[SQLD] 과목 1 | 제 1장 데이터 모델링의 이해

데이터베이스

- 컴퓨터 세계의 데이터로 변환하기 위한 데이터베이스 모델링 과정

 

데이터베이스 생명주기

- 요구 조건 분석 (요구 조건 명세서 작성)

- 설계 (개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계)

- 구현 (특정 DBMS의 DDL로 데이터베이스 생성)

- 운영

- 감시와 개선

 

 

1.   모델링 정의

현실세계를 단순화하여 표현하는 것

모델 : 모형, 축소형의 의미로서 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형

     

▷ 모델링 특징

• 추상화: 현실세계를 일정한 형식에 맞춰 표현함
• 단순화: 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 함
• 명확성: 누구나 이해가 쉽게 정확하게 현상을 기술하는 것

▷ 모델링의 세 가지 관점

• 데이터 관점: 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법(What, Data)
• 프로세스 관점: 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법(How, Process)
• 데이터와 프로세스의 상관 관점: 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법(Interaction)

 

2.   데이터 모델링 정의

• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터관점의 업무 분석 기법
• 현실세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

▷ 목적

• 정보에 대한 표기법을 통일하여 업무 내용 분석 정확도 증대 
• 데이터 모델을 기초로 DB 생성

▷ 기능

• 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화하도록 도와준다.
• 시스템의 구조와 행동을 명세화 할 수 있게 한다.
• 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다.
• 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다.
• 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다.
• 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다.

▷ 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

• 파급효과(Leverage) : 변경을 해야 하는 데이터 모델의 형태에 따라서 그 영향 정도는 차이가 있겠지만 데이터 구조의 변경으로 인해 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소로 작용할 수 있다.
• 간결한 표현(Conciseness) : 정보 요구사항과 한계를 간결하게 표현하는 도구이다.
• 데이터 품질(Data Quality) : 데이터베이스에 담겨 있는 데이터는 기업의 중요한 자산이다. 만약 정확성이 떨어지는 데이터라면  소중한 비즈니스의 기회를 상실할 수도 있는 문제로 이어진다. 데이터 품질의 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 바로 데이터 구조의 문제이다.

1) 중복(Duplication) 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 준다. 이러한 지식 응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.

→ 유일성: 데이터 중복 저장 방지

2) 비유연성(Inflexibility) 데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

→ 유연성: 데이터 정의와 데이터 사용 프로세스 분리

3) 비일관성(Inconsistency) 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다. 예를 들어 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 것이다. 개발자가 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문이다. 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 해준다.

→ 일관성

 

3.   데이터 모델링 3단계

①   개념적 모델링: 엔터티와 속성을 도출하고 ERD를 작성함, 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링

조직, 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작한다. 이 과정은 어떠한 자료가 중요하며 또 어떠한 자료가 유지되어야 하는지를 결정하는 것도 포함한다. 이 단계에 있어서의 주요한 활동은 핵심 엔터티와 그들 간의 관계를 발견하고, 그것을 표현하기 위해서 엔터티-관계 다이어그램을 생성하는 것이다.

②   논리적 모델링: 식별자를 도출하고 속성과 관계 등을 정의함, 정규화를 수행하여 데이터 모델의 독립성과 재사용성 확보, 논리 데이터 모델은 데이터 모델링 완료 상태

논리 데이터 모델링은 데이터베이스 설계 프로세스의 Input으로써 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정이라 할 수 있다.

③   물리적 모델링: DB를 구축함, 성능 및 보안 등 물리적인 성격 고려

데이터베이스 설계 과정의 세 번째 단계인 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룬다. 데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의를 물리적 스키마라고 한다.

