논리적 데이터 모델링 Mapping Rule

Mapping Rule 

Mapping Rule(매핑 규칙)은 개념적 데이터 모델(Conceptual Data Model)에서 정의된 엔터티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)를 논리적 데이터 모델(Logical Data Model)로 변환할 때 사용하는 변환 규칙을 의미합니다.

엔터티와 속성, 관계를 테이블, 열, 키로 변환하는 체계적인 규칙을 말하며, 관계형 데이터베이스 설계 과정에서 중요한 단계입니다.

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주요 작업

1. 엔터티와 속성을 테이블과 열로 변환
   • 개념적 모델의 엔터티(Entity)를 테이블(Table)로 변환
   • 속성(Attribute)을 테이블의 열(Column)로 정의
2. 식별자를 키로 정의
   • 개념적 모델에서 정의된 식별자(Identifier)를 논리적 모델의 기본키(Primary Key)와 후보키(Candidate Key)로 전환
3. 관계를 외래 키로 구현
   • 개념적 모델의 관계(Relationship)를 논리적 모델에서 외래 키(Foreign Key)로 설정
4. 카디널리티와 옵셔널리티 반영
   • 관계의 카디널리티(1:1, 1:N, N:M)와 옵셔널리티(Optionality)를 논리적 모델에 반영

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변환 규칙 

1. 엔터티(Entity) → 테이블(Table)

ERD의 각 엔터티(Entity)를 테이블(Table)로 변환시킨다.

 

이미지 1 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.3. 1:1 관계의 처리 (하단 출처 링크 참조)

 

 

2. 속성(Attribute) → 열(Column)

ERD의 각 속성(Attribute)들의 도메인에 맞게 열(Column)을 생성한다.

• 기본키 (Primary Key), Type, NULL 여부 등을 지정해준다.

 

3. 관계(Relation) → PK, FK, 카디널리티, 옵셔널리티

ERD의 관계(Relation)를 기본키(PK)와 외래키(FK)로 구현한다.

카디널리티와 옵셔널리티 관계도 표시해준다.

 

• 1:1 관계

이미지 2 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.3. 1:1 관계의 처리 (하단 출처 링크 참조)

 

• 1:N 관계

이미지 3 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.4. 1:N 관계의 처리 (하단 출처 링크 참조)

 

• N:M 관계

N:M 관계는 Mapping Table을 생성하여 구현합니다.

이미지 4 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.5.2. N:M 관계의 처리 (하단 출처 링크 참조)

 

➡️ 사진 잘못된 부분

topic이 있다면 trite도 있어야하고, write이 있다면 topic도 있어야하므로 양쪽 다 필수

write에 표시된 ○를 |로 변경해야한다.

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출처

OpenAI의 ChatGPT (https://openai.com)

이미지 1 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.3. 1:1 관계의 처리

이미지 2 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.3. 1:1 관계의 처리

이미지 3 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.4. 1:N 관계의 처리

이미지 4 : 생활코딩 관계형 데이터 모델링 - 5.5.2. N:M 관계의 처리