SQLD 요약정리 (1)

1과목 - 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링이란?

현실 세계를 단순화하여 표현하는 기법

 

데이터 모델링 특징 및 목적

특징

• 추상화 : 현실세계, 개념을 일정한 형식으로 '간략하게' 표현
• 단순화 : 현실세계를 '정해진 표기법'으로 단순하고 쉽게 표현, 핵심에 집중하고, 불필요한 것은 제거
• 명확화 : 불문명(애매모호한 것)을 제거하고, '정확하게' 현살을 기술

목적

• 단순히 데이터베이스, 시스템 만을 구축하기 위한 것이 아닌 업무설명, 분석, 형상화 목적도 있음
• 분석된 모델로 실제 데이터베이스를 생성하며 개발 및 데이터 관리에도 사용함

 

데이터 모델링 유의점 및 3가지 관점 그리고 중요 3요소

유의점

• 중복(Duplication) : 같은 데이터가 엔터티에 중복 저장되면 안된다.
• 비유연성(Inflexibility) : 애플리케이션의 '사소한 변경'에도 데이터 모델이 수시로 변경하면 안된다.
  • -> 데이터 모델과 프로세스 분리해서 유연성을 높여야 한다
• 비일관성(Incosistency) : 중복이 없는 경우에도 비일관성 발생 가능성 있음
  • -> 데이터 간의 연관 관계에 대해 명확하게 정의

관점

• 데이터 관점(What, Data) : 어떤 데이터들이 업무와 얽혀있는지
• 프로세스 관점(How, Process) : 업무가 실제로 처리하고 있는 일이 무엇인지
• 데이터와 프로세스의 상관 관점(Data vs Process, Intercation) : 프로세스 흐름에 따라 데이터가 어떤 영향을 받는지

중요요소

• Things : 대상(Entity)
• Attribute : 속성
• Relationships : 관계

 

모델링의 3가지 단계

1. 개념적 모델링 : '전사적'으로 수행, 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링(추상화 레벨 가장 높음)
2. 논리적 모델링 : Key, 속성, 관계들을 표현하는 단계 -> 정규화 활동이 이루어지는 단계 : 논리 데이터모델을 대상으로 정규화하는 것
3. 물리적 데이터 모델링 : 실제 DB를 구현할 수 있도록 성능, 가용성등 물리적 요소 고려하는 단계

 

데이터 스키마 단계에 따른 독립성

스키마란?

테이블이 어떠한 구성으로 되어있는지, 어떤 정보를 가지고 있는지에 대한 기본적인 테이블의 구조를 정의한 것

 

데이터 스키마의 구조

출처 : DBGUIDE.NET

사용자

• 외부 스키마 : 각(여러) 사용자가 보는 스키마 정의 및 표현
• 개념 스키마 : 모든(여러X) 사용자가 보는 데이터 정의 및 표현 & 관계를 정의하는 단계
• 내부 스키마 : 물리적인 저장 구조를 나타내는 단계 -> 저장 구조, 칼럼, 인덱스 정의

 

데이터 베이스

• 논리적 독립성 : 개념스키마가 변경 되어도 외부 스키마는 영향 X [외부] - [개념]
• 물리적 독립성 : 내부스키마가 변경 되어도 개념/외부 스키마는 영향 X [외부, 개념] - [내부]

 

ERD 작성 순서

1. 엔터티 도출
2. 엔터티 배치
3. 엔터티 관계 설정
4. 관계명 기입
5. 관계 참여도 기입
6. 관계 필수/선택 여부 기입

• Entity는 네 부분의 모서리가 둥근 형채인 Soft-box로 표현함
• Entity 이름은 Box 내부 상단에 표시
• Attribute 중 필수로 값을 입력하며 식별자인 속성은 #(Mandatory)를 표시
• Attribute 중 필수로 값을 입력하여야 하는 속성은 *(Mandatory)를 표시
• Attribute 중 선택적인 입력을 입력하여야 하는 속성은 º(Optional)를 표시

엔터티란? 엔터티의 특징

업무에 쓰이는 데이터들을 용도별로 분류한 데이터의 그룹 = 엔터티

 

엔터티의 특징

• 업무에서 쓰이는 정보여야 함
• 식별자가 있어야 함
• 2개 이상의 인스턴스를 가져야 함
• 반드시 속성을 가져야 함 -> 이 때 하나의 인스턴스는 2개 이상의 속성을 가짐 -> 즉 하나의 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐
• 다른 엔터티와 1개 이상의 관계

