Pitfalls (함정)

DataBase

Modeling 결과는 유일하지 않으나, 나쁜 설계는 피해야 함

Redundancy (중복성)

📌 동일한 데이터가 중복 저장되는 특성

• 💔 Consistency (일관성, 정합성)을 유지하며 수정하기 어려움 (Inconsistency (비일관성, 불일치) 문제 발생할 수 있음)

Incompleteness (불완전성)

📌 현실 세계에는 존재하는 데이터를 설계된 스키마에 표현할 방법이 없는 특성

• 🔎 Insertion Anomaly, Deletion Anomaly, …

Inconsistency (비일관성, 불일치)

↔ Consistency (일관성, 정합성)

• 🔎 데이터 중복, 연관성 고려 X 한쪽만 수정하는 경우

Inflexibility (비유연성)

📌응용의 사소한 변화에도 데이터 모델이 수시로 변경되어야 하는 특성

• 🔎 응용과 데이터 간 높은 의존도/연계성
• 💔 유지보수 어려움 ⬅ 응용의 변화가 데이터로 자주 전파

null

📌 데이터/값이 없음

• 과도하게 사용하면 좋지 않음, 혼란 초래
  • 가로 연산 (= 한 Instance 내): 무조건 null
  • 세로 연산 (= 여러 Instance 간, 집계 함수): null인 Instance 제외 후 집계