한 번은 읽을 만한 데이터 모델링 책... ㅎㅎ

[프리미엄 가이드 후기]


[도서 정보]

제목: 이론과 실무를 겸비한 전략서-관계형 데이터 모델링 프리미엄 가이드

 

페이지 수│536 쪽

빌행일│2010-11-04

지은이│김기창
출판사│㈜오픈메이드 컨설팅, www.openmade.co.kr
출판사 주소| 서울특별시 마포구 공덕동 426-19 동우빌딩 202호
출판사 전화 및 팩스| TEL 02-714-3702, FAX 02-714-3703

ISBN| 978-89-963840-1-4

값│37000원

 

[저자소개]

김기창

E-mail: bluepupi@gmail.com

Blog: http://dataprofessional.tistory.com/

 

데이터 분야에서 10여년째 일하고 있으며 현재는 오픈메이드컨설팅에서 수석 컨설턴트로 근무하고 있다.

DA(Data Architecture) 컨설팅과 DB 튜닝, 데이터 모델링을 주로 수행하며 진정한 데이터 프로페셔널(Data Professional)이 되려고 노력하고 있다.

‘전사적 데이터 아키텍처 프레임웍에 대한 개념모델 개발’ 논문을 발표했고, 저서로는 ‘데이터베이스 활용을 위한 SQL Server 2000’이 있다.

 

[저자약력]

숭실대학교 전기공학과 졸업

숭실대학교 정보과학대학원 지식경영학과 졸업

 

삼성증권 차세대 데이터 모델링
한국투자증권 차세대 데이터 모델링

서울보증 DB 튜닝

SK증권 차세대 데이터 모델링

대신증권 차세대 데이터 모델링

SK증권 ISP 컨설팅

서울보증 차세대 데이터 모델링

LG필립스 EA/ISP 컨설팅

LG전자 DB 튜닝

 

[도서소개]

 

이 책은 저자가 실무에서 모델링을 수행하면서 얻은 이론이나 노하우를 기반으로 쓰였다. 실무 경험을 토대로 한 모델링 기법과 노하우는 저자 나름의 확고한 이론적 뒷받침이 돼 있다.

 

관계형 이론을 기반으로 썼지만 현실적인 면에서도 접근했으므로 모델링 전략서의 역할을 할 수 있으리라 기대한다. 전반적인 책의 내용을 습득하고 지식을 확장하면 데이터 전략가가 될 수 있을 것이다.

 

책 내용이 이론과 현실 사이에서 갈팡질팡하기도 하지만 저자는 이론을 중요하게 생각하는 사람이다. 독자들도 이론 없이 지은 50층짜리 아파트에서 살고 싶지는 않을 것이다.

 

이 책에서 이론 이외에 강조하는 것은 실전 모델링이다. 현실을 외면한 이론이 되지 않도록 하는 것이 이 책을 쓰는 목적이다. 실전적인 전략가가 돼야 한다.

 

[목차]

