Q1. 엔티티의 유무형에 따른 분류 중 다른 하나는 ?
- 유형 엔티티
- 기본 엔티티
- 개념 엔티티
- 사건 엔티티
-> 기본 엔티티
< 유형과 무형에 따른 엔티티 종류 >
유형 엔티티 : 업무에서 도출되며 지속적으로 사용되는 엔티티
ex) 고객, 사원
개념 엔티티 : 물리적 형태 없이 개념적으로 사용됨
ex) 거래소, 부서
사건 엔티티 : 비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 엔티티
ex) 주문, 입사 등
< 발생 시점에 따른 엔티티 종류 >
기본 엔티티 : 키 엔티티라고도 함. 다른 엔티티로부터 영향을 받지 않고 독립적으로 생성되는 엔티티
ex) 고객, 상품
중심 엔티티 : 기본 엔티티와 행위 엔티티 간의 중간에 있는 것. 기본 엔티티로부터 발생되고, 행위 엔티티를 생성
ex) 계좌, 주문
행위 엔티티 : 2개 이상의 엔티티로부터 발생
ex) 주문 이력
Q2. 특성에 따른 속성의 분류가 아닌 것은 ?
- 기본 속성
- 중심 속성
- 설계 속성
- 파생 속성
-> 중심 속성
< 분해 여부에 따른 속성 종류 >
단일 속성 : 하나의 의미로 구성된 것
ex) 이름
복합 속성 : 여러개의 의미가 있는 것
ex) 주소(시,군,동 등으로 분해 가능)
다중값 속성 : 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 것 -> 엔티티로 분해됨
< 특성에 따른 속성 종류 >
기본 속성 : 비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성
ex) 이름, 계좌번호
설계 속성 : 데이터 모델링 과정에서 발생되는 속성. 유일한 값을 부여
ex) 상품 코드, 지점 코드
파생 속성 : 다른 속성에 의해 만들어지는 속성
ex) 합계, 평균
Q3. 데이터의 중복을 제거해 데이터 모델의 유연성을 향상 시키는 것이 아닌 것은 ?
- 정규화
- 3층 스키마
- 반정규화
- 이상현상 제거
-> 반정규화
* 데이터 중복을 허용해 성능을 향상 시키는 방법
Q4. Super type과 Sub type 변환 방법 중 조인 성능이 가장 좋은 것 ?
- OneToOne Type
- Plus Type
- Single Type
- Integration Type
-> Single Type
OneToOne Type : 슈퍼 타입과 서브 타입을 개별 테이블로 도출
Plus Type : 슈퍼 타입 + 서브 타입 테이블 조합 도출
Single Type : 슈퍼 타입과 서브 타입을 하나의 테이블로 도출
Q5. 좋은 모델링의 요건이 아닌 것 ?
- 중복배제
- Business Rule
- 완전성
- 기능성
-> 기능성
Q6. 최대한 범용적인 값을 사용하고 유일한 값을 만들기 위해 사용도는 식별자 ?
- 보조 식별자
- 인조 식별자
- 본직 식별자
- 고유 식별자
-> 인조 식별자
< 대표성 여부에 따른 식별자 종류 >
주 식별자 : 유일성 + 최소성 만족하는 엔티티를 대표하는 식별자
보조 식별자 : 유일성 + 최소성은 만족하지만 대표성을 불만족하는 식별자
< 생성 여부에 따른 식별자 종류 >
내부 식별자 : 엔티티 내부에서 스스로 생성되는 식별자
외부 식별자 : 다른 엔티티와의 관계로 인해 만들어지는 식별자
< 속성의 수에 따른 식별자 종류 >
단일 식별자 : 하나의 속성으로 구성
복합 식별자 : 두 개 이상의 속성으로 구성
< 대체 여부에 따른 식별자 종류 >
본질 식별자 : 비즈니스 프로세스에서 만들어지는 식별자
인조 식별자 : 인위적으로 만들어지는 식별자
Q7. 3층 스키마 중에서 조직 전체적인 관점으로 통합을 표현하는 계층 ?
- 개념 스키마
- 내부 스키마
- 외부 스키마
- 간접 스키마
-> 개념 스키마
* 외부 스키마 - 개념 스키마 - 내부 스키마
사용자 관점 - 설계자 관점 - 개발자 관점
응용 프로그램 - 통합 DB 구조 - 물리적 저장 구조
+
제 1 정규화 : 원자성 확보
제 2 정규화 : 부분 함수 종속성 제거
제 3 정규화 : 이행 함수 종속성 제거
BCNF : 후보키가 기본키를 종속시키면 제거
제 4 정규화 : 다중값 속성 제거 (여러 칼럼이 하나의 칼럼을 종속시키는 경우)
제 5 정규화 : 조인에 의해서 종속성이 발생하면 분해
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