Design Issues in E-R model - 편집 역사

Pinkgo: /* Common mistakes in E-R diagram */

2025-04-20T05:27:28Z

Common mistakes in E-R diagram

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12번째 줄:		12번째 줄:
	[[파일:Erroneous use of relationship attibutes.png\|프레임없음\|400x400픽셀]]		[[파일:Erroneous use of relationship attibutes.png\|프레임없음\|400x400픽셀]]

	또한 위는 다중값 속성(multivalued attribute)이 필요한데 단일값(single-valued attribute)으로 모델링하는 오류를 보여준다. 위의 상황에서는 takes(student, section) 관계에서 학생이 과제별로 점수를 받으며, 이것이 assignment, marks라는 두 개의 단일 속성을 추가해서 표현되고 있다. 이는 각각의 section과 student 쌍의 관계당 단 하나의 과제 점수만 기록가능하므로, 과제가 여러 개인 경우에는 표현이 불가능하다는 단점이 있다. 이를 ~~해결하느 데에는~~ 두가지 방법이 존재한다.		또한 위는 다중값 속성(multivalued attribute)이 필요한데 단일값(single-valued attribute)으로 모델링하는 오류를 보여준다. 위의 상황에서는 takes(student, section) 관계에서 학생이 과제별로 점수를 받으며, 이것이 assignment, marks라는 두 개의 단일 속성을 추가해서 표현되고 있다. 이는 각각의 section과 student 쌍의 관계당 단 하나의 과제 점수만 기록가능하므로, 과제가 여러 개인 경우에는 표현이 불가능하다는 단점이 있다. 이를 해결하는 두가지 방법이 존재한다.

	[[파일:Correct alternative to erroneous E-R diagram.png\|테두리\|프레임없음\|500x500픽셀]]		[[파일:Correct alternative to erroneous E-R diagram.png\|테두리\|프레임없음\|500x500픽셀]]

Pinkgo: /* Binary versus n-ary Relationship Sets */

2025-03-29T16:53:02Z

Binary versus n-ary Relationship Sets

← 이전 판		2025년 3월 29일 (토) 16:53 판
68번째 줄:		68번째 줄:
	* 관계 집합을 나타내기 위해 생성한 엔터티 집합에는 식별 속성이 필요하다. 이 속성과 추가적인 관계 집합들 때문에 설계가 복잡해지고, 저장 공간도 더 많이 필요하게 된다.		* 관계 집합을 나타내기 위해 생성한 엔터티 집합에는 식별 속성이 필요하다. 이 속성과 추가적인 관계 집합들 때문에 설계가 복잡해지고, 저장 공간도 더 많이 필요하게 된다.
	* n진 관계 집합은 여러 엔터티가 하나의 관계에 함께 참여함을 더 명확하게 보여준다.		* n진 관계 집합은 여러 엔터티가 하나의 관계에 함께 참여함을 더 명확하게 보여준다.
	* 어떤 제약 조건은 n진 관계에서는 표현 가능하지만, 변환된 이진 관계에서는 표현할 수 없는 경우도 ~~있습니다~~.		* 어떤 제약 조건은 n진 관계에서는 표현 가능하지만, 변환된 이진 관계에서는 표현할 수 없는 경우도 있다.
	** 예: 관계 R이 A, B → C에 대해 다대일(many-to-one) 관계라고 가정하면, <br>A와 B의 각각의 쌍이 최대 하나의 C 엔터티와만 관련될 수 있음<br>하지만 이것은 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 각각의 이진 관계만으로는 표현할 수 없다.		** 예: 관계 R이 A, B → C에 대해 다대일(many-to-one) 관계라고 가정하면, <br>A와 B의 각각의 쌍이 최대 하나의 C 엔터티와만 관련될 수 있음<br>하지만 이것은 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 각각의 이진 관계만으로는 표현할 수 없다.

