속성 정의 - 논리 데이터 모델

 

1. 속성의 개념 : 가공되지 않은 것, 원천을 의미

* 속성의 특징

- 속성도 일종의 집합이며 릴레이션십도 속성이다.

- 속성들 간은 서로 독립적이다.

 

 

2. 속성 후보 도출

1) 속성 후보 수집처

- 구 시스템의 문서 자료, 현업 장표 / 보고서, 사용자와 협의, DFD, 전문 서적 및 자료, 다른 시스템 자료.

2) 속성 후보 선정 원칙

- 원시 속성으로 보이는 후보는 버리지 않는다. (추출속성이 아니며 재현할 수 없는 속성)

- 소그룹 별로 후보군을 만들고 가장 근접한 엔터티에 할당

3) 속성의 기본 구성요소

- 속성명, 도메인, 선택성 (not null . null)

- 속성명 : 의미를 명확히 표현하는 명사구. 일반적으로 사용하는 용어. 엔터티명 사용 x. 필요시 표준 약어를 제정하며 단 하나의 실체에만 속하도록 할 것.

- 도메인 : 데이터 타입/ 길이 / 허용 값 / 디폴트 값 및 디폴트 알고리즘

- 선택성 : 필요조건 / 금지조건 / 무관계 조건

 

 

3. 속성 검증 및 확정

- 최소단위 까지 분할 : 집합 개념의 속성은 단순 개념으로 분할하며 분할 및 통합의 기준은 업무의 요구사항에 따른다.

- 하나의 값만 가지는지 : 반복되는 속성은 잘못된 속성이므로 1차 정규화의 대상이 된다.

- 추출속성인지 검증한다.

- 보다 상세하게 관리할 것인지

 

 

4. 추출속성 규칙

- 초기에는 중복으로 판단하고 안하는걸 권고했으나 현재는 반드시 기술할 것을 권장

- 도출속성이란 어떤 추가 계산 작업을 수행함으로써 창출되는 속성이다,

- 도출 속성은 경영층이 진실로 원하고 필요로 하는 정보이며 사용자들의 데이터 요구사항을 나타내며 도출속성을 포함시키는 것은 그들의 물리적 구현에 대한 어떤 것을 내포하지 않으며 향후 과정으로써 결코 기본키 역할을 맡아서는 안된다.

 

 

5. 속성 정의 시 유의사항

- 의미가 명확한 속성 명칭 부여

- 유일한 복합명사 사용

- 단수형으로 속성명을 사용

- 표준단어 제정

- 작의적인 전용 금지