개념적, 논리적, 물리적 모델링을 통해 Database의 실무적 구축을 위한 기반을 학습하는 과정으로서 데이터 중심의 사고의 전환이 이루어지며, DBMS를 선정하여, 완성된 모델링을 실제 구현하여 봅니다.

• Database 분석/설계를 학습하고자 하는 분
• 실무에서의 구축방법에 대해 알고자 하는 분
• 모델링을 통한 Database를 구축하고자 하는 분

# 01 Database 아키텍처

• Database와 DBMS
• Database Schema
• Database Object
• Table,Index와 Tablespace

# 02 Data Modeling 개요

• Modeling의 3가지
• Data Modeling 요소
• ERD 표기법

# 03 Data 분석 및 Modeling

• 엔티티타입 정의
• 관계 정의
• 식별자 정의
• 속성 정의

# 04 Data Modeling 관계 설정

• 정규화
• M:N 관계 해소 방법
• 1:1 관계 해소 방법

# 05 Process Modeling

• 업무 기능 분해
• 단위 프로세스의 도출
• 단위 프로세스와 Data

# 06 상관 Modeling

• CRUD MATRIX 상관 Modeling
• 엔티티타입 생명주기 분석

# 07 Model 검토

• 엔티티타입 검토
• 속성 검토
• 관계 검토
• 도메인 검토

# 08 물리적 Data Modeling

• 관계형 테이블로 전환
• 반정규화
• 무결성 제약 정의
• 트랜잭션 분석
• 뷰 설계
• 인덱스 설계

# 09 성능 Data Modeling

• 정규화를 통한 성능 향상
• PK 순서 조정을 통한 성능 향상
• FK 인덱스 생성을 통한 성능 향상
• 컬럼 수가 많은 테이블의 1:1 분리
• 일관성있는 Data타입과 길이

# 10 Database 구축

• Database 구축을 위한 사전 준비
• Database 생성
• Tablespace 생성