Transcript ERwin_교육_자료.ppt

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ERwin Data Modeler 사용자 교육
제니시스기술㈜
I. ERwin Data Modeler
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 목 차
1.
ERwin 소개
2.
ERwin의 모델링 용어 소개
3.
ERwin Model Type
4.
Relationship Issue
-2-
2
제니시스기술㈜
II. ERwin Data Modeler (Outline)
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ERwin Data Modeler
1. 사용하기 쉽고 강력한 기능을 지닌 데이터 모델링
도구로서 데이터베이스를 빠르고 쉽게 설계할 수
있도록 지원
2. GUI 환경의 쉬운 작업으로 인한 개발기간의 단축
3. 데이터베이스 모델링에 대한 개발 방법론이 적용된
로그래밍 자동화 도구
프
(CASE
Tool : Computer Added Softer Engineering)
4. 유지보수/운영 환경에서 ERD와 DBMS 스키마 정보의
지속적인 관리
-3-
3
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II. ERwin Data Modeler (Outline)
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1.
지원하는 DBMS
-4-
4
제니시스기술㈜
II. ERwin Data Modeler (Outline)
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1.
Method


2.
IDEF1X Method
정보공학 기법
Logical Modeling



3.
Entity/ Attribute/ Relationship
업무영역별 작업 (Subject Area)
Domain 정의 및 공유
Physical Modeling



Validation/Default
Index/Trigger
Physical Property
4.
Dimensional Modeling
5.
Forward/Reverse



6.
DDL 자동생성
Reverse 기능
Complete-Compare
Edit & Report


다양한 편집 및 레포팅
레포트 포맷 커스터마이징 가능
• 2004년 ~ 2005년
- AllFusion ERwin Data Modeler
Wins “Best-Selling Enterprise DBMS
Tool” from Programmer’s Paradise
• 2005년 9월 12일
- SQL 서버 매거진 선정, '2005 리더스
초이스 어워드'에 'CA 올퓨전 이알윈 데
이터 모델러' 수상
• 2004년 3월 1일
- 컴퓨터어쏘시에이트(CA)는 오늘 자사
의 선도적인 데이터 모델링 솔루션인
AllFusion ERwinData Modeler가 Java
Developer’s Journal의 독자들이 뽑은
‘최고의 데이터베이스 툴/드라이버’로 선
정됐다고 발표했습니다.
• 2004년 2월 25일
- CA의 AllFusion ERwin Data Modeler
가 2003년도 최고의 데이터베이스 툴/드
라이버로 선정되어 “소프트웨어 업계의
오스카상”으로 불리는 Java Developer’s
Journal의 ‘독자들이 선택’(Readers’
Choice)상을 수상했습니다.
-5-
5
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III. ERwin 모델링 용어 소개
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1.
2.
Data Modeling의 개념

Logical Data Modeling

Physical Data Modeling
Data Model의 구성요소




3.
Entity
Attribute
Key
Relationship
ERwin의 Data Model 표기법


Entity, Attribute, Key 표기법
Relationship 표기법
-6-
6
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III-1. Data Modeling의 개념
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1.
Data Modeling 이란?

기업의 정보 구조를 중요한 3대 요소인 개체(Entity), 관계(Relationship),
속성(Attribute)을 중심으로 명확하게 체계적으로 표현하고 문서화하는 기
법이다.
2.
Logical Data Modeling

사용자 의사소통 중심의 모델링 기법으로, 데이터 구조의 논리적인 표현을
문서화 하는 기법
3.
Physical Data Modeling

데이터베이스 설계 중심의 모델링 기법으로, 실제 구성되어질 데이터베이
스의 물리적 요소를 고려하여 문서화 하는 기법
-7-
7
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III-2. Data Modeling의 구성요소
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1.
Entity

정 의
: 기업이 데이터를 관리해야 할 대상이 되는 사람, 장소, 사물, 사건, 개념


대상 데이터

ISP단계에서 추출되는 데이터

현행 장표 및 각종 서식

현행 데이터베이스의 테이블
추출기준
: 현행 사용되는 명사형 어휘

예 제
: 부서, 사원, 고객, 관리부서정보, 인사기본, 고객기본…
* ISP (Information Strategy Planning) : 정보전략계획수립
-8-
8
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III-2. Data Modeling의 구성요소
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2.
Attribute

정 의
: Entity의 특성을 나타내는 항목


대상 데이터

현행 장표나 서식의 항목

현행 데이터베이스의 컬럼
추출기준
: 현행 사용되는 명사형 어휘

예 제

부서 : 부서코드, 부서명, 부서위치

사원 : 사번, 사원명, 주민등록번호, 입사일, 성별, 전화번호

고객 : 고객코드, 고객명, 전화번호, 담당사원번호
-9-
9
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III-2. Data Modeling의 구성요소
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3.
Key

정 의
: Entity에 담길 인스턴스를 구분할 수 있는 Attribute(s)



Primary Key(PK)

