specialization 썸네일형 리스트형 서브타입은 어떻게 도출하는가? 서브타입을 도출하는 방법은 크게 두 가지입니다. 두 개 이상의 유사한 엔터티에서 공통 속성을 분류하는 방법과, 복잡한 엔터티에서 유사한 속성끼리 분류하는 방법이 있습니다. 전자는 엔터티를 통합(Generalization)하는 행위이고, 후자는 엔터티를 상세화(Specialization) 또는 논리화(Logicalization)하는 행위입니다. 모든 엔터티가 서브타입이 존재하는 것은 아닙니다. 서브타입이 도출되는 엔터티는 소수인데요. 통합할 수 있고 상세화할 수 있는 엔터티에서는 서브타입을 반드시 도출해야 합니다. 물리 모델링 단계에서 다시 하나의 엔터티로 통합되더라도 과정 중에는 도출해야 합니다. 모델링은 과정을 의미하니까요. [그림1] 모델에는 유사한 엔터티가 있습니다. 두 개 이상의 엔터티가 유사하다.. 더보기 일반화(Generalization)와 상세화(Specialization) 데이터 통합과 관련된 용어로 일반화(Generalization)와 상세화(Specialization)가 있습니다. 이에 대해 간략하게 언급하겠습니다. 많은 분야에서 사용하는 용어일텐데, 이번 글에서는 데이터 모델링에서 사용하는 의미로 한정하겠습니다. 일반적인 용어를 공개적으로 설명하는 것은 용기가 필요하니 약간의 장치가 있어야죠. ㅎㅎ 모델링에서 일반화한다는 것은 데이터 통합을 의미합니다. 유사한 것을 묶는 것을 일반화라고 합니다. 원래 유사한 것을 묶을 수도 있고, 인위적으로 유사하게 만들어 묶을 수도 있습니다. 정의를 어떻게 하냐에 따라 유사한 것일 수도 있고, 유사하게 만든 것일 수도 있습니다(이 부분이 데이터 통합도 어렵게 하고 이에 대한 설명도 어렵게 하죠). 사전에서 찾은 '일반화하다'의 뜻은.. 더보기 이전 1 다음
