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아는 만큼 보이는 데이터베이스 설계와 구축 (Loan 77 times)

Material type
단행본
Personal Author
이춘식
Title Statement
아는 만큼 보이는 데이터베이스 설계와 구축 / 이춘식
Publication, Distribution, etc
서울 :   한빛미디어,   2008  
Physical Medium
277 p. : 삽화 ; 23 cm
Series Statement
Blog 2 Book ;05
ISBN
9788979145571
General Note
블로그에서 읽는 듯한 생생한 개발 노하우!  
색인수록  
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945 ▼a KINS

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 111482159 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 111554252 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 121186731 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 121186732 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 5 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 151262147 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 2 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 111554252 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 121186731 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 121186732 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 005.74 2008 Accession No. 151262147 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

데이터 모델링에 자신감을 불어넣는 설계와 구축 노하우

데이터베이스 설계와 구축에 참여했던 데이터베이스 설계자 중에도 데이터 모델링을 하는데 두려움을 가진 사람이 적지 않다. 해당 업무를 정확하게 파악하기가 어려울 뿐만 아니라 그것을 모델링으로 식별하는 것이 쉽지 않기 때문이다. 그러다 보니 이미 설계되어 있던 시스템을 그대로 참조하여 시스템을 재설계하는 우를 흔히 범하게 된다. 이런 일이 반복되는 것은 데이터 모델링에 첫 단추를 끼울 자신이 없기 때문이다. 이것은 곧 많은 수의 설계자가 자신이 데이터 모델링을 전개할 수 있는 전문가가 아님을 스스로 인정하고 있다는 것을 의미한다. 데이터 모델링에 대해 자신감이 결여되었다 해도 그것이 문제로 도출되지 않으면 상관없을 지도 모른다. 하지만 그러 인해 과거의 잘못된 데이터 모델을 그대로 활용하고, 새롭게 구축된 시스템의 데이터 모델 역시 과거의 문제를 그대로 포함해버리는 문제의 악순환이 반복되는 것은 심각한 문제이다. 결국 아무리 공부를 많이 하고 좋은 책을 많이 읽어도 스스로에게 자신감을 불어넣지 않고 데이터 모델링을 하면 또다시 옛날의 습관을 반복하게 된다는 말이다.

이제, 훌륭한 데이터 모델을 만들어 낼 수 있다는 자신감을 갖자.
여러분과 같은 시행착오를 거친 필자의 노하우가 바로 이 책에 있다.

데이터 모델링에 자신감을 불어넣는 설계와 구축 노하우

데이터베이스 설계와 구축에 참여했던 데이터베이스 설계자 중에도 데이터 모델링을 하는데 두려움을 가진 사람이 적지 않다. 해당 업무를 정확하게 파악하기가 어려울 뿐만 아니라 그것을 모델링으로 식별하는 것이 쉽지 않기 때문이다. 그러다 보니 이미 설계되어 있던 시스템을 그대로 참조하여 시스템을 재설계하는 우를 흔히 범하게 된다. 이런 일이 반복되는 것은 데이터 모델링에 첫 단추를 끼울 자신이 없기 때문이다. 이것은 곧 많은 수의 설계자가 자신이 데이터 모델링을 전개할 수 있는 전문가가 아님을 스스로 인정하고 있다는 것을 의미한다. 데이터 모델링에 대해 자신감이 결여되었다 해도 그것이 문제로 도출되지 않으면 상관없을 지도 모른다. 하지만 그러 인해 과거의 잘못된 데이터 모델을 그대로 활용하고, 새롭게 구축된 시스템의 데이터 모델 역시 과거의 문제를 그대로 포함해버리는 문제의 악순환이 반복되는 것은 심각한 문제이다. 결국 아무리 공부를 많이 하고 좋은 책을 많이 읽어도 스스로에게 자신감을 불어넣지 않고 데이터 모델링을 하면 또다시 옛날의 습관을 반복하게 된다는 말이다.

