현재 로컬 브랜치를 확인할 때

git branch

로컬에 새로운 브랜치를 만들 때

git branch Locatation/choonsik &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp<< 폴더명/브랜치명 git branch choonsik &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp << 브랜치명

로컬 브랜치를 체크아웃 할 때

git checkout -b LocationHousing/choonsik git checkout -b choonsik

로컬 브랜치를 삭제할 때

git branch -d LocationHousing/choonsik git branch -d choonsik

• 자바 개발 도구(JDK) : Java11(영상기준)
• 통합개발 환경 : STS, IntelliJ
• 웹 서버 : Tomcat9
• 웹 브라우저 : Chrome
• 데이터베이스 : MySQL
• 기타 : VScode, Git, AWS, Maven

03. 개발 도구 설치 - window

1. VScode 설치

• 마켓플레이스에서 추가
  • Prettie
  • Code formatter
    • open in browser
      • Auto Rename Tag

2. git 설치

https://git-scm.com/download/win 에서 다운로드 받고 설치하기

Git설치완료
제대로 실행되었는지 한번 더 확인
---

3. JDK 설치

우선,

• [openjdk-11.0.2_windows-x75_bin.zip] 안에 [jdk-11.0.2] 폴더를 C드라이브에 옮김,
• 압축풀리고 이름을 [jdk11]로 변경

[제어판] - [시스템 환경 변수 편집] - [환경변수]클릭

Path 편집 클릭

[새로만들기] 클릭 - C:\jdk11\bin 입력

변수 이름, 변수 값 작성하기 - [확인] 클릭

cmd창에서 제대로 적용된 부분 확인

4. Tomcat9 설치

https://tomcat.apache.org/download/download-90.cgi 다운로드 받은 파일 설치하고자 하는 디렉토리로 이동 후 아래 명령을 실행하기

$ tar -xvf apache-tomcat-9.0.50.tar.gz -C ~

압축풀어서 사용자 홈 디렉토리(~)에 저장

설치가 완료되면 이런 이미지가 보여져야함

5. STS 또는 IntelliJ 다운로드

인텔리제이는 JetBrain에서 다운받으면 됨, STS는 하단 강사님의 git 링크 접속해서 다운 받으면 됨.

남궁성 강사님 스프링 깃헙주소 https://github.com/castello/spring_basic

• 스프링의 정석 기본편
• Spring의 기본 원리 이해 Spring으로 웹 사이트 구축, AWS배포
• 자바 기본적으로 공부해놓고, HTML과 CSS는 얇은 책 하나 선정해서 공부하기

2. 강의 내용

3. Spring Framework 공부 방법

• spring어렵다고 하면 자바 기본서를 많이 찾아보기
• 실습, 또 반복, 복습
• 에러메시지 꼭꼭 읽기!!

4. Spring Frameworkdml 역사

• 1995. JAVA 출시
• 1999. EJB(Enterprise JavaBeans) 출시
• 2004. Spring 출시 (EJB에 어려운사람들이 열광) Framework가 인기 있는 이유 : 유지보수 때문
• 2014. SpringBoot 출시 Spring을 배우는 이유 : Servlet > Jsp > Spring >= SpringBoot 이 발전과정과 Spring의 원리를 파악하기 위함

강사님의 당부의 말

1. 자바 기본 꾸준히 복습
2. 스프링 실습 >>> 이론 "반복 만이 살 길이다, 감잡힐 때까지"

학원에서 파이썬 수업을 듣고, upstage ai를 적용한 frompt로 LLM에게 질문하는 실습을 해보면서,

"현재 우리가 사용하는 ChatGPT를 어느툴이든 적용할 수 있지 않을까"

생각이 들었다. 찾아보니, 친숙한 Discord 프로그램에 ChatBot을 적용하는 사례가 있어서 실습을 해보려한다.

** 본론

필요한 툴, 기능 들

Discord, ChatGPT OpenAI API KEY, MONEY

AI모델은 개인의 취향에 맞게 선택가능하며, 과금이 발생할 수 있음. 참고로 필자는 OpenAI를 사용하면서 $5 지불함.

실습 1. OpenAI API

1. OpenAI 사이트 접속

https://platform.openai.com/docs/overview

2. (계정이 없으면 회원가입하기) 로그인 한 후 $5상품 결제하기

➡️ 본인의 API Key는 무조건 다른 곳에 복사해 놓기
Key는 복사해서 다른 곳에 붙여놨지만, 캡처해 놓지 않은 건 아쉽네..