※ 프로젝트 생명주기(Life Cycle): 계획 > 분석 > 설계 > 개발 > 테스트 > 전환/이행 단계로 구성됨

1) 계획과 분석 단계는 개념적 모델링

2) 분석 단계는 논리적 모델링 

3) 설계 단계는 물리적 모델링에 해당

 

4.   DB의 3단계 구조: 데이터 독립성 확보를 목표로 함

▷ DB 독립성의 필요성: 데이터의 중복성과 데이터 복잡도 증가로 인한 

1) 유지보수 비용 증가

2) 요구사항 대응 저하 

3) 데이터 중복성 증가

4) 데이터 복잡도 증가

▷ 3층 스키마(3-level Schema)

• 외부 스키마: 각 사용자 단계의 개인적 DB 스키마, 사용자 관점, 응용 프로그램이 접근하는 DB를 정의함
• 개념 스키마: 조직 전체의 통합된 DB 스키마, 설계자 관점 데이터 모델링의 지향점
• 내부 스키마: 물리적으로 데이터가 저장되는 방법을 표현하는 스키마, 개발자 관점, 물리적 저장 구조임

항목	내용	비고
외부스키마 (External Schema)	- View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마 - DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의	사용자 관점 접근하는 특성에 따른 스키마 구성
개념스키마 (Conceptual Schema)	- 개념단계 하나의 개념적 스키마로 구성, 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것 - 모든 용응시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마	통합관점
내부스키마 (Internal Schema)	- 내부단계, 내부 스키마로 구성, DB가 물리적으로 저장된 형식 - 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마	물리적 저장구조

▷ 데이터 독립성

• 논리적 독립성: 외부 스키마가 개념 스키마의 변화에 무관함, 논리적 사상 없음
• 물리적 독립성: 개념 스키마가 내부 스키마의 변화에 무관함, 물리적 사상 없음

독립성	내용	특징
논리적 독립성	- 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것 - 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음	- 사용자 특성에 맞는 변경가능 - 통합 구조 변경가능
물리적 독립성	- 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것 - 저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없음	- 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경가능 - 개념구조 영향 없이 물리적인 구조 변경가능

5.   데이터 모델링 3요소

엔터티, 관계, 속성

 

6.   ERD(Entity Relationship Diagram)

1) 엔터티는 사각형 

2) 관계는 마름모 

3) 속성은 타원형으로 표현, 현실의 데이터 모두 표현 가능

[출처] https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?pageid=5&mod=document&uid=330

ERD(Entity Relationship Diagram) 표기법을 이용하여 모델링하는 방법

ERD 작업순서 ERD를 작성하는 작업순서는 다음과 같다.

①   엔터티 도출

②   엔터티 배치

③   엔터티 간 관계 설정

④   관계명 기술

⑤   관계차수 표현: 1:1, 1:N, M:N

⑥   관계선택사양 표현: 필수, 선택

 

ERD의 표현 방법

- CASE

CASE(Computer Aided Software Engineering) 도구는 프로그램을 개발하는데 사용되는 프로그램 자동화 도구이다. 일반적인 프로그램 툴과의 차이점은 CASE 도구는 개발 방법론에 입각한 프로그래밍 자동화 도구하는 점이다.

 

- 정보 공학(IE) 표기방식

정보 공학(IE) 표기방식의 관계 표현방법

 

7.   좋은 모델링의 요건

1) 완전성 (Completeness)

2) 중복 배제 (Non-Redundancy)

3) 업무 규칙 (Business Rules)

4) 데이터 재사용 (Data Reusability) 

5) 의사소통 (Communication)

6) 통합성 (Integration)

 

8. 데이터 모델링의 이해관계자

1) 프로젝트 개발자 (가장 중요함)

2) 현업업무전문가 (이해할 수 있는 수준)

3) DBA

4) 전문 모델러

 

 

제2절 엔터티

1.   엔터티 개념

• 사람, 장소, 물건, 사건, 개념 등의 명사에 해당한다.
• 업무상 관리가 필요한 관심사에 해당한다.
• 저장이 되기 위한 어떤 것(Thing)이다.

2.   엔터티 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.(예. 환자, 토익의 응시횟수, …)
• 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
• 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다.(‘한 개’가 아니라 ‘두 개 이상’)
• 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.
• 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.
• 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

3.   엔터티 종류

▷ 유무형에 따른 분류

• 유형 엔터티: 물리적 형태가 있고 지속적으로 활용되는 엔터티
• 개념 엔터티: 물리적 형태가 없는 엔터티

▷ 발생시점에 따른 분류

• 기본 엔터티(Key Entity): 독립적으로 생성되는 엔터티
• 중심 엔터티(Main Entity): 기본 엔터티와 행위 엔터티의 중간에 존재하는 엔터티
• 행위 엔터티(Active Entity, 사건 엔터티): 2개 이상의 부모 엔터티로부터 발생함, 비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 엔터티, 지속적으로 정보가 추가되고 변경되어 데이터양이 가장 많음

4.   엔터티 명명 규칙

1) 현업업무에서 사용하는 용어 

2) 약어 지양 

3) 단수 명사 

4) 유일성 보장 

5) 명확성

제3절 속성

1.   속성 개념

엔터티가 가지는 최소 의미 단위, 인스턴스의 구성요소

• 업무에서 필요로 한다.
• 의미상 더 이상 분리되지 않는다.
• 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다.

