[정보처리기사 올인원] 3-3-3.물리 DB 모델링

https://youtu.be/dtf4QQ6aiiM?si=sWdtNEFC_dPLe22k

1. 물리 데이터베이스 변환과 보안

1-1. 물리 데이터베이스 변환 이해
- 물리 데이터베이스의 섹션에 대한 설명이 있음
- (중요) 제치는 테이블로 변경하며, 논리 모델과 물리 모델에 대응되는 사항들을 포함함
- 식별자 이부분이 중요하게 다루어짐
- 슈퍼 타입과 서브 타입을 통합하는 방식에 대한 설명이 있음
- 단일 테이블로 변환 시 잇점들이 존재함

1-2. 테이블 변환과 보안 이슈
- 슈퍼 타입을 통합하는 방식에 대해 설명함
- 개별 타입 기준 변환에 대해 설명하고 있음
- (중요) 데이터에 대한 기준 처리가 자주 발생하는 경우를 대비하기 위해 슈퍼 타입 필요성 확인
- 복습 중요성을 강조하며 복습을 통해 주요 개념을 이해하도록 권장함

1-3. 데이터 모델링 변환과 보안
- 시스템의 운영을 통합하기 위해 전기와 정규화 되돌림
- (중요) 일관성, 안정성, 무결성 등 이슈에 대해 고려하도록 강조함
- 복습을 통한 복원이 필요하며, 중복을 최소화하도록 권장함
- 강의를 통해 핵심 개념을 이해하도록 권장함

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세 번째 섹션 입니다. 물린 데이터베이스의 모든 섹션 같이 한번 보도록 하죠. 지금까지 배웠던 내용들을 총 정리한다는 느낌으로 접근 하시면 좋을 것 같아요. 첫번째 포인트 러운 물리 데이터 모든 편한 입니다. 제치는 테이블로 바꿔야 겠죠. 정확하게는 개체 타임을 테이블로 바꾸는 건데 논리 모델과 물리 모델의 각각 대응되는 것등이 요렇게 있다. 라고 되어 있어요. 제 타입은 테이블에 해당 되는 부분이고 개체는 로 속 점 은 컬럼으로 이런식으로 바꿀 수 있다. 이렇게 보시면 됩니다. 그리고 아래 이 식별자 이부분이 조금 더 중요하게 다뤄질 부분이에요. 보통 우리가 흔히 식별자 여기서 있을 때 유니크가 라고 써있죠. 아이덴티티 쾅 2억 공이 큰 아닌게 우리가 고유 인덱스 할 때도 유니크 라는 표현을 써요. 그래서 이 후보 키가 고유 인덱스 란 개념을 가지고 있습니다. 고정도 개념이 여시고 넘어 가시면 좋을 것 같아요. 자 그리고 내려와서

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그 다음으로 슈퍼 타이키 주변 원 이라고 되어 있습니다. 우리가 앞에서 서브 타입 이라는 개념을 배워서 잖아요. 그거랑 슈퍼 차입을 어떻게 통합을 할 건지에 대한 부분이에요. 이곳이 그래서 서버 타입을 슈퍼 창에 통합해서 하나의 테이블로 변환 하는 방식이라고 되겠습니다. 이렇게 변화를 할 때는 서브 탕에 대해 접은 양 의 속성이나 관계를 가진 경의 적절한 방식이다. 라고 되어있어요. 이렇게 단일 테이블로 통념을 할 경우에 여러가지 잇점이 있다. 정도 파악하고 넘어 가시면 좋을 것 같습니다. 제 그럼 다른 방식도 있겠죠. 이번에는 써 붙여 이 기준으로 변화는 하는겁니다. 방금 전에는 슈퍼 타입 하나로 총알 바라는거 였구요. 지금은 서브 타입으로 10호 타입을 각각 추가해 주는 거에요. 그래서 써 부탄 별로 하나의 테이블로 변한다고 되어 있습니다. 그러니깐 서브 타입 마다. 테이블에 생긴다. 이렇게 생각하시면 되죠. 성 차인 의 많은 양의 속성이나

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관계를 가지게 되는 경우에 적절한 방식 이라고 생각했습니다. 그러니까? 서부 타일 속처럼 이 많거나 관계를 많이 가진 경우에는 서버 타입 기준으로 변해 나고 그렇지 않은 경우에는 슈퍼 털 기준 으로 변환한다. 이렇게 나오게 되죠. 이렇게 배달을 했을 경우에 유선 2.2 생길 수 있다. 이렇게 불 체크를 해주시면 되겠습니다. 어려운 개념을 아니구요. 넘어가도록 하죠. 이번에는 개별 탄 기준 변환 이에요. 15 타입 가성 타임을 토 약하지 않고 각각의 탱이 볼을 바꾸는거 이렇게 해야 되는 경우는 아래쪽에 나와 있습니다. 이것도 마찬가지 저축 다. 읽어보시고 체크를 해 보시면 됩니다. 전체 데이터에 대한 기준 처리가 자주 발생하거나 따라서 못할 정애가 대부분 독립적으로 그러니까? 슈퍼 탕을 필요. 없는 경우 통합하는 색만 컬럼 성한 지나치게 많은 경우 그 다음에 한 혼합하면 훨씬 더 많아지기 때문에 이런 경우에는 않은 괜찮은 거죠. 서부 탄 컬럼 소가 다시 인경우 비서