 

엔터티 분류 방법과 그에 따른 종류

유형, 무형에 따른 분류

• 유형 엔터티 : 모델링 대상이 물리적인 형태가 존재 (ex) 상품, 회원
• 개념 엔터티 : 모델링 대상이 형태 없음 (ex) 부서, 학과
• 사건 엔터티 : 모델링 대상이 행위로 인해 발생하는 것 (ex) 주문, 이벤트 응모

발생 시점에 따른 분류

• 기본 엔터티 : 모델링 대상이 업무에 대해 원래 존재하는 요소 -> 독립적, 자식 엔터티 가질 수 있음 (ex) 상품, 회원, 부서
• 중심 엔터티 : 모델링 대상의 업무 과정 중 하나, 기본 엔터티로부터 파생, 행위 엔터티 생성 (ex) 주문, 매출, 계약
• 행위 엔터티 : 2개 이상의 엔터티로부터 파생 (ex) 주문 내역, 이벤트 응모 이력 등

 

엔터티 명명 주의점

• 업무에서 실제 쓰이는 용어 사용
• 한글 약어 사용 X, 영문 대문자로 표시
• 단수 명사로 표현, 띄어쓰기 X
• 의미상 중복 X (주문, 결제 엔터티는 중복 가능)
• 명확하게 표현할 것

 

속성? 속성의 특징

엔터티의 특징을 나타내는 최소의 데이터 단위

 

속성의 특징

• 더 이상 쪼개지지 않는 레벨
• 업무에서 필요로 하는 항목
• 엔터티를 설명, 인스턴스를 설명
• 하나의 속성은 하나의 속성값만 가짐 -> 여러 개 가지면 1차 정규화
• 일반 속성은 정해진 주식별자에 함수적 종속성 가져야한다.
  -> 완전 함수적 종속이 아닌 부분 종속이면 2차 정규화 해준다.
  ex) PK가 2개의 속성으로 이루어져있는데 {속성1, 속성2} 에서 속성 2에만 종속성 가지면 2차 정규화로
  엔터티 추가 생성해서 각 엔터티마다 완전 함수적 종속 충족시켜줌

 

속성의 특성에 따른 분류

일반적인 특성에 따른 분류

• 기본 속성
  : 업무 프로세스(기본 틀) 분석했더니 바로 정의 가능한 속성
• 설계 속성 - 인스턴스에 유니크함을 부여하는 속성(PK의 토대)
  : 업무엔 없으나, 모델링 하다보니 고유함 보전하기 위해 필요해져서 만들어짐
  ex) 학번, 사번 등등
• 파생 속성 -> 성능, 편의 위해 새로 만든 엔터티의 속성
  : 데이터를 조회할 때 빠른 성능 낼 수 있도록 원래 속성값을 계산하여 저장할 수 있도록 하는 속성
  ex) 평균, 재고 등

 

구성 방식(각 속성 및 엔터티와의 관계)에 따른 분류

• PK 속성
  : 인스턴스의 유니크함을 부여하는 속성, 일반 속성들의 종속성을 가진 키
  (기본키, 주식별자 키) #으로 표현 (ex) 학번, 사번
• FK 속성
  : 다른 엔터티에서 가져온 속성(외래키), 다른 엔터티와의 관계를 맺게 해줌
  -> 주식별자에 있는 속성이 FK가 될 수 있음 (ex) #사원번호(FK)
• 일반 속성 : PK, FK를 제외한 나머지 속성

 

속성의 분해 가능 여부에 따른 분류

• 단일 속성 : 속성이 하나의 의미로 구성
• 복합 속성 : 여러개의 의미로 구성(주소 = 시 + 구 + 동)
• 다중 값 속성 : 속성이 여러 개 값 가짐 -> 1차 정규화 or 별도 엔터티 생성

 

속성이 만들어 낸 데이터 모델의 개념

• 도메인
  : 속성이 가질 수 있는 속성 값의 범위
• 용어 사전
  : 속성의 이름을 정확, 직관적으로 부여하기 위한 용어사전
• 시스템 카탈로그
  : 시스템 자체에 관련있는 데이터를 가진 DB
  : 시스템 테이블로 구성 & SQL로 조회 가능
  : 여기에 저장된 데이터 = 메타 데이터, SELECT만 가능 INSERT, UPDATE 등등 불가능