	==각주==		==각주==
	[[분류:데이터베이스 시스템]]		[[분류:데이터베이스 시스템]]

2025년 3월 29일 (토) 16:52에 Pinkgo님의 편집

2025-03-29T16:52:52Z

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69번째 줄:		69번째 줄:
	* n진 관계 집합은 여러 엔터티가 하나의 관계에 함께 참여함을 더 명확하게 보여준다.		* n진 관계 집합은 여러 엔터티가 하나의 관계에 함께 참여함을 더 명확하게 보여준다.
	* 어떤 제약 조건은 n진 관계에서는 표현 가능하지만, 변환된 이진 관계에서는 표현할 수 없는 경우도 있습니다.		* 어떤 제약 조건은 n진 관계에서는 표현 가능하지만, 변환된 이진 관계에서는 표현할 수 없는 경우도 있습니다.
	** 예: 관계 R이 A, B → C에 대해 다대일(many-to-one) 관계라고 가정하면,		** 예: 관계 R이 A, B → C에 대해 다대일(many-to-one) 관계라고 가정하면, <br>A와 B의 각각의 쌍이 최대 하나의 C 엔터티와만 관련될 수 있음<br>하지만 이것은 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 각각의 이진 관계만으로는 표현할 수 없다.
	<br>A와 B의 각각의 쌍이 최대 하나의 C 엔터티와만 관련될 수 있음
	<br>하지만 이것은 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 각각의 이진 관계만으로는 표현할 수 없다.

	==각주==		==각주==
	[[분류:데이터베이스 시스템]]		[[분류:데이터베이스 시스템]]

Pinkgo: /* Binary versus n-ary Relationship Sets */

2025-03-29T16:52:39Z

Binary versus n-ary Relationship Sets

← 이전 판		2025년 3월 29일 (토) 16:52 판
64번째 줄:		64번째 줄:
	* <math>(e_i, b_i) \in R_B</math>		* <math>(e_i, b_i) \in R_B</math>
	* <math>(e_i, c_i) \in R_C</math>		* <math>(e_i, c_i) \in R_C</math>

			이러한 절차는 n진(n-ary) 관계 집합 전체에 대해 일반화할 수 있다. 즉, 개념적으로는 E-R 모델을 이진 관계만 포함하도록 제한할 수 있다는 뜻이다. 하지만, 이 제한이 항상 바람직한 것은 아니다. 그 이유는 다음과 같다.
			* 관계 집합을 나타내기 위해 생성한 엔터티 집합에는 식별 속성이 필요하다. 이 속성과 추가적인 관계 집합들 때문에 설계가 복잡해지고, 저장 공간도 더 많이 필요하게 된다.
			* n진 관계 집합은 여러 엔터티가 하나의 관계에 함께 참여함을 더 명확하게 보여준다.
			* 어떤 제약 조건은 n진 관계에서는 표현 가능하지만, 변환된 이진 관계에서는 표현할 수 없는 경우도 있습니다.
			** 예: 관계 R이 A, B → C에 대해 다대일(many-to-one) 관계라고 가정하면,
			<br>A와 B의 각각의 쌍이 최대 하나의 C 엔터티와만 관련될 수 있음
			<br>하지만 이것은 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 각각의 이진 관계만으로는 표현할 수 없다.

	==각주==		==각주==
	[[분류:데이터베이스 시스템]]		[[분류:데이터베이스 시스템]]

Pinkgo: /* Binary versus n-ary Relationship Sets */

2025-03-29T16:48:59Z

Binary versus n-ary Relationship Sets

← 이전 판		2025년 3월 29일 (토) 16:48 판
60번째 줄:		60번째 줄:
	** R<sub>C</sub>: E → C (many-to-one)		** R<sub>C</sub>: E → C (many-to-one)
	이때, 엔터티 집합 E는 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 세 관계 모두에 전체 참여(total participation) 해야 한다. 만약 R 관계에 속성이 있다면, 그 속성들은 E 엔터티 집합의 속성으로 포함시킨다. 또한, E를 구성하는 개체들을 식별하기 위한 식별 속성(identifying attribute) 도 만든다. <br>		이때, 엔터티 집합 E는 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 세 관계 모두에 전체 참여(total participation) 해야 한다. 만약 R 관계에 속성이 있다면, 그 속성들은 E 엔터티 집합의 속성으로 포함시킨다. 또한, E를 구성하는 개체들을 식별하기 위한 식별 속성(identifying attribute) 도 만든다. <br>
	그리고 R 안의 각 관계 (a<~~sub>i</sub~~>, ~~b<sub>i</sub>~~, ~~c<sub>i~~</~~sub~~>)에 대해, 새로운 엔터티 e<~~sub~~>i</~~sub~~>를 E에 추가하고 다음과 같이 관계를 생성한다:		그리고 R 안의 각 관계 (<math>a_i,\,b_i,\,c_i</math>)에 대해, 새로운 엔터티 <math>e_i</math>를 E에 추가하고 다음과 같이 관계를 생성한다:
	* <math>(e_i, a_i) \in R_A</math>		* <math>(e_i, a_i) \in R_A</math>
	* <math>(e_i, b_i) \in R_B</math>		* <math>(e_i, b_i) \in R_B</math>

