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[SQLD] 속성(Attribute)

SQLD 1과목 – 속성(Attribute) 속성(Attribute)이란? 속성(Attribute) 은 엔터티가 가지는 고유한 성질이나 특징으로, 👉 데이터 모델에서는 컬럼(Column) 으로 표현된다. 업무에서 관리하고자 하는 정보 중 더 이상 분리되지 않는 최소 단위의 데이터 인스턴스를 구성하는 요소 예시 엔터티: 학생 속성: 학번, 이름, 학과 인스턴스: 학번=2021001, 이름=홍길동, 학과=컴퓨터공학 엔터티 · 인스턴스 · 속성 · 속성값의 관계 하나의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스로 구성 → 테이블은 2행 이상 하나의 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐 → 테이블은 2컬럼 이상 하나의 속성은 각 인스턴스마다 1개의 속성값만 가짐 → 한 컬럼에 여러 값 ❌ 속성의 특징 ⭐ 속성은 다음 조건을 만족해야 한다. ① 업무적으로 필요하고 관리할 가치가 있음 의미 없는 데이터 ❌ ② 주식별자에 함수적으로 종속 주식별자 값이 정해지면 속성 값은 하나로 결정 ③ 단일값(Atomic)이어야 함 더 이상 쪼갤 수 없는 값 여러 값 저장 ❌ ④ 다중값 속성은 별도 엔터티로 분리 전화번호 여러 개 → 전화번호 엔터티 분리 ⑤ 인스턴스마다 반드시 하나의 값 NULL 허용 여부는 도메인 문제 구조적으로는 1값 원칙 원자성(Atomicity) 원자성이란 하나의 속성은 더 이상 분해되지 않는 하나의 값만 가진다는 성질 도메인(Domain) 도메인은 속성이 가질 수 있는 값의 범위 데이터 타입 길이 허용 값 제약 조건 (NOT NULL, CHECK 등) 함수적 종속성 (FD: Functional Dependency) ① 함수적 종속이란? 어떤 속성 A의 값이 정해지면 다른 속성 B의 값이 유일하게 결정 표현: A → B 예시 학번 → 이름 주민번호 → 생년월일 ② 완전 함수적 종속 (Full FD) 복합키 전체에 의해 결정 PK: 주문번호 + 제품번호 수량은 주문번호 그리고 제품번호가 모두 있어야 결정됨 👉 완전 함수적 종속 ③ 부분 함수적 종속 (Partial FD) 복합키의 일부에 의해 결정 PK: 학번 + 과목 강사는 과목만으로 결정됨 👉 부분 함수적 종속 키(Key) 관련 개념 정리 키(Key) 인스턴스를 유일하게 식별하는 속성 또는 속성 집합 기본키(PK) 각 인스턴스를 유일하게 구분 NULL ❌, 중복 ❌ 복합키(Composite Key) 2개 이상의 속성 조합으로 하나의 행 식별 속성의 분류 ⭐⭐⭐ ① 속성의 특성에 따른 분류 기본 속성 업무에서 원래부터 존재 사용자가 직접 입력 계산 ❌ 예: 이름, 생년월일, 원금 설계 속성 시스템 설계/운영을 위해 생성 현실 세계에는 없음 자동 생성되는 경우 많음 예: 삭제여부, 상태코드, 구분코드 파생 속성 다른 속성으로 계산·추론 저장 안 해도 계산 가능 예: 나이, 이자, 총판매액 ② 엔터티 구성방식에 따른 분류 기본키 속성(PK) 외래키 속성(FK) 일반 속성 ③ 분해 여부에 따른 분류

2026년 02월 09일 11:08

[SQLD] 엔터티(Entity)

SQLD 1과목 – 엔터티(Entity) 엔터티(Entity)란? 엔터티(Entity) 는 현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 객체나 사물로, 👉 업무적으로 분석·관리해야 하는 대상들의 집합이다. 엔터티는 하나의 대상이 아니라 여러 인스턴스를 포함하는 개념적 집합 데이터 모델링에서 가장 기본이 되는 구성 요소 인스턴스(Instance)란? 인스턴스(Instance) 는 엔터티를 구성하는 개별 사례(실제 데이터) 이다. 엔터티가 학생이라면 인스턴스는 홍길동 학생 한 명의 정보 예시 엔터티(Entity): 학생 속성(Attribute): 학번, 이름, 학과 식별자(Identifier): 학번 인스턴스(Instance): - 학번 = 2021001 - 이름 = 홍길동 - 학과 = 컴퓨터공학 엔터티의 특징 ⭐ 엔터티는 다음 조건을 만족해야 한다. ① 유일한 식별자 존재 각 인스턴스는 식별자로 구분 가능해야 함 이름처럼 중복 가능한 값 ❌ 사번, 학번처럼 유일한 값 ⭕ ② 해당 업무에서 관리할 필요가 있음 설계하려는 업무 시스템과 직접적인 관련이 있어야 함 업무에서 쓰이지 않는 정보는 엔터티로 부적절 ③ 인스턴스들의 집합 엔터티는 2개 이상의 인스턴스가 지속적으로 존재 인스턴스가 1개뿐이라면 엔터티로 보기 어려움 ④ 반드시 속성을 가짐 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐 하나의 인스턴스는 각 속성에 하나의 값만 가짐 ⑤ 업무 프로세스에 의해 이용됨 실제 업무에서 조회·등록·변경·삭제되는 대상이어야 함 사용되지 않는 엔터티는 잘못 설계된 것 ⑥ 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계 엔터티는 업무상 의미 있는 관계를 가져야 함 관계가 전혀 없다면 엔터티 정의 또는 관계 설정 오류 가능 엔터티의 분류 ① 유형 / 무형에 따른 분류 유형 엔터티 물리적 형태가 있는 실체 비교적 안정적 예: 고객, 사원, 학생, 상품 개념 엔터티 물리적 형태는 없지만 관리해야 하는 개념 예: 부서, 조직, 회원등급, 요금제 사건 엔터티 업무 수행 과정에서 발생하는 사건·활동 발생량 많음, 분석·통계에 활용 예: 주문, 청구, 가입, 신청 ② 발생 시점에 따른 분류 기본 엔터티 업무에서 원래부터 존재 독립적으로 생성 다른 엔터티의 부모 역할 고유한 주식별자 보유 예: 고객, 사원, 상품 중심 엔터티 기본 엔터티를 기반으로 생성 업무에서 핵심 역할 데이터 발생량 많음 예: 계약, 주문, 대출 행위 엔터티 중심 엔터티의 변화·흐름 기록 2개 이상의 부모 엔터티에서 발생 데이터 증가·변경 빈번 예: 주문이력, 결제이력, 거래이력 엔터티 명명 규칙 엔터티 이름을 정할 때는 다음 원칙을 따른다. 현업에서 사용하는 용어 사용 약어 사용 최소화 단수 명사 사용 엔터티마다 고유한 이름 부여 엔터티의 의미가 명확히 드러나게 명명

