1장 Oracle을 하기 전에 기반 지식

1장 Oracle을 하기 전에 기반 지식

 

전사 아키텍처 프로세스

 

전사아키텍처를 구축하고 관리하는 전체 절차에 관한 것. 작업의 단계와 공정, 작업 내용 등을 정의하는 것이다. 전사아키텍처 프로세스는 일반화되어 있는 방법론이 있지만 전사아키텍처를 도입하고자 하는 기업의 목적에 맞게 프로세스를 조정할 수 있다.

 

전사아키텍처 프로세스 구성

 

아키텍처 매트릭스

전사 아키텍처 프레임워크의 핵심 구성 요소로, 전사를 설명하는 모델과 원칙정보를 통일된 시작으로 볼 수 있는 논리적 틀이다. 전사 아키텍처 프레임워크가 전사아키텍처 계획, 실행, 운영에 필요한 모든 구성 요소와 구성 요소 간의 관계를 포함하는 것이라면, 매트릭스는 협의의 프레임 워크로 아키텍처 도메인의 산출물을 식별하고 정의하기 위한 논리적 체계를 정의하는 것이다.

 

데이터베이스란 무엇인가?

 

데이터베이스는 물리 데이터 모델을 구현한 결과물이며 구축된 실제 데이터가 저장되는 데이터 저 장소를 의미한다. 물리 데이터 모델이 구현된 데이터베이스 저장소인 테이블과 속도를 위한 인덱스, 비즈니스 규칙이 반영된 제약 사항 및 데이터베이스를 효과적으로 운영하기 위한 객체를 정의하고 관리한다.

 

데이터베이스 내에서 생성된 모든 객체는 DBMS 자체의 데이터 딕셔너리에 의해 관리된다. 데이 터 딕셔너리에서는 항상 현재의 상태와 DBMS 객체 자체의 정보만 관리되므로 논리 데이터 모델과 의 정렬이나 각 DBMS 객체에 대한 논리적 정보가 데이터 품질 관리 관점에서 함께 관리된다면 데 이터 아키텍처 관점에서 더 유효할 것이다. 참고로 데이터 사전(Data Dictionary) 정보와 DBMS 객체 관리를 위한 정보는 구분되어야 한다. DBMS의 데이터 사전은 DBMS의 객체를 운영하기 위한 정보이므로 데이터 구조상의 논리적 정보를 같이 관리하지는 않는다. 이는 논리 데이터 모델과 DBMS 객체 정보가 분리되어서 운영되고 상호의 형상 유지가 따로 관리되는 구조적 차이이기도 하 나 이로 인한 데이터 아키텍처 관점에서 구조 정렬이 유지되지 않는 문제로 확대된다. 따라서 논리 데이터 모델과 DBMS 객체가 데이터 아키텍처 관점에서 논리적 연계성을 유지하는 방안이 데이터 품질 관리 방안에서 무엇보다 중요한 사항이라 할 수 있다.

 

솔루션의 종류로는 Oracle, Mysql, DB2, SQL Server, Sybase 등으로 이루어져 있습니다.

 

데이터베이스 모델링의 특징

추상화 – 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현

단순화 – 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현

명확화 – 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술