데이터 모델링2010. 12. 31. 05:06

Inheritance 는 좀 더 포괄적인 Entity 로부터 특별한 경우의 Entity 를 정의하는 경우 사용합니다. Inheritance 에 포함되는 Entity 들은 상호간에 매우 유사한 특성을 지니 고 있으며 일부 다른 특성을 가지고 있습니다.
 

포괄적인 Entity 는 통상적으로 모든 공통적인 특성을 가지는 Super-type (혹은 Parent) Entity 라고도 합니다. 각 Notation 의 Inheritance 상태를 표시하는 심볼은 다음과 같습니다.

 

IDEF1X

ER/Merise

설명

 



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표준 상속

 

 

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상호 배타적 상속 ( Entity

의 한 버는 자식 Entity 나에 만 할 수 있음 : 의 사은 일반직이 보조직 일 없음)

 

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완전 ( Entity 들의

주화가 우로 이상 가 적인 자식 Entity 포함되지 않을 것을 의미)

 

 

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상호 배타이며 완전

 

Posted by choi1779
데이터 모델링2010. 11. 19. 04:46

개념 데이터 모델링 작업 시 자주 사용되는 용어 입니다. Data Item, Package 등은 PowerDesigner 에서만 제공하는 특별한 기능입니다.



 

용어

해당

범위

 

내용

CDM

(Conceptual Data Model)

System

  논리적인 정의를 Model , Entity등을 정의

PDM

(Physical Data Model)

System

  Table, View, Index, Trigger등을 물리DB 항목들 을 정의하고, 그리는 Model

Package

모든

Model

  모델에서 부적으로 누는 단위 모델링 주제 영 역의 개념 Depth 제한은 없음(모델 속의 )

 

사용 ) DBMS User 으로 주제영역 분이 가 능한 경우의

 

1 수준 : DB User

2 수준 : 업무구분

3 수준 : 세부 업무 구분

 

  패키 구성 증가 함으 고려하 사용

Documents

모델

파일

PowerDesigner 모델 총칭

Data Item

CDM

  CDM에서 사용되는 정보의 기본 단위로써 Entity 에 속하게 되면 Attribute가 되며 CDM에서 PDM을 생성하는 경우 테이블의 Column이 됨.

 

  Entity에 속하지 않는 Data Item 정의가 가능하며 이런 Data  Item 은 모델에 정의된 상태로 있다가 Entity에서 필요한 경우 어느 때라도 사용이 가능함.

Domain

CDM PDM

  Model에서 사용하는 정보의 종류를 확인하는데 도움을 주며 도메인을 Data Item에 적용하여 서로 다른 Entity Attribute 들의 데이터 표준화를 쉽게 하도록 도와줌.

Entity

CDM

 사용자가 저장하고자 하는 정보를 정보시스템에 정의한 객체

Attribute

CDM

  Entity,  Association,  inheritance에 속한 Data  Item으로 PDM을 생성하게 되면 EntityAttributeTableColumn이 됨.

Identifier

CDM

  Entity  내용을  유일하게  구별할   있도록  하는 값을 가지는 Entity Attribute 혹은 Entity Attribute들의 조합.

 

  IdentifierPDMPrimary  Key  혹은 Alternate  Key와 동일함.

 

  Entity는 적어도 하나의 Identifier를 가져야 하며 만 약 Entity가 오직 하나의 Identifier를 가지고 있다면 기 본으로 EntityPrimary Identifier로 지정됨.

Relationship

CDM

—  Entity 간에 존재하는 상호관계를 의미하며 Entity 간의

Link     표시됨.(:  직원과 팀 Entity 사이의

Relationship, 직원은 팀에 속하고 팀은 직원들로 구성)

Inheritance

CDM

  좀 더 일반적인 Entity 의 특정한 경우의 Entity를 정의 하는데 이용되며 Inheritance 에 속한 Entity 들은 다른 점들이 있긴 하지만 많은 공통적인 특성을 가지고 있 음.

 

  특정한  경우의  Entity들을  SubType(child)이라고  하며 PDM 으로 전환 시 부모 Entity 와 자식 Entity 를 어떤 형 식으로 생성할지를 CDM 단계에서 지정이 가능함.