2026년 02월 09일 10:31

[SQLD] 데이터 모델의 이해

SQLD 1과목 – 데이터 모델의 이해 데이터 모델링이란? 데이터 모델링(Data Modeling) 은 현실 세계의 업무(비즈니스 프로세스) 와 데이터 요구사항을 추상화하고 구조화하여 표현하는 과정이다. 데이터 모델링의 목적 데이터 모델링의 핵심 목적은 다음과 같다. 데이터의 구조를 명확히 정의 데이터의 속성과 제약 조건을 규정 데이터 간 관계를 표현 데이터 중복, 오류, 혼란을 줄여 일관성 있는 관리 가능 👉 결과적으로 설계 기준을 명확히 하여 개발자·기획자·업무 담당자 간 의사소통을 돕는다. 데이터 모델링의 특징 ① 단순화 (Simplification) 현실 세계의 복잡한 내용을 그대로 옮기지 않음 불필요한 세부사항 제거 핵심만 남겨 이해와 설명을 쉽게 함 ② 추상화 (Abstraction) 현실 세계를 일정한 규칙·표기법으로 표현 같은 방식으로 표현하면 누구나 비슷하게 이해 가능 ③ 명확화 (Clarity) 애매한 표현을 줄이고 정확하게 정의 오해 없는 의사소통 가능 데이터 모델링의 3가지 요소 데이터 모델링은 아래 3요소로 구성된다. ① 엔터티 (Entity) 업무에서 관리해야 할 사물, 사람, 개념 예: 회원, 주문, 상품 ② 속성 (Attribute) 엔터티가 가지는 특징이나 정보 값으로 표현 가능 예: 회원명, 주문일자, 가격 ③ 관계 (Relationship) 엔터티 간의 연관성 예: 회원은 주문을 한다 데이터 모델링의 3가지 관점 ① 데이터 관점 데이터가 어떻게 저장·구조화·관리되는지에 초점 ② 프로세스 관점 ⭐ 시스템이 무슨 일을 하는지 데이터가 어떻게 처리·변환·이동되는지 업무 흐름 중심 ③ 데이터 + 프로세스 관점 데이터와 업무 흐름을 통합적으로 이해 프로세스가 어떤 데이터를 생성·변경·사용하는지 정의 데이터 모델링 시 유의점 ① 중복 (Duplication) 동일 데이터는 한 곳에서만 관리 중복 저장 → 관리 비용 증가, 오류 발생 ② 비유연성 (Inflexibility) 업무 변경 시 테이블 구조를 계속 수정하는 구조 ❌ 데이터 구조는 업무 프로세스와 분리해서 설계 ③ 비일관성 (Inconsistency) 데이터 간 모순 발생 중복이 없어도 업데이트 오류 규칙 미정의 로 발생 가능 데이터 모델링의 3단계 ⭐⭐ ① 개념적 모델링 업무 중심, 전사적 관점 핵심 엔터티 도출 추상화 수준 가장 높음 ERD 초안 작성 ② 논리적 모델링 ⭐ 속성, 식별자, 관계를 구체적으로 정의 정규화 수행 재사용성과 표준화 가능 쿼리 구조도 재사용 가능 ③ 물리적 모델링 논리 모델을 실제 DB 구조로 구현 성능, 저장 구조, 보안 고려 추상화 수준 가장 낮음 스키마와 3단계 구조 스키마(Schema)란? 데이터베이스에 저장되는 데이터의 구조와 제약 조건 메타데이터 스키마 3단계 구조 스키마 독립성 논리적 독립성 - 개념 스키마 변경 → 외부 스키마 영향 ❌ 물리적 독립성 - 내부 스키마 변경 → 개념/외부 영향 ❌ ERD(Entity Relationship Diagram) 엔터티와 관계를 시각적으로 표현 Peter Chen 제안 실무에서는 IE / Barker 표기법 사용

2026년 02월 09일 09:20