 

관계란? 관계의 종류

엔터티와 엔터티 사이에 속성끼리의 연결에 의해 만들어지는 상관 관계

 

종류

• 존재 관계 : 모델링 된 엔터티들이 존재로서 관계를 가짐
• 행위 관계 : 모델링 된 엔터티들이 행위에 의해 관계를 가짐

UML의 클래스 다이어그램에 의해 나뉘는 종류

• 연관 관계
  : 필수적 관계(존재적 관계, 식별자 관계) - 항상 서로 이용(실선)
  : 멤버 변수로 선언
• 의존 관계
  : 선택적 관계(비식별자 관계) - 상대 클래스 행위에 따라 이용(점선)
  : 행위 코드 오퍼레이션에서 파라미터로 사용

관계 표기 방법(ERD)에 따른 특성 분류

• 관계명
  : 관계 이름은 시작 엔터티 - 능동적 / 끝 엔터티 - 수동적 '동사' 사용
• 관계 차수
  : 각 엔터티 끼리의 관계에 참여하는 '속성의 수', 1:1, 1:M, M:N 형식으로 구분
• 관계 선택 사양
  : 필수적 관계(엔터티끼리 항상 관계), 선택적 관계(행위에 의해 관계 여부가 성립)
  ex) 한 수업 엔터티에 참여 엔터티, 과제 엔터티가 있으면
         참여는 수업이 있을 때 마다 항상 관계가 성립되어서 조회가 되지만,
         과제는 과제가 있는 날에만 관계를 맺고 조회가 되기 때문에 이러한 것을 구분함

 

관계 체크 사항(두 엔터티 사이 관계 정의 시 유의할 사항)

• 두 엔터티 사이 관심있는 연관 규칙이 존재하는가?
• 두 엔터티 사이 정보의 조합이 발생하는가?
• 업무 기술 시, 장표의 관계 연결을 가능하게 하는 동사가 있는가?
• 업무 기술 시, 장표의 관계 연결을 가능하게 하는 규칙이 서술되어 있는가?

식별자란? 주 식별자의 특성

각각의 인스턴스를 구분 가능하게 만들어주는 대표 속성을 뜻한다.

 

주 식별자란? 주 식별자의 특성 # 으로 표현

주 식별자는 PK(Primary Key)에 해당하는 속성 - PK는 여러개 존재할 수 있음

• 유일성 : 해당 속성이 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있는 성질을 가졌는지
• 최소성 : 최소한의 속성들로만 유일성을 보장하게 하는지
• 불변성 : 속성값이 변하지 않아야함
• 존재성 : 속성값은 NULL이 될 수 없음
  -> ex) 유일성과 최소성을 만족하는 속성은 보조키로서 존재할 수 있다.
  -> 즉 특정 특성을 만족함에 따라 속성은 특정 키로서 존재가능

 

식별자의 특성과 특정 여부에 따른 분류

 

대표성 여부

• 주 식별자(PK) - # 으로 표현 : 유일성, 최소성, 불변성, 존재성을 모두 만족하는 식별자
  -> PK는여러 속성이 존재할 수 있으나, 여러속성이 존재 할 경우 나머지 일반 속성들이 해당 PK들 속성들에 대해 함수적 종속성을 띄어야 함 -> 그렇지 않으면 2차 정규화하여 부분 종속에 해당하는 속성들만 따로 추가 엔터티를 생성한다.
  • 주 식별자 도출 기준
    • 해당 업무에서 자주 이용되는 속성
    • 명칭, 내역 등의 이름은 피함
    • 속성 수를 최대한 적게 구성
    • 자주 변하지 않는 값
• 보조 식별자
  : 인스턴스 식별은 가능하다 엔터티를 대표하는 식별자는 아님
  -> 즉 다른 엔터티와의 참조 관계로 연결되지 않는다.
  ex) 회원 엔터티에서
  # 회원번호
  * 회원명
  * 아이디
  에서 아이디는 다른 인스턴스랑 중복 될 수 없기 때문에 해당 엔터티에서 인스턴스를 구분짓게 할 수 있는 식별자이나 이것이 엔터티를 대표하지는 못함

 