2.   엔터티와 인스턴스 및 속성과 속성값 간의 관계

• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.
• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
• 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.

엔터티-속성의 관계

3.   속성 표기법

속성의 표기법은 엔터티 내에 이름을 포함하여 표현하면 된다.

 IE 표기법, Barker 표기법

속성의 표기법

 

4.   속성 특징

속성은 다음과 같은 특징을 가지고 있으며 만약 도출된 속성이 다음의 성질을 만족하지 못하면 적절하지 않은 속성일 확률이 높다.

• 엔터티와 마찬가지로 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다. (예, 강사의 교재이름)
• 정규화 이론에 근간하여 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.
• 하나의 속성에는 한 개의 값만을 가진다. 하나의 속성에 여러 개의 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용하여 분리(정규화 필요)한다. 

 

5.   종류

▷ 특성에 따른 분류

• 기본 속성: 비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성
• 설계 속성: 데이터 모델링 과정에서 업무 규칙화를 위해 발생하는 속성
• 파생 속성: 다른 속성에 의해 만들어지는 속성 (↔ 저장 속성은 유도 속성을 생성하는 데 사용되는 속성)

속성의 분류

▷ 엔터티 구성방식에 따른 분류

엔터티를 식별할 수 있는 속성을 PK(Primary Key)속성, 다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성을 FK(Foreign Key)속성, 엔터티에 포함되어 있고 PK, FK에 포함되지 않은 속성을 일반속성이라 한다.

• 기본키 속성: 엔터티를 식별할 수 있는 속성
• 외래키 속성: 다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성
• 일반 속성: 엔터티에 포함되고 PK나 FK 속성이 아닌 속성

속성의 분류

▷ 분해 가능 여부에 따른 분류

• 단일 속성: 하나의 의미   ex) 나이, 성별
• 복합 속성: 여러 의미, 단일 속성으로 분해 가능  ex) 주소 (시, 구, 동, 번지 등으로 구성)
• 단일값 속성: 속성 하나에 하나의 값   ex) 주민등록번호
• 다중값 속성: 속성 하나에 여러 값, 엔터티로 분해 가능   ex) 전화번호(집 번호, 휴대전화, 회사 번호), 자동차의 색상(차 지붕, 차체, 외부의 색)

 

6.   도메인

각 속성이 가질 수 있는 값의 범위

엔터니 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것

ex) 학생이라는 엔터티가 있을 때, 학점이라는 속성의 도메인은 0.0~4.0 사이의 실수 값, 주소라는 속성은 길이가 20자리 이내인 문자열로 정의

 

7.   속성의 명명

1. 해당업무에서 사용하는 이름을 부여한다.

2. 서술식 속성명은 사용하지 않는다.

3. 약어 사용은 가급적 제한한다.

4. 전체 데이터 모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다.

 

제4절 관계

1.   정의

엔터티 간의 논리적인 관련성, 동사형

 

2.   관계의 패어링

인스턴스 간 개별적 관계

 

3.   관계 분류

UML(Unified Modeling Language)에는 클래스다이어그램의 관계중 연관관계(Association)와 의존관계(Dependency)가 있다.

▷ 연관관계 : 항상 이용하는 관계로 존재적 관계에 해당, 표현방법은 실선으로 표현되고 소스코드에서 멤버변수로 선언하여 사용

▷ 의존관계 : 상대방 클래스의 행위에 의해 관계가 형성될 때 구분하여 표현, 점선으로 표현되고 행위를 나타내는 코드인 Operation(Method)에서 파라미터 등으로 이용할 수 있도록 됨

 

4.   관계 표기법

▷ 관계명(Membership) : 관계의 이름

- 애매한 동사를 피한다. 예를 들면 ‘관계된다’, ‘관련이 있다’, ‘이다’, ‘한다’ 등은 구체적이지 않아 어떤 행위가 있는지 또는 두 참여자간 어떤 상태가 존재하는지 파악할 수 없다.