이제, 훌륭한 데이터 모델을 만들어 낼 수 있다는 자신감을 갖자.
여러분과 같은 시행착오를 거친 필자의 노하우가 바로 이 책에 있다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

이춘식(지은이)

하나님 앞에서 올바른 삶을 살고 싶어한다. 자타가 인정하는 데이터베이스 분야의 국내 최고 전문가다. 프로젝트 수행, 진단 등을 통해 쌓은 실무지식을 데이터베이스 이론과 접목하여 실증적 가치를 생산하는 능력이 탁월하다. IT 분야의 최고 국가자격인 기술사이며 2011년 현재 LG CNS에서 DB 관리팀 리더이다. 강의, 대학생 멘토링, 기고 등 다양한 역할도 수행하고 있다. 저서로 『데이터베이스 설계와 구축』(2002), 『업무영역별 데이터베이스 설계와 구축』(2002), 『나는 프로그래머다』(2004), 『데이터베이스 설계와 구축, 개정판』(2005), 『지식컨버젼스』(2007), 『아는 만큼 보이는 데이터베이스 설계와 구축』(2008) 등이 있다. csklee11@chol.com

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

목차
Contents
저자 서문 = 4
Story 01 PK 컬럼 순서, 대충 하지 말자
 PK 구성과 인덱스 이용 = 18
 인덱스의 비효율적 이용 = 21
 PK 컬럼 순서를 효율적으로 만드려면 = 23
Story 02 식별자관계와 비식별자관계 설정, 이것만은 알고 해야
 식별자관계로만 설정하면? = 27
 비식별자관계로만 설정하면? = 30
 비식별자관계를 선정하는 기준 = 33
Story 03 이력 유형 데이터 모델링, 이렇게 하라
 일반적인 모델링만 적용하면? = 35
 실전에서 적용하는 이력의 유형 = 36
 변경이력, 최신이력 관리하기 = 39
 진행이력 관리하기 = 41
 이력 모델 선택 방법 = 43
 업무적 성격을 고려하라 = 44
Story 04 엔티티타입, 통합할 것인가 분리할 것인가
 무조건 통합하지 말라 = 47
 엔티티타입 통합과 성능 = 50
 속성의 제약 = 52
 유연성과 업무 이해도 = 53
 복잡도와 유지보수성 = 54
 통합과 분리, 선택의 기준 = 56
Story 05 Primary Key와 Unique Index 논쟁에 대하여
 UI만 사용하면? = 58
 PK vs UI = 59
 PK를 선택하라 = 61
 성능저하 소문의 정체 = 62
 SAP ERP와 오라클 ERP의 Ul 적용 = 62
Story 06 자기참조관계 모델링 기법
 동일한 식별자와 속성을 개별로 유지하면? = 66
 자기참조관계의 종류 = 67
 자기참조관계에서 주의할 점 = 68
 M:N 자기참조관계 = 70
Story 07 엔티티타입, 이렇게 도출하라
 엔티티타입, 어디서 도출할까 = 74
 도출 방법은 세 가지 = 75
 도출한 엔티티타입 검증하기 = 77
 자신감이 핵심이다 = 78
Story 08 데이터 모델링에서 관계의 중요성
 관계, 있으면 괜히 복잡하다? = 81
 관계를 표현하지 않으면? = 82
 물리적인 데이터 테이블과 FK Constraint = 86
 모든 엔티티타입에 관계를 = 86
Story 09 용어사전과 도메인을 정의하라
 용어사전과 도메인이 없으면? = 90
 정의하는 방법 = 94
 질러가는 길이 먼 길이다 = 95
Story 10 데이터 모델을 검증하라
 데이터 모델을 검증하지 않으면? = 99
 검증 수행 방법 = 100
 프로젝트 조직에 적응하기 = 103
Story 11 논리/
물리 데이터 모델을 생성하라
 논리적 데이터 모델이 없으면? = 111
 물리적 데이터 모델이 없으면? = 112
 논리에서 물리로 변환하기 = 113
Story 12 데이터 독립성의 실무 적용
 데이터 독립성을 안 지키면? = 115
 등장 배경과 정의 = 117
 데이터 독립성의 구성 요소 = 119
 논리적 독립성과 물리적 독립성 = 120
 Mapping = 120