스스로 생성되었는가에 대한 여부

• 내부 식별자
  : 다른 엔터티 참조 없이 해당 엔터티 내부에서 스스로 생성된 식별자
• 외부 식별자
  : 다른 엔터티에서 온 식별자 - 다른 엔터티와 연결고리 역할
  -> 만약 부모 엔터티의 FK를 받아서 이를 주식별자로 사용하면
  -> 해당 자식 엔터티의 PK는 SQL 조인에서 반드시 사용되고 WHERE 절에서 사용 가능성이 높음

 

단일 속성인지에 대한 여부(주식별자 구성이 여러 속성인가)

• 단일 식별자 : 주 식별자가 1개의 속성으로 구성
• 복합 식별자 : 주 식별자가 2개 이상의 속성으로 구성
  : 주 식별자가 2개 이상이면 해당 속성들의 우선순위를 잘 매겨서 잘 복합시킨 후 일반 속성들에게 종속시켜야 주 식별자로서 기능을 다하게 된다.

대체되었는지 기존에 있는지에 대한 분류

• 원조(본질) 식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자, 가공되지 않은 원래 식별자
• 인조(대리) 식별자 : 인위적으로 만들어지는 식별자, 주 식별자가 복잡할 때 이를 통합
  ex) 주문 번호 - 대표적 인조, 대리 식별자
        기존 : 사번 + 주문일자 + 순번을 주 식별자로 두고 주문을 처리하다가
        이를 '주문번호' 라는 단일 속성의 주 식별자로 만들면 이게 인조, 대리 식별자가 됨

 

식별자관계와 비식별자 관계

 

식별자 관계

트랜잭션에 의한 관계 - 동시에 커밋, 롤백 - 하나의 커밋 단위로 엔터티들이 묶임

: 부모 엔터티의 식별자 속성이 자식 엔터티의 주 식별자가 되는 관계

• 강한 연결 관계
• 실선(항시 연결)
• 부모 - 자식 관계가 항시 유지
• SQL문의 조인을 최소화 해줌

 

비식별자 관계

: 부모 엔터티의 식별자 속성이 자식 엔터티의 일반 속성이 되는 관계

• 약한 연결관계
• 점선(선택적 연결)
• 부모 - 자식 관계가 유지 안 될 수있음
  -> 일반 속성 값은 Null이 들어갈 수 있기 때문에 부모 엔터티의 식별자 속성에 값이 없을 때 자식 엔터티의 속성 값(인스턴스)이 생성 가능하다.

 

데이터 모델과 SQL

성능 데이터 모델링 개요

1. 성능 데이터 모델링의 정의

• 성능 저하의 원인 중 하나는 데이터 모델링의 근본적인 디자인이 잘못되어 있는 경우도 많다.
• 따라서 성능 데이터 모델링을 통해 성능향상을 도모해야한다.
• 성능 데이터 모델링이란?
  • 데이터베이스 성능향상을 목적으로 설계단계의 데이터모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것

 

2. 성능 데이터 모델링 수행시점

• 사전에 성능 모델링을 할 수록 성능 향상을 위한 비용은 적게 든다.
• 분석/설계 단계에서 성능을 고려해 데이터 모델링을 수행할 경우 재업무 비용을 최소화할 수 있다.
• 따라서 분석/설계 단계에서 처리성능을 향상시킬 방법을 고려해야한다.

 

3. 성능 데이터 모델링 고려사항

• 성능 데이터 모델링 프로세스
  • 정규화
  • DB 용량 산정
  • 트랜잭션의 유형 파악 -> 테이블 수직 분할 할 때(반정규화)
  • 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화
  • 이력모델 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정
  • 성능관점에서 데이터 모델을 검증

 

정규화

정규화란?

엔터티를 작은 단위로 분리하는 과정

-> 큰 엔터티를 작은 엔터티들로 분리하고 관계 맺음

: 논리 데이터 모델에서 행하는 과정이다. (개념 모델링 X, 물리 모델링 X)

 

정규화의 특징 및 하는 이유와 개념

• 데이터의 무결성을 위해 수행
• 최소한의 데이터만을 하나의 엔터티에 넣는 과정, 데이터 분해 과정
• 데이터 일관성 확보
• 데이터 독립성 확보 - > 데이터 중복 제거
• 데이터 유연성 확보 -> 필요 데이터들의 분할로 인해 유연하게 접근 가능
• 입력, 수정, 삭제 성능은 일반적으로 향상 -> 조회 성능이 저하 될 수 있음

 

정규화의 단점

• 엔터티 갯수 증가 - 이로 인한 관계가 증가함
• 데이터 조회 시 여러번의 조인이 요구됨
• 조회 성능의 저하
  • 식별자, 비식별자와 헷갈리지 말 것 -> 식별자 = join 최소화

 

정규화의 종류

각 정규화를 통해 이루어지는 행위가 있는데 이 행위를 만족하는 엔터티 구조는

제 1 정규형 릴레이션, 제 2 정규형 릴레이션, 제 3 정규형 릴레이션 이라고 칭한다.

