📌 [정보처리기사] 논리 데이터베이스 설계 - 식별자(Identifier) / E-R(개체-관계) 모델

 

 

목차

 

식별자의 정의 및 분류

📌 식별자(Identifier)는 하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스를 유일(Unique)하게 구분할 수 있는 구분자로, 모든 개체는 한 개 이상의 식별자를 반드시 가져야 한다.

• 식별자는 개체 내에서 대표성 여부, 스스로 생성 여부, 단일 속성 여부, 대체 여부에 따라 다음과 같이 분류한다.

분류	식별자
대표성 여부	주 식별자(Primary Identifier), 보조 식별자(Alternate Identifier)
스스로 생성 여부	내부 식별자(Internal Identifier), 외부 식별자(Foreign Identifier)
단일 속성 여부	단일 식별자(Single Identifier), 복합 식별자(Composite Identifier)
대체 여부	원조 식별자(Original Identifier), 대리 식별자(Surrogate Identifier)

 

💡 식별자와 키(Key)는 같은 의미로 사용된다. 식별자는 논리 데이터 모델링 단계에서 사용되고, 키는 물리 데이터 모델링 단계에서 사용된다. 따라서 개체는 식별자를 갖고, 릴레이션은 키를 갖는다.
💡 인스턴스(Instance) : 데이터 개체를 구성하고 있는 속성들에 데이터 타입이 정의되어 구체적인 데이터 값을 갖고 있는 것을 말한다.

 

 

주 식별자 / 보조 식별자

• 주 식별자(Primary Identifier)는 개체를 대표하는 유일한 식별자이다.
• 보조 식별자(Alternate Identifier)는 주 식별자를 대신하여 개체를 식별할 수 있는 속성이다.
• 두 식별자 모두 개체를 유일하게 식별할 수 있어야 한다.
• 하나의 개체에 주 식별자는 한 개만 존재하지만 보조 식별자는 한 개 이상 존재한다.
• 개체를 유일하게 식별할 수 있는 속성이 두 개 이상인 경우 업무에 가장 적합한 속성을 주 식별자로 지정하고, 나머지는 보조 식별자로 지정한다.
• 물리적 테이블에서 주 식별자는 기본키(Primary Key)로, 보조 식별자는 유니크 인덱스(Unique Index)로 지정되어 사용된다.

 

 

 

💡 유니크 인텍스(Unique Index) : 속성값에서 중복 값이 없도록 하는 인덱스이다.

 

• 주 식별자의 4가지 특징

특징	설명
유일성	주 식별자에 의해 개체 내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다.
최소성	주 식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소 수가 되어야 한다.
불변성	주 식별자가 한 번 특정 개체에 저장되면 그 식별자는 변하지 않아야 한다.
존재성	주 식별자가 지정되면 식별자 속성에 반드시 데이터 값이 존재해야 한다.

 

 

내부 식별자 / 외부 식별자

• 내부 식별자(Internal Identifier)는 개체 내에서 스스로 만들어지는 식별자이다.
• 외부 식별자(Foreign Identifier)는 다른 개체와의 관계(Relationship)에 의해 외부 개체의 식별자를 가져와 사용하는 식별자이다.
• 외부 식별자는 자신의 개체에서 다른 개체를 찾아가는 연결자 역할을 한다.

 

 

단일 식별자 / 복합 식별자

• 단일 식별자(Single Identifier)는 주 식별자가 한 가지 속성으로만 구성된 식별자이다.
• 복합 식별자(Composite Identifier)는 주 식별자가 두 개 이상의 속성으로 구성된 식별자이다.

 

 

원조 식별자 / 대리 식별자

• 원조 식별자(Original Identifier)는 업무에 의해 만들어지는 가공되지 않은 원래의 식별자로, 본직 식별자라고도 한다.
• 대리 식별자(Surrogate Identifier)는 주 식별자의 속성이 두 개 이상인 경우 속성들을 하나의 속성으로 묶어 사용하는 식별자로, 인조 식별자라고도 한다.