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개념이죠. 트랜잭션 위주로 슈퍼 타임 에서 발생하는 거고 그러면 서브 타입 을 계속 구진이 불러올 필요가 없으니까요. 이런식으로 굳이 합 쳤을 때 2.2 없는 것들이란 경우에 개별 타잉 으로 변한 하는게 좋습니다. 라고 헤어 있는 겁니다. 내려서 과는 개별 함 2조 일대다. 가장 보편적인 관계입니다. 그 다음에 힐 때에 관계가 있죠. 상대적으로 자주 사용되는 탱구 니 왜 이래 키를 갖는게 좋다. 라고 되어있어요. 그 다음에 이럴때 다수라는 가는게 라고 되어있어요. 자신의 기본 키를 참조하는 외래키 컬럼을 추가 하는거 센터의 개칭 구조를 펼 때는 이런 식으로 도표를 한다. 다음으로 배타적 관계가 있어요. 회차 적 관계는 외래 킹의 분리 나 결합 등을 통해서 건 안 된다고 되어 있어요. 아래쪽에 그림으로 보시는게 훨씬 더 편하긴 한데 일단은 왜 이렇게 불리는 관계 별로 컬러만 생성을 하는거구요.

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그래야 킹 결합은 하나의 컬럼을 통영을 하는거고 요. 데이터들을 식별하기 위해서 별도의 컬럼을 새로 추가할 필요가 있습니다. 홀로 보조 2호 관계도를 봤을 때 이관 제도를 어떻게 테이블 화 시킬 건지에 대한 부분이거든요. 자 그러면 주민번호와 이름을 쓰는 표와 하 꿩과 일어날수 있는 표를 각각 따로 만드는 왜케 권리 방식을 쓸 거냐 아니면 얘 냄새를 달 하나로 통해 보 시킬 거야 에 대한 부분인 거에요. 그래서 지냄 버너와 학번을 한군데 다. 쓰고 얘네들이 각각 어떤 타임에 3기 천지를 별도로 정릉 이런 형체로 접근을 하는 방법도 있다는 겁니다. 한 만큼 걸리는 탁 치는 하시죠. 굉 넘어 가구요. 컬럼 병원입니다. 관리 목적인 컬럼의 추가 되어야 해요. 업무 속도 향상을 위해서 영예를 등록일자 나 연번 이라던지 이런것들을 컬러 추가하면 관리 훨씬

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더 효율적이 겠죠. 그리고 물리적인 데이터 베이스에 매니지먼트에 특성을 고려해서 가장 적절한 데이터 타입을 선택하시면 있어야 됩니다. 이렇게 보시면 되겠습니다. 다음에 데이터 표준 제공 이에요. 첫번째로 테이터 명명 규칙 나와있는데 데이터 명 양주 치근 말을 그대로 운행 이름을 정하는 지치게 요. 이름을 정해 하기 위한 기준 근거 이런게 최신 있겠구요. 명명 그치 글 정해야 된다. 뭐 그런 얘기죠. 아 그래서 대칭이 아래쪽에 나와있습니다. 거기 전에 시스템과 첫 롱 외 저장된다. 가 없어 있죠. 데이터에 대한 정의는 데이터 사전 시스템 카탈로그에 저장 된다고 머리가 앞에서 배웠습니다. 기본적인 명명 위치 한글명 과 동일한 영어를 사용하면서 해당 어를 영문명 을 바꿀 수 있어야 된다는 점 이름을 내의 뭐 이런식으로요. 영문 에 야권을 사람 하구요. 사전에 등록된 야구를 참조 하는게 좋습니다. 바라보세요. 이 꼭 테이블에

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명령 순 사는 업무 영역이 5천 이구요. 그 다음에 주제에 대한 소식 어 그 다음에 주제어 소유 용어에 대한 수식어 그냥 분리 오점이 4 이런 저도 명령을 할 수 있다고 되어 있는데 여기까지는 문제가 안될것 같구요. 어느 정도 개념을 해보셔도 충분하 수 있을 것 같습니다. 뭐 같은 경우에는 상식적으로 없어 큰 할 수도 있는 부분이죠. 넘어가서 발전 시스템 카탈로그 가위에 한번 언급이 돼서 다시 복습 점 에서 제가 적어놨습니다. 부분이 실제로 합죽이 있었던 부분이 조 소금 넣은 채 기적으로 정리를 되긴 했지만 복습 재앙 여러분들이 공유해주시면 되는거구요. 이거 한 번씩 타공 보니까? 넘어가도록 할게요. 자 그래서 이렇게 놀이 데이터 모델을 물리적으로 변하는 것에 대해서 공부를 하고 있는데 우리가 이제 논리 데이터 모델링 을 하면서 배웠던 게 젊 하잖아요. 그런데 이 적용하는 그대로 물리 데이터 모델로 사용하기에는 여러 가지 문제점이 있을 수 있어요.