Posted by choi1779
카테고리 없음2010. 7. 30. 11:39
데이터 모델링2010. 7. 2. 04:49

개념

엔터티란?
  • 엔터티란 업무 활동상 지속적인 관심을 가지고 있어야 하는 대상으로서 그 대상에 대한 데이터를 저장할 수 있고 대상들 간의 동질성을 지닌 개체 또는 행위의 집합
  • 엔터티를 정의할 때는 어떤 대상이 그 엔터티에 속하는지 혹은 속하지 않는지를 명확하게 정의할 수 있어야 한다.
  • 예를 들어 영화배우라는 엔터티를 영화에서 극중 배역으로 분하여 연기하는 사람(?)으로 정의한 경우에 파트라슈는 주연이지만 배우인지 아닌지를 명확히 정의할 수 있어야 한다.

엔터티 정의의 요건
  • 우리가 관리하고자 하는 것인지를 확인한다.
  • 가로와 세로를 가진 면적(집합)인지를 확인한다.
  • 대상 개체들 간의 동질성이 있는지를 확인한다.
  • 다른 개체와 확연히 구분되는 독립성을 가지는지를 확인한다.
  • 순수한 개체이거나 개체가 행위를 한 행위 집합인지를 확인한다.

의미상 주어 정의

엔터티에는 인조 식별자(Artificial Unique Identifier)가 있고, 진주어(眞主語)에 해당하는 관계 나 속성이 어딘가에 있을 수 있다. 예를 들어 신용카드의 가주어는 임의의 번호를 부여해서 만든 카드번호를 말하며, 진주어는 카드를 발급 받은 사람(고객 번호)과 발급 받은 상품(상품 코드), 그리고 발급일자가 될 것이다. 의미상의 주어를 모델링 입장에서 본다면, 원래의 본질적인 식별자에 해당한다. 여기에서는 이것을 본질 식별자라고 칭한다.

본질 식별자 정의의 의의

모델링 진행 과정에서 본질 식별자를 특별히 중시하는 이유는 집합의 의미가 모호한 상태에서는 더 이상 객관적인 판단을 진행해 가는 것이 불가능하기 때문이다. 집합의 인스턴스가 생성되는 정확 한 단위를 모르고서는 집합이 명확해질 수 없다. 다시 말해서 집합의 의미가 명확하게 정의되지 않은 모호한 집합에 인조적인 유일한 이름만 가져다 붙인다고 해서 갑자기 집합의 정의가 명확해지지는 않는다.

본질 식별자 정의 예

신용카드 엔터티의 본질 식별자인 고객 번호와 상품 코드는 부모에게서 상속받은 릴레이션십이며, 이 부모들은 바로 키 엔터티이다. 다시 말해서 본질 식별자로 상속 관계를 규명해 올라갔을 때 최상위에 존재하는 것이 바로 키 엔터티라는 것이다. 여기서 주의할 것은 임의의 엔터티가 다른 엔터티와 1:M 이나 1:1 관계일 때 1쪽의 엔터티가 항상 본질 식별자가 되는 것은 아니다. 예를 들어, 사원 엔터티와 부서 엔터티는 M:1의 관계를 가지지만 사원 엔터티의 부모가 부서 엔터티는 아니다. 다시 말해서, 1쪽의 엔터티라고 해서 항상 본질 식별자가 되는 것은 아니다. 본질 식별자란 만약 그가 없다 면 자신이 절대로 태어날 수 없을 때만 해당된다.


출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net
Posted by choi1779
데이터 모델링2010. 7. 1. 04:32

주제 영역 개념


주제 영역(Subject Area)은 기업이 사용하는 데이터의 최상위 집합이다. 예를 들어, 제조 업체의 경우 인사, 생산, 자재, 판매 등의 주제 영역이 있을 수 있다. 하나의 주제 영역으로 정의되는 데이터간의 관계는 밀접하고, 다른 주제 영역에 포함되는 데이터간의 상호작용은 최소화할 수 있도록 정의한다. 데이터는 기본적으로 관계 구조로 표현된다. 관계 구조는 데이터간의 관계가 복수개로 표현되면서 서로 연결되어 있기 때문에 하향식(Top-down) 분석이 용이하지 않다. 계획 수립 단계는 하향식 분석을 원칙으로 하고, 검증을 위해서 부분적으로 상향식 분석을 사용한다. 데이터를 하향식으로 분석하기 위한 개념으로 유용한 것이 주제 영역이다. 주제 영역은 계층적으로 표현될 수 있다. 주제 영역을 분해하면 하위 수준의 주제 영역이나 엔터티가 나타난다.