3. 결제 후 확인!

위 두 화면 잘 나오면 굿 👍🏻

실습 2. Discord

1. 서버 추가하기

사진순서대로 [서버추가하기] > [직접만들기] > [나와 친구들을 위한 서버] > 서버이름 작성 후 [만들기] 클릭

2. Discord Application 생성

https://discord.com/developers/applications/

[New Application]클릭하기

NAME작성하고 체크, Create

Install Link에 None표시
[PRESENCE INTENT], [SERVER MEMBERS INTENT], [MESSAGE CONTENT INTENT] 모두 활성화

Bot successfully updated! 나오면 성공! 👍🏻

3. OAuth2 셋팅

bot 체크하기
Send Messages 체크하기
Generated URL주소 복사
입력창에 붙여넣기하고 엔터

서버에 내가 생성한 챗봇추가	메시지보내기, 승인 클릭

4. pycharm에 코드 입력하기

토큰 복사하기(까먹었으면 재설정눌러서 복사)

[pycharm]에 새로 프로젝트를 만들고,

• pip install discord openai python-dotenv 으로 discord, openai, python-dotenv 패키지 라이브러리 설치

• .env와 bot.py 파일 생성

.env 파일에서

DISCORD_TOKEN="디스코드에서 복사한 토큰 입력", OPENAI_KEY="실습1에서 복사한 API KEY 붙임"
bot.py 파일에서

입력하고 bot.py 파일 실행하기 그럼 디스코드에 내가만든 챗봇이 온라인상태가 되어있을 것이며 ChatGPT처럼 대화가 가능하다.

플러팅///

코드해석

1. 질문을 수정하려면 그 해당하는 질문을 찾아야지
2. 그것이 존재하냐, 존재여부 확인
3. 질문을 가져와라 (get해라)
4. 그 질문을 setSubjectfh 다시 Setting해라
5. 수정된 채로 다시 저장해라 ( save()는 데이터가 있으면 UPDATE, 없으면 INSERT로 실행)

findAll()

JPA가 기본적으로 가지고 있는 메서드

SELECT * FROM question 문 실행

@Test
@DisplayName("findById") // [SQL] select * from question where id = 1;
void t003() {
    Optional<Question> oq = questionRepository.findById(1);
    if (oq.isPresent()) {
        Question q = oq.get();
        assertEquals("sbb가 무엇인가요?", q.getSubject());
    }
}

isPresent()

값의 존재를 확인하는 메서드, 있으면 1 없으면 0

저 코드해석 : isPresent()통해 oq가 있어? 그럼 그 안에 코드 실행시켜

findById(1)

SELECT * FROM question WHERE id = 1; // id = 1 인 question 조회

@Test
@DisplayName("findBySubject") // [SQL] select * from question where subject = 1;
void t004() {
    Question q = questionRepository.findBySubject("sbb가 무엇인가요?");
    assertEquals(1, q.getId());
}

findBySubject() 라는 메서드는 JPA에 없음

그래서 Repository에 만들어야함 (ex. Question findBySubject(String subject); )

/*
[SQL]
SELECT *
FROM question
WHERE subject = 'sbb가 무엇인가요?'
AND content = 'sbb에 대해서 알고 싶습니다.';
*/
@Test
@DisplayName("findBySubjectAndContent")
void t005() {
    Question q = questionRepository.findBySubjectAndContent(
            "sbb가 무엇인가요?", "sbb에 대해 알고 싶습니다.");
    assertEquals(1, q.getId());

findBySubjectAndContent()

이것도 Repository에 생성해야함 (Question findBySubjectAndContent(String subject, String content); )

/*
[SQL]
SELECT *
FROM question
WHERE subject LIKE 'sbb%';
*/
@Test
@DisplayName("findBySubjectLike")
void t006() {
  List<Question> qList = questionRepository.findBySubjectLike("sbb%");
  Question q = qList.get(0);
  assertEquals("sbb가 무엇인가요?", q.getSubject());
}

findBySubjectLike()

괄호안에 있는 말이 들어가 있는지 찾기

sbb%

sbb로 시작하는 말

%sbb%

sbb가 있는 문장

Answer 있으면, AnswerRepository가 있어야 해

Repository

• 쿼리 관련 코드를 날리면, DB에서 생성 삭제 수정 업뎃 이루어짐. 내가 직접 SQL을 짜지 않아도 돼.
• 클래스로 생성하지 말고, Interface로 만들어줘야 한다. 그럼 여기 Repository가 생략 되어 있는 것
  • 이유
    • interface인 것 보고 스프링이 알아서 코드를 만들어준다. (프록시 구현체 자동생성)
    • 만약 class로 만들면 스프링이 자동으로 기능을 만들지 못함.

