ERD를 이용한 DB 모델링

또 MS를 방문했다.

모임 기간 : 6월 25일 (일) 13시 00분 ~ 18시 00분

모임 장소 : [한국마이크로소프트] 서울 종로구 중학동 서울특별시 종로구 중학동 19 더케이트윈타워 A동 11층

 

MS에서 후원한 세미나여서 광고 형식으로 세션이 하나 추가됐는데, 김대우 부장님이 진행했다.

sqler.com의 제작자라 하신다.

Machine Learning은 수학공식을 많이 사용한다고 한다.

Machine Learning은 어려운게 아니라 단어가 다를 뿐이라네...

Machine Learning의 영역은 통계적 방법, 데이터마이닝 등 기존 분석기법들을 포괄한다.

많이 사용되는 언어는 R, python이라 하고

R의 장점은 아주 큰 규모로 이미 자리르 잡았고,

python의 장점은 개발자에게 친숙하다는 것이다.

MS의 Cloud Machine Learning 서비서는 이미 만들어진 것을 돈을 지불하고 사용한다.

Machine Learning을 하는 이유는 예측을 받기위해서다.

Machine Learning은 모든 기술에 필요충분 조건이 될것이다.

Machine Learning을 이용해 유저의 이탈율을 낮추고 수익을 극대화 할 수 있다.

Azure Machine Learning Studio 무료로 체험이 가능하다.

이미 만들어진 샘플 csv파일로 유저의 이탈율을 분석했다. 

ERD세션을 시작하기전 40분정도 위의 내용을 들었다.

ERD를 이용한 DB 모델링는 용영환님이 (옥션블루 CTO) 발표하셨다.

웃음소리가 특이했다.

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발표 내용

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프로그램의 본질은 데이터다.

데이터의 흐름을 제어하기위해 프로그램을 만든다.

소프트웨어를 해부하면 크게 동작과 데이터로 나눌 수 있다.

모델은 데이터의 관계 흐름등을 추상화한 모형이다.

소프트웨어 모델링은 객체나 DB를 그림으로 표현하는 것이다.

하면 좋은점은

• 만들고자 하는 바를 명확하게 알 수 있다.
• 조금 더 잘 만들 수 있다.
• 이해하고 소통하기 편하다.
• 면접을 볼 때 좋다. (UML이나 ERD를 그리면 좋음)
• 보여 줄 때 좋다. (일하는 티를 내기 좋음)
• 만들고나면 뿌듯?
• RDBMS의 설계가 쉬워진다.

툴은 대표적으로 ER-win, Mysql Workbench가 있다. (나는 workbench를 평소에 사용해봄)

ERD에는 식별자가 있다.

ERD Symbol을 검색하면 나온다.

모델링에서는 DB를 Schema라고 한다.

식별자

실선 : PK

점선 : FK

RDBMS는 테이블간의 관계를 가지고

Nosql은 저장만한다.

알아야 할 용어

Identifying Relationship 식별관계

Mandatory 필수

Cascade : 연쇄

Identifying Relationship

FK가 PK로 지정되어 있는가

Mandatory는 참고 대상의 존재 여부

Foreign key options

RESTRICT 참고 테이블의 값을 변경을 거부

CASCADE 같이 삭제 또는 수정

NO ACTION 액션은 하나 실제로 적용은 안됨

정규화

관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스를 정규화라고 한다.(중복을 제거) 

다시 되 돌리는걸 역정규화라 한다.

varchar은 변경될 수 있는 값

char은 고정된 값

Synchronize Model을 누르면 양방향으로 동기화가 가능함. (서버에서 누가 수정한걸 내 workbench에서 불러올 수 있고 내가 수정한걸 서버에 적용시킬 수 있다.)

성능을 위해 나중에 인덱스를 모아놓은 테이블을 생성해도 될거같음.

밑에는 실습 사진이다.