1절 정규화

데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

정규화란?

다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 좀더 구조화하고 개선시켜 나가는 절차의 관련한 이론이다. 데이터 모델링에서 정규화를 통하여 데이터의 중복을 제거할수 있고, DB의 성능이 향상된다.

1.

제1 정규형

제1 정규형은 모든 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 하는 것이다.

엔터티를 추가하는 방법으로 다중 값을 제거함으로써 속성을 더 명확하게 활용할수 있다. 또한 개발의 복잡성을 감소시킬 수 있다.

2.

제2 정규형

제2 정규형은 엔터티의 일반속성은 주식별자 전체에 종속적이어야 한다.

데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

정규화란?

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1.

제1 정규형

제1 정규형은 모든 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 하는 것이다.

엔터티를 추가하는 방법으로 다중 값을 제거함으로써 속성을 더 명확하게 활용할수 있다. 또한 개발의 복잡성을 감소시킬 수 있다.

2.

제2 정규형

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데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

정규화란?

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1.

제1 정규형

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엔터티를 추가하는 방법으로 다중 값을 제거함으로써 속성을 더 명확하게 활용할수 있다. 또한 개발의 복잡성을 감소시킬 수 있다.

2.

제2 정규형

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데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

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1.

제1 정규형

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2.

제2 정규형

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데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

정규화란?

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1.

제1 정규형

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엔터티를 추가하는 방법으로 다중 값을 제거함으로써 속성을 더 명확하게 활용할수 있다. 또한 개발의 복잡성을 감소시킬 수 있다.

2.

제2 정규형

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데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

정규화란?

다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 좀더 구조화하고 개선시켜 나가는 절차의 관련한 이론이다. 데이터 모델링에서 정규화를 통하여 데이터의 중복을 제거할수 있고, DB의 성능이 향상된다.

1.

제1 정규형

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2.

제2 정규형

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정규화란?

다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 좀더 구조화하고 개선시켜 나가는 절차의 관련한 이론이다. 데이터 모델링에서 정규화를 통하여 데이터의 중복을 제거할수 있고, DB의 성능이 향상된다.

1.

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2.

제2 정규형

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1.

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2.

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1.

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2.

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1.

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2.

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데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

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2.

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2.

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1.

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2.

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2.

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2.

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2.

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2.

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2.

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2.

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1.

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2.

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데이터 모델링에서 정규화(Normalization)는 가장 기초적이지만 필수적으로 이루어져야하는 작업이다.

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다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 좀더 구조화하고 개선시켜 나가는 절차의 관련한 이론이다. 데이터 모델링에서 정규화를 통하여 데이터의 중복을 제거할수 있고, DB의 성능이 향상된다.

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제2 정규형

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