[학습목표]

- 프로젝트이행 및 품질이 우수한 데이터모델링 수행능력의 배양
- 분석/설계에 참여하는 개발자와 DB담당자가 꼭 알아야하는 데이터 모델 핵심 포인트에 대한 학습/실습
- 프로젝트 위험의 핵심요소인 데이터 처리 성능저하의 예방을 위해 성능 데이터모델링 능력 강화
- 실제 프로젝트 상황에서 부딪치게 되는 데이터 모델링, DB설계의 이슈를 알고 이를 해결할 수 있도록 함

 

[학습대상]

- 개발 경험은 충분하지만 전문 분석/설계자로서 역량 강화가 필요한 분
- IT 프로젝트 위험요소 중 빈번한 데이터모델의 위험을 알고 이를 대처하기 원하는 분
- 데이터 모델 관점에서 성능 향상의 비법을 알고 싶으신 분
- 단순한 Operation중심의 DBA직무에서 설계와 컨설팅 기반의 DBA수행을 원하는 분
- IT 관련 학생 및 데이터 모델링의 실무적 이해를 원하는 분

 

[학습내용]

- 데이터 모델의 이해

- 논리적 데이터 모델링 이해

- 논리적 데이터모델링 상세화

- 논리적 데이터모델링 실습

- 물리적 데이터 모델링 이해

- 물리적 데이터 모델링 실습

- 성능 데이터 모델링 & 데이터 모델 검토

 

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[상세내용]

[Phase 01]데이터 모델의 이해
 정보시스템 구축의 이해
 모델링의 3가지 관점
 데이터모델링의 3요소
 프로젝트의 현실과 문제점

[Phase 02] 논리적 데이터 모델링
주제영역 정의
엔티티 정의
관계의 기수성 및 종류
식별자 정의
속성 정의

[Phase 03] 논리 데이터모델링 상세화
정규화(1~5차, BCNF, 정규화의 실무적 적용)
상세 모델링
데이터 모델의 통합화
이력 관리의 반영
용어 사전 및 도메인 정의

[Phase 04] 논리 데이터모델링 실습
엔티티 및 속성 정의 실습
데이터 모델링 툴 사용법
툴을 이용한 모델링 실습

[Phase 05] 물리적 데이터 모델링
물리 데이터 모델링 개념
관계형 테이블 전환
반정규화
무결성 제약 정의

[Phase 06] 물리적 데이터 모델링 실습
식별자 선정의 이슈
관계 선정의 이슈
이력 모델링의 이슈
코드 모델링의 이슈
도미노 속성 모델링의 이슈
엔티티 통합 및 분리

[Phase 07] 성능 데이터 모델링 & 데이터 모델 검토
PK 조정에 의한 성능 향상 사례와 방법
대용량 데이터 특성을 고렿나 성능향상 방법
인덱스 특성을 고려한 성능향상 사례 방법
데이터 모델 검토 (엔티티, 속성, 관계, 도메인/용어 검토)

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[과정문의]

전혜경이사, hghon@cslee.co.kr, 010-5584-3487