- 현재형으로 표현한다. 예를 들면 ‘수강을 신청했다’, ‘강의를 할 것이다’라는 식으로 표현해서는 안된다. ‘수강 신청한다’, ‘강의를 한다’로 표현해야 한다.

▷ 관계차수(Cardinality): 두 개의 엔터티간 관계에서 참여자의 수를 표현하는 것(관계 내 튜플의 전체 개수), 1은 직선 다수는 삼발(까마귀발)로 표시

1) 1:1(ONE TO ONE) 관계

2) 1:M(ONE TO MANY) 관계

3) M:M(MANY TO MANY) 관계

관계형 DB에서 M:N 관계의 조인은 카테시안 곱 발생

▷ 관계선택사양(Optionality): 필수는 I 선택은 O로 표시

 

5.   종류

▷ ERD 기준: 표기구분 안함

 존재 관계: 엔터티 간의 상태

 행위 관계: 엔터티 간에 발생하는 행위

▷ UML(Unified Modeling Language) 기준

 연관 관계(Association): 실선 표기

 의존 관계(Dependency): 점선 표기

▷ 식별자에 따른 분류

 식별 관계: 부모 엔터티의 식별자를 자식 엔터티에서 주식별자로 사용

※ 약한 엔터티: 부모 엔터티에 종속되어 존재 (↔ 강한 엔터티는 독립적으로 존재함)

 비식별 관계: 부모 엔터티의 식별자를 자식 엔터티에서 일반 컬럼으로 참조 사용, 약한 종속 관계

※ 식별 관계만으로 연결되면 주식별자 수가 많아질 수밖에 없으므로 1) 관계 강약 분석 2) 자식 엔터티의 독립 PK 필요성 3) SQL 복잡성과 개발 생산성 고려 필요

 

6.   관계 정의 및 읽는 방법

가. 관계 체크사항

두 개의 엔터티 사이에서 관계를 정의할 때 다음 사항을 체크해 보도록 한다.

• 두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?
• 두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가?

나. 관계 읽기

데이터 모델을 읽는 방법은 먼저 관계에 참여하는 기준 엔터티를 하나 또는 각(Each)으로 읽고 대상 엔터티의 개수(하나, 하나 이상)를 읽고 관계선택사양과 관계명을 읽도록 한다.

• 기준(Source) 엔터티를 한 개(One) 또는 각(Each)으로 읽는다.
• 대상(Target) 엔터티의 관계참여도 즉 개수(하나, 하나 이상)를 읽는다.
• 관계선택사양과 관계명을 읽는다.

각각의/하나의 > 기준 엔터티 > 관계차수 > 대상 엔터티 > 관계선택사양 > 관계명

 

제5절 식별자

1.   정의

엔터티를 대표할 수 있는 유일성을 만족하는 속성

 

2.   특징

1) 유일성 2) 최소성 3) 불변성 4) 존재성

특징	내용	비고
유일성	주식별자에 의해 인터티내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함	예) 사원번호가 주식별자가 모든 직원들에 의해 개인별로 고유하게 부여됨
최소성	주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함	예) 사원번호만으로도 고유한 구조인데 사원분류코드 + 사원번호로 식별자가 구성될 경우 부적절한 주식별자 구조임
불변성	주식별자가 한 번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함	예) 사원번호의 값이 변한다는 의미는 이전기록이 말소되고 새로 기록이 발생되는 개념임
존재성	주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재 (Null 안됨)	예) 사원번호 없는 회사 직원은 있을 수 없음

대체식별자의 특징은 주식별자의 특징과 일치하지만 외부식별자는 별도의 특징을 가지고 있다. 외부식별자의 경우 주식별자 특징과 일치하지 않으며 참조무결성 제약조건(Referential Integrity)에 따른 특징을 가지고 있다.