주제 영역 명명

 1. 보편적 업무 용어 사용

  실제 업무에서 보편적으로 사용하는 업무 용어를 부여하는 것이 바람직하다 예) 인사, 생산, 판매, 구매, 재무 등

 2. 단수형 명사 사용

  유일한 단수형 명사를 사용한다

 3. 데이터 그룹을 의미하는 용어 사용

데이터의 그룹을 의미하는 이름을 부여한다 업무 활동(Activity)을 의미하는 이름을 배제하고 데이터 그룹을 의미하는 이름을 사용하도록 한다.

주제 영역 활용

 1. 목적
  • 데이터의 계층적 구조 파악하는데 도움이 된다.
  • 업무 기능(Function)과 병행하여 분석하는 경우에 분석의 최상위 단위 역할을 하여 품질 확보에기여한다.
  • 주제 영역 계층과 업무 기능 계층 간의 대응 관계를 확인한다.
 2. 장점
  • 데이터 및 업무 활동 모델의 품질보증(Quality Assurance)
  • 프로젝트 관리(Project Management) 용이
  • 모델 개발 조정(Development Coordination) 용이
  • 리포지터리(Repository) 관리 용이
  • 상세 사항의 전개 혹은 축약 가능

주제 영역 도출

 1. 업무에서 사용하는 데이터의 명사형 도출

      정보 수집 소스로부터 명사형 찾기

 2. 업무 기능의 이름으로부터 도출

     데이터와 업무 활동의 상호 보완 관계

 3. 하향식(Top-down) 접근 방법

    주제 영역에서 출발하여 엔터티 타입으로 전개

 4. 상향식(Bottom-up) 접근 방법

    엔터티 타입을 그룹핑하여 주제 영역 도출

 5. 분석 단계에서의 도출

   아키텍처 모델(Architecture Model)을 정련하는 과정에서 도출

   데이터 모델을 상세화하는 과정에서 도출


주제 영역 정의 내용

 주제 영역 목록

 레벨 : 주제 영역의 계층 수준 (1차, 2차, ... 단위)

 주제 영역명

 설명 (단위 주제 영역의 경우)

 대표 엔터티 : 해당 주제 영역 내에서 대표적인 엔터티를 기술한다.


출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net
Posted by choi1779
데이터 모델링2010. 6. 29. 04:13

관계(Relationship)란 ?


 관계도 집합이다

 릴레이션십(Relationship)이란 엔터티와 엔터티 사이의 관계를 말한다. 즉, 우리가 관리하고자 하는 업무 영역 내의 특정한 두 개의 엔터티 사이에 존재하는 많은 관계 중 특별히 우리가 관리하고자 하는 직접적인 관계를 의미한다.
 관계는 두 엔터티 사이에 그 목적과 내용이 다른 여러 개의 관계가 동시에 존재할 수 있다. 마치 교통량이 너무 많거나 좀더 나은 이동을 위해 특수 목적을 가진 더 세분화된 교량을 추가할 수도 있고, 작은 교량을 없애고 커다란 교량으로 통합할 수도 있듯이 관계 또한 크게 묶을 수도 있고, 구체적으로 분할시킬 수도 있다.


 직접 관계를 관계라고 한다

데이터 모델링에서의 데이터 집합(엔터티) 간에는 무수한 관계가 존재한다. 하지만 이러한 모든 관계를 표현(설계)하는 것은 아니다. 많은 관계 중에서 직접 종속인 것만을 관계로 보고 모델링하는 것이다.

 두 엔터티 간에는 하나 이상의 관계가 존재할 수 있다



두 개의 엔터티 사이에는 서로 다른 업무 규칙을 가진 별개의 관계가 존재 할 수 있다.
보험계약과 고객과의 관계는  계약자 관계는 1:M이지만 피보험자 관계는 M:M이 될 수 있다. 물론 명의변경을 할 수도 있고 그 이력까지 관리하겠다고 한다면, 계약자 관계도 다시 M:M이 된다. 보험 종류에 따라 하나의 보험계약에 여러 명의 고객이 피보험자가 될 수 있으며, 고객 또한 하나 이상의 보험계약에 피보험자가 될 수 있으므로 이 관계는 당연히 M:M 릴레이션십을 가진다



 외래키로 정의



관계는 외래키(FK, Foreign Key)로 구현되어 참조무결성(RI, Referential Integrity)으로 데이터 정합성 유지의 역할을 하게 된다.