• 사용법
  • public interface 엔티티Repository extends JpaRepository<엔티티, Id타입> { }

JpaRepository 의 마법

• findByName(String name) 는 SELECT * FROM 테이블 WHERE name = ? 라는 SQL 자동 생성

public interface QuestionRepository extends JpaRepository<Question, Integer> {

    Question findBySubject(String subject);

}

@TEST

: 테스트케이스

@DisplayName

테스트 의도를 사람이 읽기 쉬운 형태로 설정

save()

: INSERT 쿼리 실행

@Test
@DisplayName("데이터 저장하기")    // 테스트 의도를 사람이 읽기 쉬운형태로 설명
void t001() {
    Question q = new Question();
    q.setSubject("겨울 제철 음식으로는 무엇을 먹어야 하나요?");
    q.setContent("겨울 제철 음식을 알려주세요.");
    q.setCreateDate(LocalDateTime.now());
    questionRepository.save(q);   // 세번째 질문 저장
    // save() : INSERT 쿼리 실행

    assertEquals("겨울 제철 음식으로는 무엇을 먹어야 하나요?", questionRepository.findById(3).get().getSubject());
}

🤔 프록시?

정의 : 대리인

역할

• 진짜 객체 대신 일을 처리 or 필요할 때만 진짜 객체 사용
• Lazy Loading(게으른 처리), 보안 or 추가 로직을 적용하기 위해 자주 사용
  

예시

• 프로그래밍에서의 프록시:
  • UserRepository라는 JPA 인터페이스를 만듬
  • 그런데 findById() 같은 메서드의 구현(코드 작성)을 하지 않음
  • 스프링이 프록시 객체를 만들어서 이 findById() 메서드가 동작하도록 대신 코드를 작성하고 처리해 줘.
  • 직접 메서드 구현을 하지 않아도 프록시가 알아서 일을 처리해줌.

: 질문에서 답변을 참조할 때 사용. 질문 1 : 답변 N, 자바세상에서의 편의를 위해 필드 생성, 실제 DB테이블에 칼럼이 생성되지 않음. DB는 리스트나 배열을 만들 수 없다.

@OneToMany(mappedBy = "question", cascade = CascadeType.REMOVE)
private List<Answer> answerList;

• mappedBy : 어떤 것에 대한 데이터냐, 여기서는 Answer엔티티에 대한 Question 변수
• CascadeType.REMOVE : 질문이 삭제되면, 답변도 같이 삭제해라, 이걸 하지않으면 외래키(FK. 현재 question_id) 때문에 질문이 삭제가 안됨.

현재 answerList는 만들어도 되고 아니어도 된다.

다만, 만들면 좋은 것이 있음. 우리가 질문을 통해서 답변을 조회할 수 있음

1:1 : 한 엔티티가 다른 엔티티와 하나의 관계를 맺는다.

• 회원은 하나의 프로필을 갖는다
• 프로필은 1명의 사용자에게만 속한다.
• 한 명의 회원은 한 게시물에 좋아요 한 개만 누를 수 있다.
  

1:N (제일 흔 해) : 한 엔티티가 다른 여러 엔티티와 관계를 맺는다.

• 한 질문에 여러개의 답변을 달 수 있다.
• 회원 1명은 게시글을 여러 개 작성 가능하다.
• 한 게시물에 좋아요가 여러 개 있을 수 있다.
• N에 해당하는 객체 : 답변 / 1에 해당하는 객체 : 질문
  

M:N (Many To Many) : 여러 엔티티가 다수의 엔티티와 관계를 맺는다.

• 한 학생은 여러 개의 수업을 들을 수 있다.
• 하나의 수업에는 여러 학생이 참여할 수 있다.
  

즉, 모든 엔티티는 관계가 있다.

데이터베이스에 저장되는 객체

객체

테이블로 매핑

매핑이란?

