데이터 모델링 관점의 속성의 특징과 도메인

 

데이터 모델링 관점의 속성의 특징과 도메인

 

속성 (Attribute)이란?

: 사전적 의미로 사물의 성질, 특징을 의미하며 데이터 모델링 관점에서는

“업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위”로 정의한다. 

업무상 관리하기 위한 최소의 의미 단위로 생각할 수 있다.

 

데이터 모델링 관점의 속성 (Attribute)

1) 업무에서 필요로 한다.

2) 의미상 더 이상 분리되지 않는다.

3) 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다.

 

엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

1) 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.

2) 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.

3) 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.

 

속성의 특징

1) 엔터티와 동일하게 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.

2) 정규화 이론에 근간하여 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.

3) 하나의 속성에는 한 개의 값만을 가진다.

  :: 하나의 속성에 여러 개의 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용해 분리한다.

 

속성의 특성에 따른 분류 

1) 기본속성(Basic Attribute) : 업무로부터 추출한 모든 속성

2) 설계속성(Designed Attribute) : 새로 만들거나 정의하는 속성 (1:1치환경우 코드성, 일련번호 등)

3) 파생속성(Derived Attribute) : 다른 속성의 영향 받아 발생 (계산값 등)

 

엔터티 구성 방식에 따른 분류

: PK(Primary Key)기본키 / FK(Foreign Key) 외래키 / 일반속성

 

속성의 명명(Naming)

1) 해당 업무에서 사용하는 이름 부여한다.

2) 서술식 속성명 사용하지 않는다.

3) 약어 사용 가급적 하지 않는다.

4) 전체 데이터모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다.

 

도메인(Domain)

: 속성이 가질 수 있는 값의 범위로,

엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입, 크기, 제약사항등을 지정하는 것이다.