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[SQLD] 데이터 모델링 요소-1)엔터티(Entity) 엔터티 정의 변별할 수 있는 사물 업무상 관리가 필요한 관심사 데이터베이스 내에서 변별 가능한 객체 정보를 저장할 수 있는 어떤 것(Thing) 사람, 장소, 물건, 사건, 개념 등의 명사 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장/관리하기 위한 집합 인스턴스의 집합 엔터티 특징 반드시 해당 업무에 필요하고, 지속적으로 관리하고자 하는 정보여야 한다. 예) 환자, 토익의 응시 횟수 유니크한 식별자에 의해 식별 가능해야 한다. 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다. (한 개X, 두 개 이상O) 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다. 엔터티는 반드시 속성을 포함해야 한다. (하나 이상의 속성으로 구성된다.) 속성이 없는 실체는 존재할 수 없으며, 엔터티는 실제 세상에 있는 객체(Object)이다...
[SQLD] ERD ERD 설명 ERD(Entity Relationship Diagram; E-R Diagram)는 업무 분석에서 도출된 엔터티와 엔터티 간의 관계를 다이어그램으로 표현하는 것이다. 즉 존재하고 있는 것(Entity)들의 관계(Relationship)을 나타낸 도표(Diagram)이다. 존재하고 있는 것은 데이터를 뜻하기도 하므로 '데이터들의 관계를 나타낸 도표'와 같다. 데이터 모델에 대한 표기법으로, 1976년 Peter Chen(피터첸)이 E-R Model(Entity-Relationship Model)이라는 표기법을 만들었다. ERD 작성 순서 엔터티를 그린다. 엔터티를 적절하게 배치한다. 엔터티 간 관계를 설정한다. 관계명을 기술한다. 관계의 참여도를 기술한다. 관계의 필수여부를 기술한다. 엔터티 ..
[SQLD] 데이터베이스 스키마 구조 데이터베이스 스키마 구조 3단계 ANSI/SPARC의 데이터 독립성 모델 외부 단계(External Schema) (사용자 관점) 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점 표현 데이터 모델링은 통합 관점을 가지고 있는 개념 스키마를 만들어 가는 과정 ⭥ 외부/개념 사상(논리적 데이터 독립성) ⭥ 개념 단계(Conceptual Schema) (조직 전체 관점): 공통 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마에 정의 사용자 뷰(view) 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의 전체 데이터베이스의 한 논리적 부분(서브 스키마) 같은 데이터베이스에 대해서도 서로 다른 관점을 정의할 수 있도록 허용 일반 사용자는 SQL을 사용하여 DB에 접근 ⭥ 개념/내부 사상(..
[SQLD] 데이터 독립성 데이터 독립성의 이해 데이터 독립성의 필요성 데이터 독립성 확보 시 이점 뷰(view)의 독립성을 유지하여 계층별 뷰에 영향을 주지 않고 변경 가능 단계별 스키마에 따라 데이터 정의어(DDL: Data Definition Language)와 데이터 조작어(DML: Data Management Language)가 다름을 제공 데이터 독립성 논리적 독립성 외부 스키마 - 개념 스키마 물리적 독립성 개념 스키마 - 내부 스키마 데이터 독립성 구성요소
[SQLD] 데이터 모델링 데이터 모델링? [위키백과] 데이터 모델링 데이터 모델링 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. ko.wikipedia.org 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법 현실 세계의 데이터를 약속된 표기법으로 표현하는 과정 (추상화 반영) 복잡한 현실 세계를 단순화해서 표현 데이터베이스를 구축하기 위한 분석 및 설계의 과정 사물 또는 사건에 대한 양상(aspect)이나 관점(perspective)를 연관된 사람이나 그룹을 위해 명확하게 하는 과정 데이터 모델링 특징 추상화(모형화) 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 표현함. 단순화 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 함. 명확화(정확화) 애매모호함을 제거하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하..
[Python] ValueError: If using all scalar values, you must pass an index 에러 원인 코드)import pandas as pddict = { 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3,}df = pd.DataFrame(dict) 결과)ValueError: If using all scalar values, you must pass an indexDictionary를 DataFrame으로 변환할 때 위의 에러가 발생했다.에러 원인은 모든 값(Value)이 스칼라이기 때문이다. 이 에러 해결 방법은 다음 4가지가 있다.# 1. index 값 지정dict = { 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3,}df = pd.DataFrame(dict, index=[0])print(df)# a b c# 0 1 2 3# 2. dictionary의 키..
[DB] Cloud Database Cheat Sheet AWS,Azure,Google 과 오픈소스/써드파티의 DB 들을 Type에 따라 한개의 테이블로 정리 Structured Relational : RDS, SQL DB, Cloud SQL, Oracle/PostgreSQL/MySQL/SQL Server Columnar : Redshift, Synapse Analytics, BigQuery, Snowflake/ClickHouse Semi Structured Key Value : DynamoDB, Cosmos DB, BigTable , Redis/Scylla In-Memory : ElastiCache, Azure Cache for Redis, MemoryStore, Redis/Memcached Wide Column : Keyspaces, Cosmos DB, B..
[Python] UUID로 고유 식별자 만들기 UUID란?uuid는 네트워크 상에서 중복되지 않는 고유한 식별자인 UUID(Universally Unique IDentifier)를 생성할 때 사용하는 모듈이다. uuid.uuid1(node=None, clock_seq=None)호스트 ID, sequence 번호 및 현재 시각으로 UUID를 생성한다. node가 주어지지 않으면, getnode()를 사용하여 하드웨어 주소를 얻는다. clock_seq가 주어지면 시퀀스 번호로 사용한다. 그렇지 않을 경우, 무작위 14bit 시퀀스 번호를 사용한다. uuid.uuid3(namespace, name)이름 공간 식별자(UUID) 및 이름(문자열)의 MD5 해시를 기반으로 UUID를 생성한다. uuid.uuid4()무작위 UUID를 생성한다. uuid.uuid..
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