매핑(Mapping)은 두 개의 서로 다른 구조를 연결하는 과정 특히 ORM에서의 매핑은 객체(Object)와 데이터베이스(Table)를 연결하는 것을 의미

8. Answer 클래스의 Question question 필드에 @ManyToOne 적용

N : 1 관계 설정 (1개의 엔티티에 여러개의 엔티티가 연결할 수 있다)

→ 하나의 질문에 많은 답변을 달 수 있다

영상에서 강사님은 MariaDB를 선택하셨지만 나는 MySQL과 연결했다.

build.gradle 에서

의존성 **MySQL Driver** 추가

runtimeOnly 'com.mysql:mysql-connector-j'

application.properties 에서

spring.application.name=qna_service


spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/qna_service
spring.datasource.username=SQL아이디이름
spring.datasource.password=SQL비밀번호
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.show-sql=true
spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true

spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect
spring.thymeleaf.check-template-location=false

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

# 정적 리소스 위치를 지정
spring.web.resources.static-locations=classpath:/static/

logging.level.org.springframework.web=DEBUG
logging.level.org.springframework.web.servlet=TRACE```

• 하이버네이트(Hibernate, JPA 구현체 중 하나) 사용 → JDBC로 전달 → MySQL DB
• 데이터 저장을 위한 표준 규칙.
• 지침만 내림(”야 이렇게 정리해”), 역할수행은 MySQLDB가 함

Spring Data JPA

• 추상화(사람이 이해하기 쉽다) 된 기술
• ex) findById (= SELECT * FROM member WHERE id = 1;), findByUsername

ORM (Object Relational Mapping)

• 객체와 관계형DB(DBMS) 를 매핑해주는 기술
• 데이터 저장을 편리하게 해주는 도구
• JPA가 자바에서 ORM 사용할 수 있게끔 도와줌
• 종류 개 많음
• JPA도 하이버네이트도 ORM 사용

qna_service.boundedContext.home 안에 HomeController.java 만들기

@Controller
public class HomeController {

    @GetMapping("/home/main")
    @ResponseBody
    public String showHome() {
        return "안녕";
    }

이 코드를 작성 후 주소창에 localhost:8080/home/main 입력 시 "안녕"이 반환 된 것이 확인됨

1. cmd창을 연다
2. netstat -a -o 입력
3. 상단 0.0.0.0.8080 확인 후 PID 기억
4. taskkill /f /해당PID번호 입력 후 실행
5. "성공: 프로세스 PID(번호)가 종료되었습니다." 문장 확인

gradle-groovy / Java / 3.4.0 Group : com.sbs Artifact : qna_service Name : qna_service Description : Demo project for Spring Boot Package name : com.sbs.qna_service Packing : jar java : 17

Dependencies

• Spring Web
• Lombok
• Spring Boot Dev Tools

IntelliJ 에서

1. 프로젝트를 자동으로 빌드하도록 설정하는 옵션

[File] - [Settings] - [Build, Excution, Deployment] - [Compiler] - Build project automatically 체크

✅ 언제 유용할까?

• Spring Boot 프로젝트에서 개발 중 변경 사항을 바로 반영하고 싶을 때
• 프론트엔드 연동 개발 중 빠른 빌드가 필요할 때
• 테스트 코드 실행 시 코드 변경 사항을 즉시 반영하고 싶을 때

2. 컴파일러가 메서드의 매개변수 이름을 .class 파일에 저장하도록 설정

• [Compiler] - [Java Compiler] - Additional command line parameters에 -parameters 입력

  ✅ 언제 유용할까?

  • **Spring의 @RequestParam, @PathVariable을 사용할 때
    • parameters가 없으면, 컴파일된 코드에서 매개변수 이름이 사라져서 Spring이 적절한 요청을 매핑하지 못할 수도 있어.
  • **Jackson, Hibernate 같은 라이브러리가 매개변수 이름을 필요로 할 때
  • 리플렉션 API를 사용할 때 (예: 런타임에 메서드의 매개변수 이름을 알아야 하는 경우)

3. 애노테이션 프로세서(annotation processor)를 활성화하는 옵션

• [Compiler] - [Annotation Processors] - Enable annotation processing 체크

  ✅ 언제 유용할까?

  • Lombok 사용 시 (@Getter, @Setter, @Data 등)
  • Spring Boot의 @ConfigurationProperties, @AutoConfiguration 같은 기능 활용 시
  • JPA/Hibernate에서 @Entity와 함께 Metamodel 클래스 생성할 때
  • MapStruct 같은 매핑 라이브러리에서 DTO 변환 자동 생성할 때

• 형식: 단어들이 붙어있고, 첫 번째 단어는 소문자, 이후 단어는 대문자로 시작.
• 예시: firstName, getUserData, calculateSum.