 

제 1 정규화

테이블 칼럼들이 원자성(특성의 중복을 방지) 갖게 하기 위해 엔터티 분해

-> 하나의 인스턴스가 비슷한 속성을 여러개 가지지 않게 하기 위해 분리하는 것

 

제 2 정규화

'부분 종속'이 아닌 '완전 종속'을 가져야 한다.

이 때 만약 '부분 종속'을 가지는 일반 속성이 있다면 해당 속성과 해당 속성의 결정자인 부분 종속을 이루고 있는 주 식별자의 속성을 따로 떼어내 추가적인 엔터티를 만들어 제 2정규형을 만족하는 릴레이션을 구축하는 것

또는 주 식별자의 속성이 아닌 일반 속성 끼리 종속 관계를 맺어도 이에 대해 해당 일반 속성이 새로운 엔터티에서 제 2 정규성을 만족하도록 엔터티를 추가적으로 만들어준다.

 

제 3 정규화

정규화된 엔터티의 일반 속성들은 주 식별자에만 함수적 종속을 가져야한다.

그런데 만약 주 식별자의 속성들끼리 종속 관계를 가지고 그 이후에 또 일반 속성에 대해 결정자가 되던지 일반 속성끼리 종속성을 가지는데 이 때의 결정자가 주 식별자 속성에 종속되어 있는 등

A -> B, B -> C와 같은 '이행적 종속'을 이루는 TABLE(엔터티)일 때 이러한 '이행적 종속'을 깨도록 추가적인 엔터티를 만들고 관계를 형성해주는 것이 제 3 정규화이다.

 

BCNF 정규화

모든 결정자가 후보키가 되도록 테이블을 분해하는 것

-> 후보키 : 식별자의 '유일성', '최소성'을 만족하는 속성 집합(or 단일 속성)

 

제 4 정규화

여러 컬럼이 하나의 칼럼 종속시킬 때 분해해서 '다중값 종속성' 제거

 

제 5 정규화

조인에 의해 새로운 종속성이 발생 이를 막기 위해 엔터티 재 분해

 

반 정규화

반정규화란? 특징과 하는 이유?

정규화된 데이터 모델(엔터티, 속성, 관계)에 대해 '성능 향상', '개발, 운영의 단순화'를 위해 데이터를 중복, 통합, 분리하는 기법

정규화 시 엔터티 갯수 증가, 관계 증가 -> 여러 조인을 요구

이러한 경우 디스크 I/O 양이 많아져 성능이 저하되거나 경로가 멀어서 '조인'으로 인한 성능 저하가 예상

비 정규화 = 정규화를 하지 않음

반 정규화 = 위 내용을 하는 것

 

반 정규화의 특징

• 조회(SELECT) 속도 향상
• 데이터 모델의 유연성은 저하
  -> 입력/수정/삭제 성능 저하

반정규화 하는 경우

• 정규화를 통해 엔터티, 관계 수가 많아져서 조회 시 '조인'으로 인한 성능 저하가 예상될 때
• 컬럼을 계산하고, 읽을 때 FK라서 여러 조인을 또 불러와서 성능이 저하 될 때
  -> 즉 조인으로 인한  I/O 양이 너무 많아져서 처리 성능이 저하 될 때
  -> 중복성을 증가시켜 조회 성능을 향상시킨다.

반정규화 안하면 발생하는 문제

• 성능 저하된 DB 생성
• 구축, 시험 단계에서 수정에 따른 노력 비용 발생

 

테이블을 가지고 반정규화 방법(병합, 분할, 추가)

테이블 병합

• 1:1 관계 테이블 병합
• 1:M 관계 테이블 병합
• 슈퍼 서브 타입 테이블 병합
  -> 공통 속성과 개별 속성을 별도로 관리하는 설계 타입

 

