메모하며 개발하기

정규화 의미 속성 간 부정확한 종속성을 제거하는 것을 의미합니다. 유사한 속성들은 모으고 종속성이 없는 독립적인 속성들은 분리하는 것이 정규화 입니다. 관계형 데이터 모델이 되기 위해서는 속성의 종속성괴 의존성을 분석하여 분해될 수 없는 엔티티로 만드는 정규화 과정이 필요합니다. 데이터 통합과 엔티티 정의, 이력 데이터 관리 등은 정규화 단계에 포함됩니다. 정규화를 수행해야 데이터 성격에 맞는 엔티티가 도출됩니다. 그리고 데이터 성격에 맞는 엔티티가 도출되면 확장성이 좋은 모델이 됩니다. 정규형도 문제점이 존재하고 더 나은 선택을 위해 비정규형을 채택할 수도 있습니다. 하지만, 완벽한 정규형 모델은 실제 업무를 잘 반영할 수 있습니다. 정규화를 진행하는 근본적인 이유는 중복 데이터 (속성과 엔티티)를 제..

기록 - 프로그래밍/Data 2024. 1. 25. 00:33

모델 정의 개념모델 요구사항 분석 - 중요 엔티티 선별 - 엔티티 정의 - 식별자 정의 - 엔티티 통합 - 엔티티 간 관계 도출 논리모델 엔티티 정의 - 관계 도출 - 속성 도출 - 주 식별자 확정 - 정규화 - 이력관리 - 논리 모델 검증 논리모델 검증 검증 방법은 현행 엔티티와 매핑하는 것입니다. 현행 업무가 빠진 것이 있는지 검증이 가능합니다. 또 하나의 매핑으로 애플리케이션 매핑입니다. 애플리케이션 분석, 설계에 의한 산출물로 일부 선정이 가능합니다. 더 나아가 화면에서 사용한 항목과 엔티티 속성까지 매핑하면 상호 검증이 완료됩니다 물리모델 논리 모델까지 완료되면 모든 구조가 거의 결정됩니다. 데이터베이스를 구현하는 개념이 포함됩니다. 물리 모델링 모형을 표현하고 DBMS 실행까지 단계입니다. D..

기록 - 프로그래밍/Data 2024. 1. 24. 00:32

좋은 모델이란 좋은 모델은 단순하고 명확한 모델입니다. 이론을 원칙으로 적절한 판단이 적용된 상식적인 모델을 의미합니다. 그리고 데이터 무결성이 보장되는 모델입니다. 무결성이 훼손되면 비즈니스 요구사항이 충족되어도, 빠른 성능이 보장되어도 좋은 모델이 될 수 없습니다. 무결성 > 비즈니스 요구사항, 빠른 성능 데이터 모델링 목표 무결성을 보장하는 데이터 모델을 구축하는 것입니다. 데이터 무결성 보존 원칙은 중복을 제거하는 것입니다. 중복되는 속성, 엔티티를 제거하는 것입니다. 좋은 모델은 비즈니스를 효율적으로 표현합니다. 비즈니스 수행에 필요한 데이터 요소만 들어갈 수 있도록 노력해야 합니다. 비즈니스 수행에 필요한 데이터가 누락되지 않도록 해야합니다. 좋은 모델은 기본적으로 모델 표현이 정확해야 합니다..

기록 - 프로그래밍/Data 2024. 1. 23. 00:32

일반 실행 예외 예외란 잘못된 조작 또는 개발자의 코딩으로 발생하는 프로그램 오류입니다. 예외처리를 하는 목적은 예외처리를 통해 프로그램이 종료되지 않고 정상 실행 상태를 유지하는 것입니다. 일반예외 컴파일러가 체크하는 예외를 의미합니다. 컴파일 과정에서 예외 처리 코드가 필요한지 검사합니다. 일반예외는 예외 처리 코드가 없으면 컴파일 오류가 발생합니다. 실행예외 컴파일 과정에서 예외 처리 코드를 검사하지 않습니다. 자바는 예외를 클래스로 관리합니다. JVM에서 프로그램을 실행하면서 예외가 발생하면 해당 예외 클래스 객체를 생성합니다. 그리고 예외 처리코드에서 예외 객체를 이용할 수 있습니다. (java.lang.Exception) 일반 예외와 실행 예외를 구분하는 방법은 일반 예외는 Exception을..

기록 - 프로그래밍/Java 2024. 1. 22. 00:31