스프링에서는 보통 변수명과 메서드명에 많이 사용돼.

2. Pascal Case (파스칼케이스)

• 형식: 모든 단어가 대문자로 시작.
• 예시: FirstName, GetUserData, CalculateSum.

스프링에서 클래스명, 인터페이스명 등에 주로 사용해.

3. Snake Case (스네이크케이스)

• 형식: 단어를 소문자로 쓰고, _(언더스코어)로 구분.
• 예시: first_name, get_user_data.

데이터베이스 테이블이나 컬럼 이름으로 자주 쓰여.

4. Kebab Case (케밥케이스)

• 형식: 단어를 소문자로 쓰고, -(하이픈) 으로 구분
• 예시: first-name, get-user-data.

URL 경로에서 자주 사용돼. (예: /user-profile)

5. Upper Snake Case (대문자 스네이크케이스)

• 형식: 단어를 대문자로 쓰고, _(언더스코어)로 구분.
• 예시: FIRST_NAME, GET_USER_DATA.

상수명 정의할 때 많이 써. (예: public static final 변수)

스프링에서의 활용:

• Camel Case: 메서드명, 변수명 (ex: getUserById)
• Pascal Case: 클래스명, 인터페이스명 (ex: UserController)
• Snake Case: 테이블명, JSON 필드명 (ex: user_table, { "user_id": 1 })
• Kebab Case: URL (ex: /api/v1/user-profile

1. git init

1. 작업중인 파일 내 터미널을 열기
2. git init 입력 후 Enter클릭 (현재 프로젝트 폴더에 .git 디렉토리를 만들어 git 저장소를 생성하기)
   ### 2. 개인 github에서 새로운 Repository생성하기
3. 개인 github에서 로그인하기
4. 새로운 repository 생성하기
5. repository 이름 생성하기
6. public or private 중에 고르기

5. Create Repository 클릭하기

3. 원격 저장소(Remote Repository) 연결

1. 생성된 Repository의 http://github.com/~~~~.git인 url을 복사
2. 터미널에서 git remote add origin 복사한url주소 입력 후 Enter클릭

4. 변경사항 추적 및 커밋

1. 터미널에서git add . 입력 후 Enter클릭 (모든 파일을 Git의 추적 대상에 추가)
2. git commit -m "...commit content..." 입력 후 Enter클릭 (첫 커밋 만들기, commit content는 커밋내용에 대한 설명)

5. 원격저장소로 푸시

1. 터미널에 git branch -M main 입력 후 Enter클릭
2. 그 다음 git push -u origin main 입력 후 Enter클릭 (이 명령은 main 브랜치로 푸시하며, 이후 작업들은 git push만으로도 푸시 가능함, 원격브랜치 보여지고 제대로 푸시한 것도 보임)

** 이후 작업할 때마다 반복

1. 변경사항 추적

git add .

2. 커밋

git commit -m "작업 내용 설명"

3. 원격 저장소로 푸시

git push

** 제대로 설정이 안될 시 확인해보기

1. 확인하기 git config --global user.name git config --global user.email

2. (바꾸고 싶다면) 설정하기 git config --global user.name "본인의 깃헙 닉네임" git config --global user.email "본인의 깃헙 이메일"

1. 논리 모델링이란

• 명확하고 구체적
• DBMS의 물리적인 특성까지 고려할 필요는 없음
  
  

2. 엔티티 정의 및 상세화

핵심 엔티티 (Key Entity, 기준정보)

기준정보 : 기본정보

데이터 성격에 따라 분류 4가지

• 유형 및 분류 (코드정보, 번호)
• 업무규칙 및 지식 (규칙정보)
• 업무주체 및 대상 (주어, 목적어)
  • 고객은 누구인가? 비회원도 고객인가?
• 장소
  • ex. 창고, 매장, 사무실

중요 엔티티 (Main Entity, 업무기본)

업무기본 : 업무행위 (동사) 업무주체 및 대상 간의 거래나 업무행위에 의해 발생

행위 엔티티 (Action Entity, 업무상세)