참조무결성 : 제3장-제3절-4항 참조무결성 규칙 정의 참조

 관계의 관점

  • 항상 두 엔터티 간에 존재한다.
  • 항상 두개의 관점을 가지고 있다.
  • 데이터의 양방향 업무 규칙(Business Rule)을 표현
  • 관계를 통하여 정보로서의 활용가치 상승
  • 외래키로 구현되어 참조무결성으로 데이터의 정합성 유지
  • 참조무결성


 출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net

Posted by choi1779
데이터 모델링2010. 6. 28. 04:08

개념 데이터 모델 정의

개념적 데이터 모델이란 건물로 말하면 철제빔으로 건물의 골격을 세워 놓은 형태와 유사하다. 건 물의 골격이 주요 골조 자재로 구성되어 있듯이 개념 데이터 모델도 주요 핵심 엔터티들로 구성된다. 핵심 엔터티란 행위의 주체나 목적물이 되는 개체 집합에 해당하는 엔터티를 의미한다. 이들은 부모가 존재하지 않는 창조된 집합이어서 다른 집합의 존재 유무에 상관없이 독립적으로 탄생할 수 있다. 핵심 엔터티는 대체적으로 여러 가지 하위의 행위 엔터티를 탄생시킨다.

개념 데이터 모델 의의

개념 데이터 모델은 단지 대상을 주요 핵심 엔터티로 한정한다는 것일 뿐이지 모델링 기법은 논리적 모델링과 특별히 다를 것이 없다. 만약 우리가 하향식으로 데이터아키텍처를 수립해 간다면 개념적 모델은 개괄적 모델을 좀더 상세화된 형태로 진화시키거나 중요 엔터티만 선정하여 모델링을 함으로써 탄생된다. 물론 이후에도 모델링의 상세화는 계속되어 갈 것이며, 필연적으로 개념적 모델도 따라서 약간씩 변화가 일어날 수 밖에 없다. 하지만, 개념 데이터 모델은 앞으로 아무리 상세한 모델링이 진행되더라도 전체적인 골격은 개념적 모델을 벗어나지 않는다는 것이다.

데이터아키텍처 프레임워크 상에서 개념 데이터 모델

엔터프라이즈아키텍처에서 개념 레이어는 최상위의 개괄 레이어와 하위의 논리 레이어 중간에 존재하는 레이어이다. 데이터아키텍처에서는 개괄 데이터 모델과 논리 데이터 모델 사이에 존재하는 모델이라고 할 수 있다. 여기에서 개괄 데이터 모델는 흔히 사용되어지는 주제영역 관계도와도 대응되는 부분이라고 할 수 있다. 개념 데이터 모델은 상위의 주제영역별로 핵심 엔터티와 핵심 속성, 또한 핵심 엔터티들 사이의 관계들로 이루어진 데이터 모델이라고 할 수 있다. 아키텍처의 개념을 종종 건축물에 비유하곤 한다. 개념 데이터 모델을 건축물에 비유해 보면 건물의 기둥들과 중요 벽체들로만 만들어진 건물 설계 도면에 비유할 수 있다. 이 단계에서 정의된 핵심 엔터티들과 관계들을 기반으로 논리 데이터 모델에서는 업무 요구사항에 기반한 세부 데이터 모델이 생성되게 된다.


출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net
Posted by choi1779
데이터 모델링2010. 6. 24. 05:52
서브타입

확장된 개체-관계 다이어그램은 서브타입의 개념을 도입했다. 서브타입은 정확한 의미로는 서브 타입 엔터티이며 그것의 전체집합인 슈퍼타입(Supertype)의 부분집합이다. 예를 들어 학생들은 학 부학생이나 대학원생으로 분류될 수 있다. 이 경우 학생이 슈퍼타입이고 학부학생과 대학원생은 서브타입이다.

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                                                                       [그림 3]

[그림 3]은 바커 표기법에 따른 서브타입 표현으로, 슈퍼타입인 사원은 서브타입인 내근사 원, 설계사, 대리점을 가지고 있다. 슈퍼타입은 세 서브타입에 공통적인 모든 속성을 포함하고 있고 서브타입은 각 서브타입에 적절한 속성만을 포함하고 있다.