 

3.   종류

▷ 대표성 여부에 따른 분류

 - 주식별자: 대표성을 만족하는 식별자, 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이며, 타 엔터티와 참조관계를 연결할 수 있는 식별자

 - 보조 식별자: 유일성과 최소성만 만족하는 식별자, 참조 관계 연결에 사용할 수 없음, 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 잇는 구분자이나 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결을 못 함

※ DB 키의 종류

 기본키(PK; Primary Key): 엔터티를 대표하는 키, 후보키 중 선정됨

 후보키: 유일성과 최소성을 만족하는 키

 슈퍼키: 유일성만 만족하는 키

 대체키: 기본키를 제외한 나머지 후보키

 외래키(FK; Foreign Key): 여러 테이블의 기본 키 필드, 참조 무결성(Referential Integrity)을 확인하기 위해 사용됨 (허용된 데이터 값만 저장하기 위함)

▷ 스스로 생성 여부에 따른 분류

 내부 식별자: 자연스럽게 존재하는 식별자 (~ 본질식별자), 엔터티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자

 외부 식별자: 다른 엔터티와의 관계를 통해 생성되는 식별자

▷ 속성 수에 따른 분류

 단일 식별자: 하나의 속성으로 구성된 식별자

 복합 식별자: 여러 속성으로 구성된 식별자

▷ 대체 여부에 따른 분류

 본질 식별자: 대체될 수 없는 식별자, 업무에 의해 만들어지는 식별자

 인조 식별자: 인위적으로 만들어지는 대체가능한 식별자 (순서번호(Sequence Number)를 사용하여 생성된 식별자), 1) 후보 식별자 중 주식별자로 선정할 것이 없거나 2) 주식별자가 너무 많은 칼럼으로 구성되어 있을 때 사용

 

4.   주식별자 도출 기준

- 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정하도록 함

- 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것은 피함

- 속성의 수가 많아지지 않도록 함

 

5.   식별자관계와 비식별자관계에 따른 식별자

- 식별자관계와 비식별자 관계의 결정 

엔터티 사이 관계유형은 업무특징, 자식엔터티의 주식별자 구성, SQL 전략에 의해 결정

- 식별자관계 

부모로부터 받은 식별자를 자식엔터티의 주식별자로 이용하는 경우는 Null값이 오면 안되므로 반드시 부모엔터티가 생성되어야 자기 자신의 엔터티가 생성되는 경우

자식엔터티의 주식별자로 부모의 주식별자가 상속이 되는 경우

- 비식별자관계

부모엔터티로부터 속성을 받았지만 자식엔터티의 주식별자로 사용하지 않고 일반적인 속성으로만 사용하는 경우

1) 자식엔터티에서 받은 속성이 반드시 필수가 아니어도 무방하기 때문에 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우이다.
2) 엔터티별로 데이터의 생명주기(Life Cycle)를 다르게 관리할 경우이다. 예를 들어 부모엔터티에 인스턴스가 자식의 엔터티와 관계를 가지고 있었지만 자식만 남겨두고 먼저 소멸될 수 있는 경우가 이에 해당된다. 이에 대한 방안으로 물리데이터베이스 생성 시 Foreign Key를 연결하지 않는 임시적인 방법을 사용하기도 하지만 데이터 모델상에서 관계를 비식별자관계로 조정하는 것이 가장 좋은 방법이다.
3) 여러 개의 엔터티가 하나의 엔터티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔터티가 별도의 관계를 가질 때이며 이에 해당된다.

4) 자식엔터티에 주식별자로 사용하여도 되지만 자식엔터티에서 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리하다고 판단될 때 비식별자 관계에 의한 외부식별자로 표현한다.

 

6.   식별자관계와 비식별자관계 모델링

1) 비식별자관계 선택 프로세스

2) 식별자와 비식별자관계 비교

항목	식별자관계	비식별자관계
목적	강한 연결관계 표현	약한 연결관계 표현
자식 주식별자 영향	자식 주식별자의 구성에 포함됨	자식 일반 속성에 포함됨
표기법	실선 표현	점선 표현
연결 고려사항	- 반드시 부모엔터티 종속 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 포함 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 이전 필요	- 약한 종속관계 - 자식 주식별자 구성을 독립적으로 구성 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 부분 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 차단 필요 - 부모쪽의 관계 참여가 선택관계