Pinkgo: /* Binary versus n-ary Relationship Sets */

2025-03-29T16:48:02Z

Binary versus n-ary Relationship Sets

← 이전 판		2025년 3월 29일 (토) 16:48 판
50번째 줄:		50번째 줄:
	데이터베이스에서의 관계는 종종 이진(binary) 관계이다. 일부 관계는 비이진(nonbinary) 처럼 보이지만, 실제로는 여러 개의 이진 관계로 표현하는 것이 더 적절할 수 있다.<br>		데이터베이스에서의 관계는 종종 이진(binary) 관계이다. 일부 관계는 비이진(nonbinary) 처럼 보이지만, 실제로는 여러 개의 이진 관계로 표현하는 것이 더 적절할 수 있다.<br>
	예를 들어, 자식(child)을 어머니(mother)와 아버지(father)에 연결하는 삼항(ternary) 관계 parent를 만들 수 있다. 하지만 이 관계는 자식과 어머니를 연결하는 mother 관계, 그리고 자식과 아버지를 연결하는 father 관계의 두 개의 이진 관계로도 표현될 수 있다. 그리고 이 경우, mother와 father라는 두 관계를 사용하는 경우, 아버지를 모르는 경우에도 어머니 정보를 기록할 수 있다.하지만 parent라는 삼항 관계를 사용할 경우, 아버지를 모르면 null 값이 필요하다. 따라서 이 경우에는 이진 관계를 사용하는 것이 더 바람직하다.		예를 들어, 자식(child)을 어머니(mother)와 아버지(father)에 연결하는 삼항(ternary) 관계 parent를 만들 수 있다. 하지만 이 관계는 자식과 어머니를 연결하는 mother 관계, 그리고 자식과 아버지를 연결하는 father 관계의 두 개의 이진 관계로도 표현될 수 있다. 그리고 이 경우, mother와 father라는 두 관계를 사용하는 경우, 아버지를 모르는 경우에도 어머니 정보를 기록할 수 있다.하지만 parent라는 삼항 관계를 사용할 경우, 아버지를 모르면 null 값이 필요하다. 따라서 이 경우에는 이진 관계를 사용하는 것이 더 바람직하다.

			[[파일:Ternary relationship versus three binary relationships.png\|테두리\|프레임없음\|400x400픽셀]]

	사실, 모든 비이진(n > 2) 관계 집합은 여러 개의 이진 관계 집합으로 대체할 수 있다. 간단히, 추상적인 삼항(n = 3) 관계 집합 R 을 생각해 보자. 이 관계는 엔터티 집합 A, B, C를 연결한다. 이를 다음 과정을 통해 변환할 수 있다:		사실, 모든 비이진(n > 2) 관계 집합은 여러 개의 이진 관계 집합으로 대체할 수 있다. 간단히, 추상적인 삼항(n = 3) 관계 집합 R 을 생각해 보자. 이 관계는 엔터티 집합 A, B, C를 연결한다. 이를 다음 과정을 통해 변환할 수 있다:

Pinkgo: /* Binary versus n-ary Relationship Sets */

2025-03-29T16:45:45Z

Binary versus n-ary Relationship Sets

← 이전 판		2025년 3월 29일 (토) 16:45 판
59번째 줄:		59번째 줄:
	이때, 엔터티 집합 E는 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 세 관계 모두에 전체 참여(total participation) 해야 한다. 만약 R 관계에 속성이 있다면, 그 속성들은 E 엔터티 집합의 속성으로 포함시킨다. 또한, E를 구성하는 개체들을 식별하기 위한 식별 속성(identifying attribute) 도 만든다. <br>		이때, 엔터티 집합 E는 R<sub>A</sub>, R<sub>B</sub>, R<sub>C</sub> 세 관계 모두에 전체 참여(total participation) 해야 한다. 만약 R 관계에 속성이 있다면, 그 속성들은 E 엔터티 집합의 속성으로 포함시킨다. 또한, E를 구성하는 개체들을 식별하기 위한 식별 속성(identifying attribute) 도 만든다. <br>
	그리고 R 안의 각 관계 (a<sub>i</sub>, b<sub>i</sub>, c<sub>i</sub>)에 대해, 새로운 엔터티 e<sub>i</sub>를 E에 추가하고 다음과 같이 관계를 생성한다:		그리고 R 안의 각 관계 (a<sub>i</sub>, b<sub>i</sub>, c<sub>i</sub>)에 대해, 새로운 엔터티 e<sub>i</sub>를 E에 추가하고 다음과 같이 관계를 생성한다:
	* <math>(e_i, a_i) /in R_A</math>		* <math>(e_i, a_i) \in R_A</math>
	* <math>(e_i, b_i) /in R_B</math>		* <math>(e_i, b_i) \in R_B</math>
	* <math>(e_i, c_i) /in R_C</math>		* <math>(e_i, c_i) \in R_C</math>

	==각주==		==각주==
	[[분류:데이터베이스 시스템]]		[[분류:데이터베이스 시스템]]

2025년 3월 29일 (토) 16:45에 Pinkgo님의 편집

2025-03-29T16:45:33Z

@@ 46번째 줄: / 46번째 줄: @@
 * student_regs: registration과 student를 연결하는 관계 집합
 또한, 그림에서는 registration 엔터티가 두 관계 집합 모두에 전체 참여(total participation) 하는 것을 이중선(double lines) 으로 나타내고 있다.
 ==각주==
 [[분류:데이터베이스 시스템]]

Pinkgo: /* Entities vs. Relationship sets */

2025-03-29T16:25:55Z

Entities vs. Relationship sets

← 이전 판		2025년 3월 29일 (토) 16:25 판
38번째 줄:		38번째 줄:
	어떤 개체(object)가 엔터티 집합으로 표현되어야 할지, 관계 집합으로 표현되어야 할지는 명확하지 않다. student가 어떤 section에 대해 수강(take)를 하는 경우는, student와 section의 엔티티 집합 사이에 take라는 관계 집합을 설정할 수 있다.<br>		어떤 개체(object)가 엔터티 집합으로 표현되어야 할지, 관계 집합으로 표현되어야 할지는 명확하지 않다. student가 어떤 section에 대해 수강(take)를 하는 경우는, student와 section의 엔티티 집합 사이에 take라는 관계 집합을 설정할 수 있다.<br>
	하지만 다른 방법으로는 각 학생이 수강하는 각 과목에 대해 "수강 등록(course-registration) 기록" 이 존재한다고 상상할 수 있다. 이 경우, 우리는 각 수강 등록 기록을 하나의 엔터티로 보고, 이를 표현하는 엔터티 집합을 만든다. 이 엔터티 집합을 registration 이라고 부르자. 각 registration 엔터티는 정확히 하나의 학생 및 하나의 section과 연결되므로, 두 개의 관계 집합이 필요하다. 하나는 수강 등록 기록과 학생을 연결하는 관계, 다른 하나는 수강 등록 기록과 section을 연결하는 관계이다.		하지만 다른 방법으로는 각 학생이 수강하는 각 과목에 대해 "수강 등록(course-registration) 기록" 이 존재한다고 상상할 수 있다. 이 경우, 우리는 각 수강 등록 기록을 하나의 엔터티로 보고, 이를 표현하는 엔터티 집합을 만든다. 이 엔터티 집합을 registration 이라고 부르자. 각 registration 엔터티는 정확히 하나의 학생 및 하나의 section과 연결되므로, 두 개의 관계 집합이 필요하다. 하나는 수강 등록 기록과 학생을 연결하는 관계, 다른 하나는 수강 등록 기록과 section을 연결하는 관계이다.