 데이터 독립성 적용 사례 = 121
Story 13 데이터 무결성의 실무 적응
 데이터 무결성 설계를 하지 않으면? = 129
 이론을 복습해 보자 = 130
 실무 적용 방법 = 132
Story 14 트랜잭션 관리의 실무 적용
 데이터 트랜잭션을 준수하지 않으면? = 136
 트랜잭션의 특징 = 138
 상태 전이와 제어 명령어 = 140
 실무 적용 방법 = 141
Story 15 정규화의 실무 적용
 정규화를 제대로 수행하지 않으면? = 145
 정규화 이론 뜯어보기 = 148
 정규화, 무엇이 좋은가 = 151
 실전에서 활용하려면 = 152
 정규화 이해하기 = 153
 정규화와 정규형 = 155
Story 16 성능 데이터 모델링
 언제 수행해야 하는가? = 159
 어떻게 수행하는가? = 160
Story 17 정규화를 통한 데이터베이스 성능 향상
 정규화와 성능 저하의 뜬소문 = 163
 정규화와 조회 성능 = 165
 정규화는 선택이 아닌 필수 = 172
Story 18 반정규화를 통한 데이터베이스 성능 향상
 어떻게 적용하는가? = 176
 반정규화의 기법들 = 178
 반정규화를 통한 성능 향상 사례 = 180
 분산 데이터베이스와 반정규화 = 182
Story 19 데이터 모델 단순화를 통한 데이터베이스 성능 향상
 복잡성와 성능의 관계 = 189
 사례1 - 내/외부/국제 등 배달 = 189
 사례2 - 주문/거래명세서/정산 등 = 192
 사례3 - 변경요청에 따른 코드 관리 모델 = 194
 단순화, 어떻게 하는가? = 196
Story 20 테이블 수직/수평분할에 의한 성능 향상
 대량 데이터와 성능의 관계 = 200
 컬럼 수가 너무 많아도 문제 = 201
 성능 저하 현상을 막으려면? = 204
 수평분할/수직분할 선택의 기준 = 207
Story 21 수퍼타입/서브타입 모델의 성능 고려 방법
 수퍼/서브타입 변환과 성능 저하 = 210
 수퍼/서브타입 변환 기준 = 210
 각 타입별 특징 = 215
Story 22 인덱스 특성을 고려한 PK/FK 데이터베이스 성능 향상
 PK 컬럼 순서와 성능 저하의 관계 = 220
 물리적인 테이블과 FK 인덱스 = 222
Story 23 효율적인 채번 방식을 통한 성능 향상
 채번 테이블과 성능 저하 = 227
 채번의 방법 = 228
 어떤 방법을 선택할까? = 229
 뭐가 가장 좋을까? = 229
Story 24 Foreign Key를 이용할 것인가?
 FK를 생성하지 않으면? = 234
 FK의 정의와 생성 방법 = 235
 FK와 성능 저하 = 235
 FK와 애플리케이션 코딩 = 236
 Ff와 데이터베이스 관리 = 236
 나중에 걸면 안 될까? = 237
 FK 이용은 필수 = 238
Story 25 데이터베이스 분산 설계를 활용하라
 집약된 데이터베이스만 사용하면? = 241
 분산 설계의 방법 = 243
 분산 환경에서의 데이터 동기화 = 244
 데이터베이스 분산 구성의 가치 = 245
 실무 적용 사례 = 246
 언제 적용하면 효과적일까? = 246
Story 26 데이터베이스 진단의 핵심원리
 진단시 주요 항목 = 250
 설계 단계의 진단 = 251
 구축 단계의 진단 = 253
 시스템 운영 시점의 진단 = 255
 진단 프로세스 = 257
Story 27 데이터 품질 관리의 이해
 데이터 품질 관리란? = 267
 품질 관리 방법 = 269
Story 28 데이터베이스 전망과 DA/DBA/모델러의 전망
 2007년 기술/기법 동향 = 272
 이기종 DBMS의 확산 = 272
 종합적 데이터베이스 진단 기법 = 273
 경량화된 DBMS와 데이터 품질 = 273
 비즈니스 민첩성 = 274
 마스터 데이터 관리 = 275
 Do More With Less! = 275
 직업 전망 = 276
찾아보기 = 278

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