행위엔티티 유형 ⭐⭐⭐

• 상세/내역

• 상태

• 이력 (일부분이든 전체든 상관이 없음)⭐⭐⭐

  • 전체항목 이력관리 (과거history 데이터이력만)
  • 변경 항목만 이력관리
  • 점이력 (이벤트)
  • 선분이력 (변경시작일자 ~ 변경종료일자)
  • 최종데이터 포함 이력 (과거history + 현재이력)

엔티티 도출 및 식별

• 속성명 (논리) : 용어는 최대한 detail하게 ex) 진행상태 > 예산진행상태코드
• 컬럼명 (물리) : 물리모델링은 간단하게(논리가 남아있어서 디테이하지않아도 됨)
  
  

3. 관계 도출 및 정의

관계 정의

M : N 관계

• 교차엔티티 설계하여 1 : M관계로 표현한다
  

해소해야할 부분

• M : N 관계 일때,
• 병렬관계 복잡할 때

4. 속성 도출 및 정의

속성명 부여

자명성(self-evidence)

• 속성명을 명확하게 설명할 수 있는 명칭
• 불필요한 의논시간 줄여줌
  

속성 정의

속성에 대한 설명이나 데이터 발생 규칙 등을 기술

식별자 지정

유일하게 식별 가능한, 최소속성으로, 변하지 않고, 반드시 존재하는 값

인조 식별자를 정의하는 경우

Table 통합할 때

복잡한 본질 식별자상속 대체

도메인 지정 : 속성이 가지는 타입/범위⭐

옵셔널리티(Not Null) 지정⭐

Default값 지정⭐

데이터 모델 검토⭐

5. 데이터 표준화

코드 표준화

<코드사전>

• 정렬순서 : 우리 마음대로 변경이 가능
• 사용여부 : data join이 어려움
  

<코드부여>

• 분류형 : 자기코드가 부모코드를 가지고 있음 ex) 파일경로

• 약어형 ex) M : 남자 / F : 여자

1. 데이터모델링 접근방법

출처 https://user-images.githubusercontent.com/103868639/225921418-45489b00-4aa7-49bc-8f58-2f89de4dcc29.png
필자가 출처사진에 조금 더 수정함.

리버스 모델

• 활용 : 현행 ERD가 없거나 현행화가 이루어지지 않은 경우, 물리모델 -> 논리모델로 돌아감
• 리버스 작업은 Erwin의 ‘리버스 엔지니어’기능처럼 데이터 모델링 툴에서 제공하는 기능을 활용

2. 개념모델링

개략적인, 자세하게 할 수 없음, 대략적인. ⇔ 논리모델링 : 구체적이고 명확한

절차 : 개념을 도출 > 개념을 구체화 > 엔티티 식별함 구체적으로는 1. 주제영역 도출 ⭐️⭐️⭐️ 2. 주제영역 분류 및 정의 ⭐️⭐️⭐️ (도출한 것들을 그룹핑) 3. 핵심 엔티티 정의 ⭐️⭐️⭐️

주제영역

은행 사이트 상단 큰 메뉴

주제영역도출

하위 주제 영역

주제영역 정의

주제에 대한 정의

• ex)고객에 대한 정의. 어디까지 고객으로 봐야하는지, 비회원도 고객인지?
• 주제영역을 정의하는 과정에서 현업 담당자가 적극적으로 참여하는 경우, 주제 영역에 관해 설명하고 같이 검토하는 과정을 거친다.
• 정의는 법에 위배되지 않는 선에서 정의내린다.

주제영역 분류하고 검토하다보면 ‘이게 업무 분류인지 데이터분류인지 모르겠다’는 생각이 들 때 있음.

주제영역을 정의할 때 어려운 점

• 개념부족 : 현업담당자의 주제영역 개념에 대한 이해도가 낮아. 의사소통하는데 어려움
• 확신부족 : 주제영역을 어떻게 나누면 좋을지 몰라 > 책임 회피경향이 있음
• 오너십 : 주제영역 나눌 때 이해관계자의 동의를 얻는 데 어려움을 겪을 수도 있다.