Entity내의 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 가장 적합한
Attribute(s)

예제 -> 부서 : 부서코드 / 사원 : 사번
Alternate Key(AK)

Primary Key를 대체할 수 있는 Attribute(s)

예제 -> 사원 : 주민등록번호
Inversion Entry(IE)

유일성은 없으나, 검색시 자주 사용되는 Attribute(s)

예제 -> 사원 : 사원명
- 10 -
10
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III-2. Data Modeling의 구성요소
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4.
Relationship

정의
: 두 Entity 사이의 업무 규칙, 제약조건 등을 표현하는 논리적 관계


Cardinality

두 Entity 사이에 얼마나 많은 관계가 참여하는지의 비율

예제 -> 1 : 0이상 / 1 : 1이상 / 1 : 0또는1 / 1 : 특정 수 …
Foreign Key
: Parent Entity의 PK는 Relationship을 통해 Child Entity로 자동 이주 한다는 개념.


Identifying Relationships

식별관계 혹은 종속관계라는 뜻으로, Parent Entity없이 존재할 수 없다는 개념.

Parent Entity의 PK는 이주하여 Child Entity의 PK 구성 Attributes가 된다.
Non-Identifying Relationships

비식별관계 혹은 비종속관계라는 뜻으로, Parent Entity에 독립적이다 라는 개념.

Parent Entity의 PK는 이주하여 Childe Entity의 non-PK 구성 Attributes가 된다.
- 11 -
11
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III-3. ERwin의 Data Model 표기법
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1.
Entity, Attribute, Key 표기법
사원
Entity
PK Attribute
IE Attribute member 2
AK Attribute
Logical
Modeling
IE Attribute member 1
SCOTT.EMPL
OYEE
Owner.Table
Physical Modeling
Column:DataType[Length]:Domain:Index Type
- 12 -
12
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III-3. ERwin의 Data Model 표기법
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2.
Relationship 표기법

Cardinality 표기법
- 13 -
13
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III-3. ERwin의 Data Model 표기법
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3.
Relationship 표기법

Foreign Key 표기
PK Attribute
Migrate

FK Attribute
Identifying Relationship과 non-Identifying Relationship 표기
Identifying Relationship
non-Identifying Relationship
- 14 -
14
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Logical Data Modeling
다양한 요구에 따른 Relationship
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I. Relationship Issue
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1.
Unification

2.
한 Attribute가 FK로서 다른 Entity로 이동할 때 이미 동일명의 Attribute가 존재한
다면 하나의 Attribute로 합해지는 현상
Role Name

FK Attribute의 역할 이름(별칭)

원치 않는 Unification 현상 해결
3.
병렬 관계

서로 다른 업무적 개념을 표현하기 위한 두 Entity사이에 두개 이상의 Relationship
Unification 현상 발생
Role Name 적용
- 16 -
16
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I. Relationship Issue
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4.
재귀 관계

한 Entity가 자기 자신을 참조하기 위한 Relationship

부분집합을 표현할 때 사용

대부분의 사원은 관리자가 있고, 각 관리자는 또한 사원이다.

관리자는 모든 사원의 부분집합이다.
재귀관계 미 적용
재귀관계 적용
- 17 -
17
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I. Relationship Issue
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5.
M:M 관계

논리모델에만 허용되는 Many-to-Many Relationship

물리모델에서는 Association Entity에 의해 반드시 해결되어야 함
M : M 관계
Associate Entity 적용
- 18 -
18
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I. Relationship Issue
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6.
일반화 관계

엔티티를 일반화시켜 구조적으로 표현한 Relationship

Exclusive와 Inclusive Relationship
일반화 관계 미 적용
일반화 관계 미 적용
Exclusive 관계 적용
Inclusive 관계 적용
- 19 -
19
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Physical Data Modeling
Transform의 이해
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Transform
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1.
Transform 이란?

2.
모델내의 Table이 또 다른 형태의 Table 구조로 변환되는 것
Transform의 종류


Logical/Physical Model 에서 가능한 Transforms

Many-to-Many Resolution

Supertype/Subtype Rollup

Supertype/Subtype Rolldown

Supertype/Subtype Identify
Physical Model 에서만 가능한 Transforms

Roll-up Denormalization

Roll-down Denormalization

Vertical Partition

Horizontal Partition

Linked Column Copy Denormalization
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Transform
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
Many-to-Many Resolution
before
after
transform
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Transform
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
Supertype/Subtype Rollup
before
after
transform
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Transform
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
Supertype/Subtype Rolldown
before
after
transform
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Transform
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
Supertype/Subtype Identify
before
after
transform
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Transform
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
Roll-up Denormalization
before
after
transform
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Transform
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
Roll-down Denormalization
before
after
transform
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Transform
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
Vertical Partition
before
after
transform
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Transform
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
Horizontal Partition
before
after
transform
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Transform
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
Linked Column Copy Denormalization
before
after
transform
- 30 -
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