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ER(Entity-Relationship) 모델링 ER 모델링은 현실 세계의 데이터를 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)로 표현하여 데이터베이스의 구조를 설계하는 방법. 이를 통해 복잡한 데이터 구조를 시각적으로 표현하고 이해하기 쉽게 만든다.  개체는 데이터베이스에 저장하고자 하는 실제 대상을 나타낸다. 예를 들어, ‘학생’, ‘강좌’, ‘교수’ 등이 개체가 될 수 있다. 개체는 보통 사각형으로 표현된다. 예시: 학생 개체의 경우: 실체: 개별 학생들 표현: ‘학생’ 이라는 개체로 모델링 속성: 학번, 이름, 학과, 연락처 등 속성(Attribute) 속성은 개체의 특성이나 성질을 나타낸다. 타원형으로 표현되며, 개체와 선으로 연결된다. 속성의 종류: 단일값 속성: 하나의 값만 가지는 속성 (예: 학번) 다중값 속성: 여러 값을 가질 수 있는 속성 (예: 전화번호) 유도 속성: 다른 속성으로부터 계산되는 속성 (예: 나이) 키 속성: 개체를 유일하게 식별하는 속성 (예: 학번) 관계(Relationship) 관계는 개체들 간의 연관성을 나타낸다. 마름모 형태로 표현되며, 관련된 개체들과 선으로 연결된다. 관계의 종류: 일대일(1:1) 관계: 각 개체가 상대 개체와 최대 하나씩 연결 일대다(1:N) 관계: 한 개체가 여러 개의 다른 개체와 연결 다대다(N:M) 관계: 양쪽 개체 모두 여러 개의 상대 개체와 연결 관계 표현 예시: 1 2 3 4 5 [학생] ----< 수강 >---- [강좌] | | (학번) (과목코드) (이름) (과목명) (학과) (학점) ER 모델링의 단계 요구사항 분석 시스템에서 필요한 데이터와 기능을 파악한다. 예: “대학 수강신청 시스템을 만들어야 한다. 학생들은 여러 강좌를 수강할 수 있으며…” ...

데이터 불일치 (Data Inconsistency) 동일한 데이터가 데이터베이스 내의 여러 위치에서 서로 다른 형식이나 값으로 존재하는 상황 Source: https://www.geeksforgeeks.org/what-is-data-inconsistency-in-dbms/ 발생 조건 데이터 불일치가 발생하는 주요 조건: 동시성 작업 여러 프로세스나 스레드가 동시에 데이터를 수정할 때 트랜잭션이 적절히 관리되지 않을 때 분산 환경 네트워크 지연이나 실패가 발생할 때 데이터 복제 과정에서 시간 차이가 발생할 때 캐싱 문제 캐시 무효화가 제대로 이루어지지 않을 때 캐시와 원본 데이터 간의 동기화 실패 시스템 오류 하드웨어 오류, 네트워크 문제, 소프트웨어 버그 등으로 인해 발생할 수 있다. 데이터 통합 문제: 서로 다른 소스의 데이터를 통합할 때 발생할 수 있다 해결책 및 방지책 데이터 표준화: 데이터 형식, 값, 표현을 일관되게 만든다. 데이터 검증: 데이터 입력 시 유효성 검사를 수행한다. 데이터 정제: 오류를 식별하고 수정하는 과정을 거친다. 데이터 거버넌스: 데이터 관리에 대한 명확한 정책과 절차를 수립한다. 동기화 메커니즘: 분산 시스템에서 데이터 동기화를 위한 알고리즘을 사용한다. 실제 시스템에서의 예방책 데이터 감사: 정기적인 데이터 감사를 통해 불일치를 식별한다. 자동화 도구 사용: 데이터 품질 관리 도구를 활용하여 불일치를 자동으로 탐지한다. 데이터 프로파일링: 데이터의 특성을 이해하고 잠재적 문제를 파악한다. 버전 관리: 데이터 변경 이력을 추적하여 불일치 발생 시 원인을 파악한다. 고려사항 및 주의사항 성능 영향: 데이터 일관성 유지 메커니즘이 시스템 성능에 미치는 영향을 고려해야 한다. 확장성: 대규모 분산 시스템에서의 데이터 일관성 유지 방법을 고려해야 한다. 사용자 교육: 데이터 입력 및 수정 시 주의사항에 대해 사용자를 교육해야 한다. 비즈니스 규칙 반영: 데이터 일관성 규칙에 비즈니스 로직을 반영해야 한다. 주의 사항 및 모범 사례 버전 관리 모든 데이터 변경에 버전 번호 부여 낙관적 락킹 구현 충돌 감지 및 해결 메커니즘 구축 캐시 전략 Cache-Aside 패턴 사용 적절한 TTL(Time-To-Live) 설정 캐시 무효화 전략 수립 동기화 메커니즘 분산 락 사용 이벤트 기반 동기화 멱등성 보장 모니터링 및 감사 버전 이력 관리 변경 로그 기록 불일치 감지 알림 실제 구현시 고려사항 확장성 수평적 확장을 고려한 설계 샤딩 전략 수립 복제 지연 관리 성능 캐시 적중률 최적화 인덱스 전략 수립 배치 처리 활용 복구 전략 백업 및 복구 계획 롤백 메커니즘 데이터 정합성 검증 모범 사례 단일 진실 소스(Single Source of Truth) 유지 데이터 품질 메트릭 정의 및 모니터링 데이터 소유권 및 책임 명확화 지속적인 데이터 품질 개선 프로세스 구축 데이터 불일치 해결을 위한 명확한 워크플로우 수립 파이썬 예제로 보는 데이터 불일치 다음은 데이터 불일치가 발생할 수 있는 상황과 이를 해결하는 방법을 보여주는 예제 ...