1. 데이터 모델링이란

모델 : 작품을 만들기 전에 미리 만든 물건. 완성된 작품의 대표적인 보기. 일종의 ‘추상화’

모델링 : 모델을 만드는 것, 그룹핑하고, 관계를 맺는 것

데이터 모델링 : (업무)데이터 모델을 만드는 것

• 개념적⭐⭐⭐ : 식별(구별, 인지, 분류)하는 과정
• 논리적⭐⭐⭐ : 추상화로 표현
• 물리적⭐⭐⭐ : 추상화 모델을 구체화된 형태로 변환
  

ER모델 (Entity-Relationship Model)

• 개체관계모델
• 가장 대표적인 데이터모델
• 그룹핑하고 관계끼리 줄 긋는 것
• 영수증 종이 데이터 통째로 나열, 저장 -> 쪼개서 분류하기 > 줄긋기 = RDB
• ERD(Entity-Relationship Diagram) : 객체를 그리고 관계를 줄 그어 맺음(DB구조를 그림으로 나타낸 것) ex. 레고조립을 보고 다시 설명서를 작성해 보는 것

ER모델의 질적 특성

• 완전성 (업무에 빠진 곳이 있으면 안됨)
• 정확성
• 최소성 (너무 불필요하게 복잡해서 안됨)
• 자명성 (스스로 이해하기 쉬워야 함)
• 확장성 (시스템 확장에 무리가 없어야 함)
• 표현성
• 가독성

2. ER 모델 구성 요소

엔티티(Entity)

• table⭐⭐⭐

• 엔티티 표기법

  

  출처 https://brunch.co.kr/@yoongg59/5

• 엔티티 슈퍼타입/서브타입 표기법

  

  출처 https://velog.io/@chosj1526/DB-%EC%8A%88%ED%8D%BC-%EC%84%9C%EB%B8%8C%ED%83%80%EC%9E%85-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%A7%81

• 상위수준과 하위수준 엔티티의 일반화

  

  출처 https://blog.naver.com/sanguineous/222280719741

시스템만들 때 UNION, Outer Join 이용하는데 두 그룹을 잘 합쳐서 한 테이블 만들면 Join할 필요 없게되고, 개발이 쉽고 성능이 좋아져. But, '개인정보'와 '법인정보'가 같은 테이블에 있으면 정보의 의미를 구분하기 어려워져서 FK조건, Not Null적용이 어렵고 무결성에 문제생김

• 제약조건(if문) 많이 걸면 걸수록 데이터 품질이 좋아지고, 제약조건이 없으면 성능이 좋아짐

엔티티 형태

• 독립 엔티티 : 강의, 수강생

• 업무중심 엔티티 : 주문, 결제

• 종속 엔티티 : 다른 엔티티 꼭 필수

관계(Relationship)

관계 구성요소⭐⭐⭐

• 관계수 : 1:1, 1:多, 多:多

• 선택성 : 선택 or 필수

• 식별자상속 : PK이면서 FK인 것

  
  

관계 유형

• 병렬관계 (join)

• 엔티티 추가 설계 (join많으면 엔티티 추가함)

  
  

관계 차원

• 단항관계(Self join) : table 1개

• 이항관계 : 두 개 엔티티간의 관계

  
  

속성

• 도메인 : 문자형, 숫자형, 날짜형 등이 있음 (Type)

• 분류

  • 단순속성(단일함, 1개), 복합속성(단순속성들 조합)
  • 저장속성(cache쓰는 것과 비슷, 성능 높음), 파생속성(저장하지 않는 속성)
  • 단일 값, 다중 값
    

식별자의 특징

• 유일성 : Not Null(Null이 아니다)

• 최소성 : 너무 불필요하게 복잡해서 안됨

• 불변성 : 식별자의 값은 변하지 않아야 함

• 존재성 : 반드시 데이터 값이 존재

3. 관계형 데이터 모델 이론

관계형 모델의 키

• 슈퍼키 (최소성 보장X, 유일성 보장)
• 후보키 : 식별할 수 있는 최소한의 속성집합 (최소성 보장)
• 기본키 : 후보키 중 하나만 기본키 가능, 유일성, 최소성가짐
• 대체키 : 후보키 중 기본키 外
• 외래키 : 다른 릴레이션(table)에 속한 어트리뷰트(필드)의 기본키를 참조하는 경우

출처 https://meteorfish.blog/m/145

제약조건⭐⭐⭐

• 키 제약조건 (PK)
• 실체 무결성 (Not Null) : 데이터가 null값이면 안된다(데이터가 있어야 한다.)
• 영역 무결성 (Check, type)
• 참조 무결성 (FK)

함수 종속

함수에 키를 넣었을 때 키에 해당하는 내용

정규화(Normalization)

• 테이블 쪼개기
• 역정규화(반정규화) : 너무 과하게 정규화가 된 경우에 다시 붙임