Prologue
01 데이터 모델링에 대한 상념(想念)
	1.1. 데이터 모델링이 왜 어려운가?
	1.2. 데이터 모델링의 매력
	1.3. 모델링은 상식적이다
	1.4. 모델러와 바둑 프로기사
	1.5. 좋은 모델은?
	1.6. 모델링이 왜 필요한가?
	1.7. 좋은 모델러란?
	1.8. 모델링 목표
02 데이터 모델링 기본 개념
	2.1. 관계형 데이터 모델링(Relational Data Modeling)
	2.2. 무결성(Integrity)
	2.3. 데이터베이스 라이프 사이클
	2.4. 주제 영역(Subject Area)
	2.5. 데이터 표준화
	2.6. ERD(Entity Relationship Diagram)
03 개념 모델 & 논리 모델 & 물리 모델
	3.1. 개념 모델(Conceptual Model)
	3.2. 논리 모델(Logical Model)
	3.3. 물리 모델(Physical Model)
04 정규화(Normalization)
	4.1. 정규화(Normalization)란?
	4.2. 정규화의 목적
	4.3. 아노말리(Anomaly)
	4.4. 함수 종속(Functional Dependency)
	4.5. 정규형의 종류
	1정규형
	2정규형
	3정규형
	보이스코드 정규형
	4정규형
	5정규형
	4.6. 정규형과 성능
05 데이터 통합(Generalization)
	5.1. 데이터 통합(Generalization)
	5.2. 데이터 통합의 장•단점
	데이터 통합의 장점
	데이터 통합의 단점
	5.3. 엔터티 통합 대상
	5.4. 데이터 오너십
06 슈퍼타입(Supertypes)과 서브타입(Subtypes)
	6.1. 슈퍼타입 & 서브타입 정의
	6.2 슈퍼타입과 서브타입의 사용 방법
	6.3. 서브타입의 종류
	6.4. 서브타입의 물리모델 변환
	서브타입별 엔터티로 분할(타입1)
	하나의 엔터티로 통합(타입2)
	하나의 엔터티로 통합(타입3)
07 엔터티(Entity)
	7.1. 엔터티란?
	7.2. 자립(Independent) 엔터티 & 종속(Dependent) 엔터티
	7.3. 엔터티 종류
	실체 엔터티
	행위 엔터티
	가공 엔터티
	기준 엔터티
	7.4. 엔터티 도출 원칙
	7.5. 엔터티명
	7.6. 엔터티 검증
08 식별자(Unique Identifier)
	8.1. 업무 식별자(Business Identifiers)란?
	8.2. 식별자(UID)/키(PK) 종류
	8.3. 주 식별자 선정 원칙
	8.4. 주 식별자 선정 절차
	8.5. 주 식별자 상속
	8.6. PK 제약과 유니크 인덱스
	8.7. 인조 식별자 채번
	8.8. 복잡한 주 식별자
	8.9. 식별자 검증
09 속성(Attributes)
	9.1. 속성이란?
	9.2. 속성 종류
	기초 속성(Basic Attributes)
	관계 속성(Relationship Attributes)
	추출 속성(Derived Attributes)
	시스템 속성(System Attributes)
	9.3. 도메인(Domain)
	9.4. 복합 속성 & 다가 속성
	9.5. 속성명
	9.6. 코드에 관해서
	속성 코드와 식별자 코드
	코드 모델
	9.7. 널(Null)에 관해서
	9.8. 데이터 타입
	9.9. 속성 검증
10 관계(Relationships)
	10.1. 관계(Relationships)란?
	10.2. 관계와 속성 그리고 엔터티
	10.3. 관계 구성 요소
	카디널러티(Cardinality)
	옵셔널러티(Optionality
	관계 디그리(Relationship Degree)
	10.4. 관계 표현
	10.5. 관계 종류
	일대일(1:1) 관계
	배타 관계
	순환 관계
	추출 관계
	양 방향 관계
	10.6. 참조 무결성(Referential Integrity)
	10.7. 관계 검증
11 모델링 방법론(Modeling Methodology)
	11.1. 하향식(Top-Down)과 상향식(Bottom-Up)
	11.2. 리버스(Reverse) 모델링
	11.3. 모델링 프로젝트 WBS(Work Breakdown Structure)
12 이력관리
	12.1. 이력 데이터란?
	12.2. 선분 이력
	12.3. 이력 엔터티 선정 절차
	12.4. 이력 관리 모델 유형
	12.5. 이력 엔터티의 주 식별자
	12.6. 정정 데이터
13 비정규화(Denormalization)
	13.1. 비정규화란?
	13.2. 비정규화 과정
	13.3. 비정규형의 단점
	13.4. 비정규화 방법
	엔터티 합체
	엔터티 분해
	요약(Summary) 엔터티 추가
	중복 속성 채택
	추출 속성 채택
	반복 속성 채택
	중복 데이터 채택
14 물리적(DBMS) 요소
	14.1. 테이블 타입
	클러스터링 테이블(Clustering Table)
	IOT(Index Organized Table)
	14.2. 파티션
	14.3. 인덱스
	14.4. 뷰
Bibliography
Index

  

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