다이어그램 = 논리모델
테이블 = 물리 모델

엔티티

슈퍼 타입 > 서브 타입 => 슈퍼 타입으로

* 슈퍼 타입 변환
서브 타입을 슈퍼 타입에 통합하여 테이블 변환 (서브 타입 양이 적은 경우)
장점 : 액세스 용이, 속도 상승, 조인 감소, SQL 통합(가공 용이), 뷰로 수정 가능
단점 : Null 제한 힘듬. 칼럼 증가. 인덱스 증가, 타입 구분 필요

슈퍼 타입 < 서브 타입 => 서브 타입

* 서브 타입 변환
슈퍼 타입 속성이 각각 서브 타입에 추가(서브 타입 양이 많은 경우)
장점 : 단위 크기 감소, 테이블 스캔 시간 단축, 타입 구분 불필요
단점 : SQL 통합 어려움, 뷰로 조회만 가능, 속도 감소, 엑세스 불리함, union(데이터 전체) 발생 가능성

슈퍼 타입 = 서브 타입 => 각각 테이블로 변환

* 개별 타입 기준 변환
슈퍼 타입과 서브 타입 각각 테이블로 변환. 1:1관계
 
개별 타입 기준 변환을 사용해야 하는 경우
독립적인 처리가 자주 발생하는 경우
컬럼(열) 수가 다수인 경우
넓은 범위를 처리하는 트랜잭션이 주로 슈퍼 타입에서 발생
단일 테이블 클러스터링(클러스터가 하나의 테이블만 생성)
물리적인 저장소(클러스터)별로 테이블이 분산

속성과 관계 변환
일반 속성 변환 : 데이터 용어 사전(푲ㄴ), 영어 권장, 예약어 피하기
주 식별자 변환 : 기본키로 변환
대체 식별자 변환 : 유니크키(유일, 중복 없음 = 고유값)으로 변환

관계와 외래키 변환
일대일 : 특수한 경우. 자주 쓰는 테이블에 외래키 포함
일대다 : 보편적 경우, 1의 기본키를  다의 외래키에 포함
일대다(순환) : 계층 구조 표현. 1의 기본키를 1이 포함
배타적 관계 변환 : 
> 각각 칼럼을 분리. optional형태여야 함. 하나를 제외한 외래키는 null 칼럼을 결함. 
> 타입을 구분하기 위한 별도의 칼럼 필요

칼럼 = 열

데이터 표준 적용
물리데이터 모델은 = 실제 데이터 기록

관리 목적의 칼럼(열) 추가 : 관리상 필요한 데이터 기록 (등록 일자, 시스템 번호 등)

데이터 타입 선택 : 논리데이터 타입을 기초로 물리 모델 변환시 최적의 데이터 타입 선택

데이터 타입 적용(용어, 이름, 도메인 등)
적용 대상 : DB, 스토리지 그룹(물리), 테이블 스페이스(논리), 테이블, 칼럼, 인덱스, 뷰
적용 방법
> 명명 규칙 활용 : 동일, 영문 약어, 업무-주제(수식-주)-분류(수식-주)-접미사 순서
> 표준 용어 사전 활용 : 모든 객체의 이름, 타입, 길이 등의 정보를 기록한 사전 참고