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                                                                           [그림 4]


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                                                                       [그림 5]

[그림 3]에서 속성‘사원구분’은 내근사원, 설계사, 대리점인지를 가리킨다. 어떤 서브타입 이 적합한지를 결정해 주는 속성을 구분자(Discriminator)라고 부른다. IE 표기법을 사용하는 툴을 사용하면 [그림 5]와 같이 구분자는 서브타입 부호 바로 옆에 나타난다. 모든 슈퍼타입이 구분 자를 가지고 있는 것은 아니다. 만일 구분자가 없다면 적합한 서브타입을 생성하기 위해 응용 코드가 작성되어야 한다. 서브타입은 배타적(Exclusive) 또는 포괄적(Inclusive)일 수 있다. 만약 배타적이 라면 슈퍼타입은 많아야 1개의 서브타입과 관련될 수 있다. 만약 포괄적이라면 슈퍼타입은 1개 또는 그 이상의 서브타입과 관련될 수 있다. [그림 5]는 서브타입 MANAGER와 DB_ADMIN을 가진EMPLOYEE 슈퍼타입을 보여주고 있다. 돔 안의 X는 서브타입이 배타적인 것을 의미한다. 따라서 사원은 MANAGER나 DB_ADMIN 중 하나가 될 수 는 있으나 둘 다 될 수는 없다. [그림 6] 은 이러한 동일한 서브타입을 포괄적으로 보여주고 있다. 여기서 사원은 MANAGER, DB_ADMIN, 또는 양쪽 모두 될 수도 있다. 슈퍼타입은 두 개 이상의 서브타입과 관련되므로, 포괄적 서브타입은 구분자를 가지고 있지 않다.

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                                                             [그림 6]


출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net
Posted by choi1779
데이터 모델링2010. 6. 23. 09:48
카디날리티(Cardinality)

개체-관계 다이어그램은 데이터베이스가 지켜야 할 제약 조건들을 명시할 수 있다. 중요한 제약 조건 중의 하나로 연결(Connectivity)이라는 것이 있는데, 이는 한 개체가 관계를 통하여 다른 개체 와 관련된 개체들의 수를 나타낸다. 관계의 연결은 1:1, 1:M, M:M으로 분류된다. 개체-관계 다이어 그램에서는 관계의 연결을 1, M 을 사용하여 표현하며 [그림1]의 예와 같다. 표기법에 따라서 는 M:M을 M:N으로 표현하기도 하나 여기서는 M:M으로 나타내기로 한다.


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                                                                      [그림 1]

  • 일대일(One To One, 1:1) : X에 속하는 한 개체는 Y에 속하는 한 개체에만 연결되며, Y에 속하는 한 개체도 X 에 속하는 한 개체에만 연결된다.
  • 일대다(One To Many, 1:M) : X에 속하는 한 개체는 Y에 속하는 한 개체에만 연결되며, Y에 속 하는 한 개체는 X에 속하는 여러 개체들과 연결된다.
  • 다대다(Many To Many, M:M) : X에 속하는 한 개체는 Y에 속하는 여러 개체들과 연결될 수 있 으며, Y에 속하는 한 개체도 X에 속하는 여러 개체들과 연결될 수 있다.

또한 카디날리티(Cardinality)란 관계에 참여하는 하나의 개체에 대해 다른 엔터티에서 몇 개의 개체가 참여하는지를 나타낸다. 예를 들면 한 명의 학생이 1개 이상 6개 이하의 과목에 등록할 수 있 다면 카디날리티는 (1, 6)이다. 한 명의 교수는 최대 3개의 과목을 가르칠 수 있다면 카디날리티는(0, 3)이다. 카디날리티는 (Min, Max)의 한 쌍의 값으로 표현하는데 여기서 Min은 관계에 참여하는 개체의 최소 개수, Max는 관계에 참여하는 최대 개수를 각각 의미한다. 여기서 Max의 값이 M으로 표시되면 최대 개수에 제한이 없음을 의미한다. [그림 2]에서 PROFESSOR-COURSE의 관 계를 살펴보면 다음과 같이 해석할 수 있다.

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                                                                       [그림 2]

1) PROFESSOR-COURSE는 1:M 관계이다.

2) PROFESSOR의 카디날리티는 (0, 3) 이다. 즉 각 교수는 3개 이하의 과목을 가르칠 수 있다.

