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1과목 - 2장 데이터 모델과 성능_1 성능 데이터 모델링 2023. 9. 7.
1과목 - 1장 데이터 모델링의 이해_2 식별자 ; 엔터티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자 식별자는 논리적, key는 물리적 데이터 모델링 단계에 사용 식별자의 특징 유일성 최소성 불변성 존재성: 주식별자가 지정되면 반드시 값이 들어와야 함 식별자의 분류 주식별자 보조식별자 내부식별자 외부식별자 단일식별자 복합식별자 본질식별자 인조식별자 주식별자 도출기준 해당 업무에서 자주 이용되는 속성임 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 x 복합으로 주식별자로 구성할 경우, 너무많은 속성 x > 너무 많으면 인조 식별자 생성한다 식별자 관계 주식별자 자식의 주식별자로 부모의 주 식별자 상속 부모로부터 받은 식별자를 자식엔터티의 주식별자로 이용 강한 연결관계 표현, 실선표기 식별자 관계로만 설정 시, 주식별자 증가로 오류 유발 비식별자 부모속성.. 2023. 9. 7.
1장 데이터 모델링의 이해_1 데이터 모델링의 중요성 및 유의점 중복: 같은시간 같은데이터 제공 비유연성: 사소한 업무변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨. 데이터 정의를 사용프로세스와 분리 비일관성: 데이터 간 상호연관 관계에 대해 명확히 정의 데이터 모델링 개념적 데이터모델링 논리적 데이터모델링 - 개념스키마 (모든사용자 관점 전체DB) 변경 물리적 데이터모델링 - 내부스키마 (물리적장치에 데이터실제적저장) 변경 - 외부스키마 엔터티( Entity )의 특징 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 함 유일한 식별자에 의해 식별 가능 (주인만 알아봄?) 두개 이상의 인스턴스의 집합 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함 반드시 속성이 있어야 함 다른 엔터티와 최소1개 이상의 관계가 있어야 함 (통계성/코드성 엔티티는 관계 생략 .. 2023. 9. 4.
[선형대수] 0819 Eigen Value (고유벡터) Ax = λx 다른 고유값으로 부터의 선형독립인 고유벡터 >> 아이젠 벡터는 A의 컬럼스페이스의 한 벡터다 선형독립이면 그 벡터끼리 기저를 이룰 수 있다. (당연한 말인듯) n차원 공간의 충분한 정보 취득을 위해서는 고유벡터(=기저?)를 구할 때 까지 계속 더하는 연산을 해야한다? 빅데이터 > n개의 차원으로 구성, 벡터공간을 찾기 행의 개수는 그대로 이지만 열의 개수는 커진다? 대각화( Diagonalization of Anxn ) 대각선에 고유value(고유값)만 모아놓은 행렬을 Λ 라고 쓴다. (람다 λ의 대문자) Λ의 밑줄친 1과 0은 eigenvalue 이다. AT와 A형태에서 나오는 igenvalue 길이가 1인 벡터로 만들어주면 ORTHOGONAL이 아니라 .. 2023. 8. 19.
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