			[[파일:Replacement of takes by registeration and two relationshipt sets.png\|테두리\|프레임없음\|500x500픽셀]]

	위 이미지는 section 및 student 엔터티 집합을 유지하면서, 기존의 takes 관계 집합을 엔터티 집합 하나와 관계 집합 두 개로 교체한 구조를 보여준다.		위 이미지는 section 및 student 엔터티 집합을 유지하면서, 기존의 takes 관계 집합을 엔터티 집합 하나와 관계 집합 두 개로 교체한 구조를 보여준다.
	* registration: 수강 등록 기록을 나타내는 엔터티 집합		* registration: 수강 등록 기록을 나타내는 엔터티 집합

2025년 3월 29일 (토) 16:24에 Pinkgo님의 편집

2025-03-29T16:24:13Z

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34번째 줄:		34번째 줄:
	반면, 전화기를 엔터티 phone으로 처리하면 각 강사가 여러 개의 전화번호(또는 0개)를 가질 수 있게 된다.		반면, 전화기를 엔터티 phone으로 처리하면 각 강사가 여러 개의 전화번호(또는 0개)를 가질 수 있게 된다.
	따라서, 각각의 phone에 대해 mobile, IP phone, 유선 전화인지, 또는 여러 명이 함께 사용하는지 등의 정보를 담고자 한다면 phone을 엔터티로 표현하는 것이 더 일반적이고 유연하다. 하지만 name과 같은 속성은 그 자체로 독립적인 엔터티로 보기 어렵기 때문에 따라서 name은 instructor 엔터티 집합의 속성으로 표현하는 것이 적절하다.<ref>"무엇이 속성(attribute)이고, 무엇이 엔터티 집합(entity set)인가?"인지에 대한 질문에는 간단한 정답은 없다. 이러한 구분은 주로 모델링하려는 현실 세계(기업 등)의 구조와 해당 속성이 갖는 의미(semantics)에 의존하게 된다.</ref>		따라서, 각각의 phone에 대해 mobile, IP phone, 유선 전화인지, 또는 여러 명이 함께 사용하는지 등의 정보를 담고자 한다면 phone을 엔터티로 표현하는 것이 더 일반적이고 유연하다. 하지만 name과 같은 속성은 그 자체로 독립적인 엔터티로 보기 어렵기 때문에 따라서 name은 instructor 엔터티 집합의 속성으로 표현하는 것이 적절하다.<ref>"무엇이 속성(attribute)이고, 무엇이 엔터티 집합(entity set)인가?"인지에 대한 질문에는 간단한 정답은 없다. 이러한 구분은 주로 모델링하려는 현실 세계(기업 등)의 구조와 해당 속성이 갖는 의미(semantics)에 의존하게 된다.</ref>

			==Entities vs. Relationship sets==
			어떤 개체(object)가 엔터티 집합으로 표현되어야 할지, 관계 집합으로 표현되어야 할지는 명확하지 않다. student가 어떤 section에 대해 수강(take)를 하는 경우는, student와 section의 엔티티 집합 사이에 take라는 관계 집합을 설정할 수 있다.<br>
			하지만 다른 방법으로는 각 학생이 수강하는 각 과목에 대해 "수강 등록(course-registration) 기록" 이 존재한다고 상상할 수 있다. 이 경우, 우리는 각 수강 등록 기록을 하나의 엔터티로 보고, 이를 표현하는 엔터티 집합을 만든다. 이 엔터티 집합을 registration 이라고 부르자. 각 registration 엔터티는 정확히 하나의 학생 및 하나의 section과 연결되므로, 두 개의 관계 집합이 필요하다. 하나는 수강 등록 기록과 학생을 연결하는 관계, 다른 하나는 수강 등록 기록과 section을 연결하는 관계이다.
			위 이미지는 section 및 student 엔터티 집합을 유지하면서, 기존의 takes 관계 집합을 엔터티 집합 하나와 관계 집합 두 개로 교체한 구조를 보여준다.
			* registration: 수강 등록 기록을 나타내는 엔터티 집합
			* section_reg: registration과 section을 연결하는 관계 집합
			* student_regs: registration과 student를 연결하는 관계 집합
			또한, 그림에서는 registration 엔터티가 두 관계 집합 모두에 전체 참여(total participation) 하는 것을 이중선(double lines) 으로 나타내고 있다.

	==각주==		==각주==
	[[분류:데이터베이스 시스템]]		[[분류:데이터베이스 시스템]]