3) COURSE의 카디날리티는 (1, 1)이다. 즉 각 과목을 가르치는 교수는 반드시 1명이어야 한다.


출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net
Posted by choi1779
데이터 모델링2010. 6. 22. 09:36
식별자

엔터티의 각 개체들은 인스턴스라고 하는데, 인스턴스는 그들을 지칭하거나 식별해 주는 속성인 식별자(Unique Identifier)를 가지고 있다. 예를 들어 직원 인스턴스는 직원번호, 주민번호, 직원명 으로 식별될 수 있다. 이들 중 직원명은 실세계에서는 직원 각각을 식별하는데 이용될 수 있으나 데 이터 측면에서는 동명이인의 문제 때문에 식별성이 미약한 편이다. 봉급이나 입사일 같은 속성으로 는 각각의 인스턴스를 유일하게 식별할 수 없다. 이와 마찬가지로 고객은 고객번호나 고객이름으로 식별될 수 있고, SALES-ORDER은 OrderNumber(주문번호)에 의해서 구별될 수 있다.

식별자는 하나 또는 그 이상의 속성으로 구성된다. 특별히 두 개나 그 이상의 속성으로 이루어진 식별자를 복합 식별자(Composite Identifier)라고 부른다. 그 예로는 (Area Code, Local Number), (Project Name, Task Name), (First Name, Last Name, Date Of Hire) 등이 있다.

식별자와 키는 구별하여 사용되어야 하며, 이 둘은 서로 일치할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 즉 식별자는 논리적인 관점에서 사용되고 키(Key)는 물리적인 관점에서 사용된 키를 가진다고 할 수 있다. 이러한 이유로서 식별자가 엔터티에 대해 하는 역할은 키가 테이블에 대해 하는 역할과 동일하다.

데이터 모델링의 초기 단계에서부터 모델을 지나치게 상세히 표현하면 개체-관계 다이어그램을 이해하고 다루기가 힘들어질 수도 있기 때문에  간단하게 식별자만 보이거나  직사각형 안에 개체 이름만 간결하게 보임으로써 많은 모델들 중에서 사용자가 필요한 것들을 손쉽게 사용되어질 수 있다.

관계(Relationship)

관계는 엔터티와 엔터티간 연관성을 표현하는 것으로, 엔터티의 정의에 따라 영향을 받기도 하고, 속성 정의 및 관계 정의에 따라서도 다양하게 변할 수 있다. 엔터티간에 논리적으로 존재할 수 있는 수 많은 관계들 중에서 정말로 의미가 있고 관리할 가치가 있는 관계를 식별해 낸다는 것이 쉬운일은 아니다. 최초의 개체-관계 다이어그램에서 관계는 속성을 가질 수 있었으나 현재에는 그렇지 않다.

관계의 표현에는 이항 관계(Binary Relationship), 삼항 관계(Ternary Relationship), n항 관계 가 존재할 수 있는데 실제에 있어서 삼항 관계 이상은 잘 사용되지 않는다. [그림 1] 참조 매핑 카디날리티(Mapping Cadinality)는 개체-관계 다이어그램에서 개체와 연결될 때 나타나는 대응(Mapping)되는 수로 대응수라고도 한다. 대응수는 최대 대응수(Maximum Cadinality)와 최 소 대응수(Minimum Cadinality)로 구분된다. 매핑 카디날리티가 포함된 개체-관계 다이어그램에 대하여 예제를 통해서 설명하고자 한다. [그림 1] 참조 다음과 같은 조건 하에서 교수 개체와 학생 개체 간에 성립하는 지도 관계의 매핑 카디날리티를 결 정하고, 개체-관계 다이어그램을 작성하면 [그림 5-1-13]과 같은 이항 관계 구조의 다이어그램을 완성할 수 있다.

  • 조건 1 : 교수는 꼭 학생에 대한 지도를 해야 한다.

    Min-Card(교수, 지도) = 1
  • 조건 2 : 교수는 여러 명의 학생을 지도할 수 있다.

    Max-Card(교수, 지도) = n
  • 조건 3 : 학생은 꼭 교수에게 지도를 받아야 한다.

    Min-Card(교수, 지도) = 1
  • 조건 4 : 학생은 여러 명의 교수에게 지도를 받을 수 없다.

    Max-Card(교수, 지도) = 1

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                                                              [그림 1]


출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net
Posted by choi1779