테이블 분할

• 테이블 수직 분할(속성 분할)
  : 트랜잭션 처리 유형 파악이 필요 -> 반정규화에서 테이블 수직 분할 할 때 필요
  -> 테이블 속성 개수 많을 때, 조회 성능 향상을 위해
  -> 자주 쓰이는 속성을 수직 분할 -> 이후 1:1 관계를 이루게 된다.
• 테이블 수평 분할(인스턴스 분할, 파티셔닝)
  : 물리적으로 데이터 분리

 

테이블 추가

• 중복 테이블 추가 : 동일한 테이블 구조 중복, 원격 조인 제거
• 통계 테이블 추가 : SUM, AVG등 전용 테이블 추가
• 이력 테이블 추가 : 마스터 테이블의 레코드를 긁어서 테이블 추가 생성
• 부분 테이블 추가 : 이용 빈도 높은 컬럼을 복사하여 별도 테이블 생성, 물리적 디스크 I/O 줄이기 위해

컬럼을 통해 반정규화 하는 방법

• 중복 컬럼 추가 -> 중복 추가는 다 JOIN 감소 시키기 위해(중복 테이블 추가)
  : 조인 감소를 위해 중복 칼럼 추가
  ex) 최근 상품 가격
• 파생 컬럼 추가 -> 파생 속성이 이것을 뜻함 -> 부하 줄이기
  : 미리 값을 계싼하여 컬럼에 보관
• 이력 테이블 컬럼 추가
  : 대량의 이력 데이터를 처리할 때 기능성 컬럼(최근값 여부, 시작&종료일 등)을 추가
• PK에 의한 컬럼 추가
  : 여러 컬럼으로 이루어진 PK를 가진 테이블을 조인할 경우 단순성을 위해서 인공키를 PK로 지정하고 활용
• 응용 시스템 오작동을 위한 이전 데이터 보관 컬럼 추가
  : 이전 데이터를 임시적으로 중복하여 보관

 

관계를 통해 반정규화 하는 방법

중복 관계 추가 방법

• 여러 경로를 거쳐 조인 할 수 있지만, 성능 저하를 예방하기 위해 추가적인 관계를 맺음
  -> 중복 관계 추가는 데이터 무결성을 깨뜨릴 위험성이 없음
  -> 이에 무결성을 지키면서 처리 성능을 향상 시킬 수 있음

 

관계와 조인

관계란?

부모 엔터티의 식별자를 자식에 상속하고, 상속된 속성을 매핑키(조인키)로 활용

 

관계의 분류

• 존재 관계
• 행위 관계

조인이란?

데이터 중복을 피하기 위해 테이블은 정규화에 의해 분리

-> 이렇게 분리된 테이블을 동시에 출력하거나 관계가 있는 테이블 참조 위해서는 테이블 연결

-> 이 때 이러한 연결 과정을 조인이라 칭한다.

 

 

계층형 데이터 모델

하나의 엔터티 내에서 인스턴스 끼리 계층 구조를 가지는 경우

-> 계층 구조를 갖는 인스턴스끼리 연결하는 조인을 셀프조인이라 한다.

(같은 테이블 내에서 여러 번 조인 되는 것)

 

상호배타적 관계

하나의 부모가 2개의 자식 엔터티를 가질 때 행위 조건에 따라 두 자식 중 하나의 자식만 관계를 가질 수 있는 것을 상호배타적 관계라 칭한다.

 

트랜잭션이란?

트랜잭션의 특징

• 하나의 연속적인 업무 단위를 뜻함
• 트랜잭션에 묶인 엔터티들은 '필수적 관계'를 가짐
• 하나의 트랜잭션에 속한 동작들은 모두 성공하거나, 모두 취소(UNDO)되어야 한다.
  -> 트랜잭션의 '원자성'
• 서로 독립적으로 업무가 발생하면 안됨, 순차적으로 함께
• 부분 커밋 불가, 동시 커밋 & 롤백

 

본질 식별자와 인조 식별자

원조(본질) 식별자

: 업무에 의해 만들어지는 식별자(꼭 필요한 식별자)

 

인조(대리) 식별자

: 원조 식별자가 PK 2개 이상인 복합 식별자 일 때

속성들을 하나의 속성으로 묶어서 사용하면 이것이 인조 식별자

: 꼭 필요하진 않지만 편의성을 위해 인위적으로 만들어지는 것

 

인조 식별자의 단점

• 중복 데이터 발생 가능성 -> 데이터 품질 저하
• 불필요한 인덱스 생성 -> 저장 공간 낭비 및 DML 성능 저하
• 개발 편의성이 줄어들 수 있음