 

 

 

대리 식별자의 조건

• 최대한 범용적인 값을 사용한다.
• 유일한 값을 만들기 위한 대리 식별자를 사용한다.
• 하나의 대리 식별자 속성으로 대체할 수 없는 경우를 주의한다.
• 편의성과 단순성, 의미의 체계화를 위한 대리 식별자를 사용할 수 있다.
• 시스템적인 필요성에 의해 내부적으로만 사용하는 대리 식별자를 사용할 수 있다.

 

후보 식별자

📌 후보 식별자는 개체에서 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있는 속성 또는 속성 집합을 의미한다.

• 하나의 개체에는 한 개 이상의 후보 식별자가 있고, 이 중 개체의 대표성을 나타내는 식별자를 주 식별자로, 나머지는 보조 식별자로 지정한다.
• 후보 식별자 조건
  • 각 인서턴스를 유일하게 식별할 수 있어야 한다.
  • 속성들을 직접 식별할 수 있어야 한다.
  • 널 값(NULL Value)이 될 수 없다.
  • 속성 집합은 후보 식별자로 지정한 경우 개념적으로 유일해야 한다.
  • 후보 식별자의 데이터는 자주 변경되지 않아야 한다.

 

 

 

💡 널 값(NULL Value) : 데이터베이스에서 아직 알려짖지 않거나 모르는 값으로서 '해당 없음' 등의 이유로 정보 부재를 나타내기 위해 사용하는 이론적으로 없는 특수한 데이터를 말한다.

 

 

 

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E-R(Entity-Relationship, 개체-관계) 모델의 개요

📌 E-R 모델은 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것으로, 1967년 피터 첸(Peter Chen)에 의해 제안되고 기본적인 구성 요소가 정립되었다.

• E-R 모델은 개체와 개체 간의 관계를 기본 요소로 이용하여 현실 세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법으로 많이 사용되고 있다.
• E-R 모델은 개체 타입(Entity Type)과 이들 간의 관계 타입(Relationship Type)을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현한다.
• E-R 모델에서는 데이터를 개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)으로 묘사한다.
• E-R 모델은 특정 DBMS를 고려한 것은 아니다.
• E-R 다이어그램으로 표현하며, 1:1, 1:N, N:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있다.
• 최초에는 개체, 관계, 속성과 같은 개념들로 구성되었으나 나중에는 일반화 계층 같은 복잡한 개념들이 첨가되어 확장된 모델로 발전했다.

 

💡 개체(Entity) : 학생, 교수, 자동차 등과 같이 실세계에서 개념적 또는 물리적으로 존재하는 실제 사용을 의미한다.
💡 관계(Relationship) : 교수 개체는 학생 개체를 지도하는 관계인 것처럼 다른 개체 타입에 속한 개체 사이의 관계를 표현한다.
💡 속성(Attribute) : 학생의 이름, 주소 등과 같이 개체를 묘사하는데 사용될 수 있는 특성을 의미한다.

 

 

 

E-R 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)

📌 E-R 모델의 기본 아이디어를 시각적으로 표현하기 위한 그림으로 실제 간의 관계는 물론 조직, 사용자, 프로그램, 데이터 등 시스템 내에서 역할을 가진 모든 실체들을 표현한다.

 

 

 

🔔 예) 다음은 고객과 주문서 간의 관계를 나타낸 E-R 다이어그램이다.

💡 설명

• 개체 : 고객, 주문서
• 속성
  • 고객의 속성 : 고객번호, 성명, 주소
  • 주문서의 속성 : 주문번호, 품명, 수량, 금액
• 관계 : '고객'과 '주문서'의 '주문' 관계는 일 대 다의 관계, 즉 한 사람의 고객이 다수의 주문을 할 수 있고 주문서 1개는 특정인의 주문서로 되어 있다.
• 밑줄 친 속성은 기본키를 나타낸다.

 

 

E-R 다이어그램(Entity-Relationship Diagram) 대응 수

📌 E-R 다이어그램 표현에서 대응 수는 함수 관계도를 이용하여 쉽게 구할 수 있다.