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아 부분에 대한 부분입니다. 반 전기와 정규 않은 다시 이제 되돌리는 뜻이죠. 시스템의 운영 단순한 을 위해서 중 법 통합 분할 * 수행 한다. 라고 되어 있어요. 우리가 이걸 지금 없앤 건데 전기와 가 없애고 보니까? 온 영상에 문제가 생길 수 있을 거 같아서 일정 부분 까지 되돌리는 겁니다. 정기권을 진행하면 일관성 안정성 무결성 이적 증가하지만 성능이 떨어져 있기 때문에 적절하게 조절을 해야 된다는 겁니다. 그래서 속도가 느려지거나 특정 데이터 범위나 단행해 범위를 자주 처리하는 경우 업무 4 집중 정보가 잦을 요구되는 경우 이런 경우에는 테이블을 다. 나눠주고 하는게 훨씬 다. b 형 적을 수 있다는 거죠. 요거는 복음입니다. 반 전기로 이성을 걸 텐데 우리가 앞에서 배웠던 내용들이 건 제 부분이에요. 중보 게임을 추가 자주 처리 되거나 많은 양의 데이터를 자주 처리하는 경우에 중복 친구를 추가해서 분사를 지키는 거죠. 오늘은 개념인데요. 그 다음에 체액을 조합은 대부분의

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데이터 처리가 졸 이상의 탱을 에서 진행되는 경우 회 상상의 인생의 말과 b 케이블 항상 같이 써야 되는 경우에는 샤란이 합쳐 두는게 선물해 도움이 되겠죠. 고럼 부분이고 테이블 보 날입니다. 빵 예를 들어서 성적표 라는 테이블이 있는데 거기서 수학 선생님이 이 테이블을 사용할 거에요. 그러면 학생과 소액 점수 학생 연관 수업 점소 요정도 정보만 계속 참조를 하게 되겠죠. 그럴 때는 이석화님 한테는 전체 덩치큰 보다는 테이블은 준 아래서 수학 성적 뭐 확인할 수 있게끔 분야를 하는게 낫지 않겠냐 뭐 그런 얘기죠. 3 방금 김경희 해소 직군을 또는 전체 연도별 성적이 추억 나와 있는데 지금 당장 선생님 한테 는 2000년대 성적 들면 필요한 거에요. 그러면 1999년 이하 뎅 쳐 대는 지금 당장 필요가 없죠. 이럴 때는 1999년 을 기준으로 숲에 오늘 잘라내서 싱 문제 필요한 데이터만

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확인하겠다는 겁니다. 이런식으로 구나 를 할 수 있다. 그런 얘기죠. 다음은 테이블 제거 탭을 제보는 테이블 없앤다는 소린데 뭐 여러가지 일 때문에 더 이상 접근하지 않는 케이블이 생기는 겁니다. 이건 당연히 빨리 서 보니 줄의 원인이 됐다. 라고 써 있는 거죠. 설마 관리를 했다. 뭐 이런 얘기입니다. 마지막으로 컬럼에 중 복한 데 컬럼에 주목하는 자주 사용되는 컬럼의 서로 다른 책 문의 분산 외 분산되어 있겠어요. 전개와 때문에 서 군사를 식사 개최 동적으로 논리적으로 분산시켜 놓은 건 맞는데 실제로 사용을 하다. 보니까? 이 분산되어 있는 테이블이 특정 컬럼 줄을 모아서 처리를 해야 되는 경우가 많더라 이거죠. 그러면 논리적인 독립성을 유지하는 상태에서 측정 테이블에 이며 속성을 중복 시켜서 다른 테이블 엉 해온다면 접근해 지지가 훨씬 수월해 지잖아요. 그렇기 때문에 이제 중 모카를 한다. 이렇게 보시면 되겠습니다. 그런데 이거 네 어쨌든 간에 문제가

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생길 수 있죠. 중복이 되는 거니까? 다른 해결방법은 없는지 검토해야 되구요. 공유할 수 없 오바마 문제 생기지 않게끔 주의를 굉장히 많이 줄여야 됩니다. 저는 소독하지 부족하죠.