ER(Entity Relationship)모델

ER모델

ER 모델은 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것으로 1976년 Peter Chen에 의해 제안되었다.

ER 모델은 개체, 속성, 관계 등에 용이하게 표현할 수 있는 ER도형을 정의하고 있다.

ER도형 종류

1. 개체 타입 : 사각형

2. 관계 타입 : 마름모

3. 속성 타입 : 타원

4. 기본키 : 개체 타입에서 개체를 유일하게 식별해주는 속성

5. 개체 타입 간의 연관성

6. 개체 타입과 속성을 연결 : 선

7. ISA 관계: 특정 개체는 서로 구별되는 여러 하위 개체로 나눌 수 있다.

예를 들어

- 학생이란 개체는 ISA 관계로 재학생, 휴학생, 졸업생을 하위 개체로 나누었다고 한다면 한명의 학생은 재학생, 휴학생, 졸업생 중 하나에 해당되며 하위 개체는 상위 개체의 속성을 포함한다. 학생의 기본키가 학번이라면 하위 개체의 재학생, 휴학생, 졸업생의 기본키도 학번이며 학번에 의하여 유일하게 식별된다.

개체

: 개체는 현실세계의 객체로서 유형 또는 무형의 정보 대상으로 존재하며 서로 구별될 수 있는 것을 뜻하며 개체의 특성을 나타내는 속성을 갖는다.

관계

: 2개 이상의 개체 사이에 존재하는 연관성을 뜻하며 관계에 참여하는 개체 타입의 개수에 대한 차수(Degree)와 관계에 참여하는 개체 어커런스의 개수에 대한 대응 카디널리티(Mapping Cardinality)를 갖는다.

1. 1:1 관계

관계에 참여하고 있는 두 개체 타입이 모두 하나씩의 개체 어커런스를 갖는 관계

2. 1:N 관계

관계에 참여하고 있는 개체 타입중 하나의 개체타입은 여러 개의 개체 어커런스를 가질 수 있고 다른 한 개체 타입은 하나의 개체 어커런스를 갖는 관계

3. N:M 관계

관계에 참여하고 있는 두 개체 타입 모두 여러 개의 개체 어커런스를 갖는 관계

ISA 관계

같은 속성을 갖는 여러 개의 개체들을 하나의 상위 개체로 결합 할 수 있으며 특정 개체는 서로 구별되는 여러 개의 하위 개체로 나눌 수 있다.

1. disjoint : 상위 개체는 하나의 하위 개체에만 포함된다. 역삼각형 옆에 disjoint를 표기한다.

2. overlapping : 상위 개체는 여러 개의 하위 개체에 포함된다. 역삼각형 옆에 overlapping을 표기한다.

4. total : 상위 개체는 하위 개체에 속한다. 상위 개체와 ISA 삼격형의 연결선을이중선으로 표현한다.

4. partial : 상위 개체는 하위 객체에 속하지 않을 수 있다.

속성

개체의 특성이나 상태를 기술 한 것으로 속성이 가질 수 있는 모든 가능한 값들의 집합을 도메인이라고 한다. 

모든 개체 타입은 그 개체를 유일하게 식별해주는 기본키라는 속성을 포함한다.

1. 단순 속성: 더 이상 다른 속성으로 나눌 수 없음 ex) 나이

2. 복합 속성: 2개 이상의 속성들로 분해 할 수 있음 ex) 주소는 시, 군, 구, 동등의 단순 속성으로 나눌 수 있음.