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[ 제 1장 데이터모델링의 이해 ] 1. 데이터 모델링이란 - 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법 - 현실 세계의 데이터를 약속된 표기법으로 표현하는 과정 - 데이터베이스를 구축하기 위한 분석 및 설계의 과정 2. 데이터 모델링 유의점 - 중복, 비유연성, 비일관성 3. 데이터베이스 스키마 구조 3단계 - 외부스키마, 개념스키마, 내부스키마 4. ERD 작성 순서 - 1. 엔티티를 그린다 - 2. 엔티티를 적절하게 배치한다 - 3. 엔티티 간 관계를 설정한다 - 4. 관계명을 기술한다 - 5. 관계의 참여도를 기술한다 - 6. 관계의 필수여부를 기술한다 5. 엔티티의 특징 - 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다 - 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다..

1. 1:다 관계 - 가장 흔하며, 대표적으로 부서와 직원 관계가 있다 - 지원은 한 부서에 소속되며, 한 부서에는 여러 명의 직원이 있음 2. 다:다 관계 - 양쪽 엔티티가 서로 복수개의 엔티티로 연결 - 예시) 학생과 과목간의 수강 관계 - 관계형 DB로는 다:다 관계를 표현할 수 없어 두 개의 1:다 관계로 변환하여 표현 3. 정규화 - 테이블을 재구성하여 논리적 구조를 개선하는 절차 - 불필요하게 중복되는 데이터를 제거하여 저장 공간을 절약하고 전체적인 성능을 향상시킴 - 제 1 정규화 : 필드의 데이터를 원자화(Ayomicity) 함. 필드에는 단일 값을 저장하고 필드끼리는 독립적이어야 함 - 한 필드에 여러 값을 저장하면, 필드 길이가 낭비가 됨. / 연산자로 비교 못 해서 LIKE를 사용하여..
151. 순환 복잡도 - 한 프로그램의 논리적인 복잡도를 측정하기 위한 소프트웨어의 척도, 맥케이브 순환도 또는 복잡도 메트릭이라 함 152. 소스 코드 최적화 - 나쁜 코드를 배제하고, 클린 코드로 작성하는 것 153. 소스 코드 품질 분석 도구 - 정적 분석 도구 : pmd, cppcheck, SonarQube, checkstyle, ccm, cobertura 등 - 동적 분석 도구 : Avalanche, Valgrind 등 154. EAI (Enterprise Application Intergration) - 기업 내 각종 애플리케이션 및 플랫폼 간의 정보 전달, 연계, 통합 등 상호 연동이 가능하게 해주는 솔루션 - 유형 : point-to-point, Hub & Spoke, Message Bus..