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SQD 데이터 모델링의 이해 데이터 모델링의 이해 식별자

11372번

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해설

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정답은 1번입니다.

데이터 모델링에서 주식별자는 엔터티 내의 모든 인스턴스를 유일하게 구분해야 하며, 이를 위해 4가지 주요 조건(유일성, 최소성, 불변성, 존재성)을 만족해야 합니다. 문제에서 제시된 설명은 주식별자가 가져야 할 속성의 '최적화' 상태를 강조하고 있습니다. 즉, 식별을 위해 꼭 필요한 속성들로만 군더더기 없이 구성되어야 한다는 원리를 설명하고 있습니다.

1. 최소성 
: 최소성은 주식별자를 구성하는 속성의 수가 인스턴스를 식별하는 데 필요한 '최소한의 개수'여야 함을 의미합니다. 만약 속성 A와 B만으로 인스턴스 식별이 가능한데 불필요하게 속성 C를 식별자에 포함시켰다면, 이는 최소성을 위배한 것입니다. 문제의 설명처럼 구성 속성 중 하나라도 빠졌을 때 식별이 불가능해진다는 것은, 현재의 구성이 식별을 위한 딱 맞는 최소 단위라는 뜻이므로 정답에 해당합니다.

2. 대표성 
: 대표성은 해당 식별자가 엔터티를 대표할 수 있는 적절한 명칭이나 성격을 가졌는지를 의미합니다. 주식별자는 엔터티 내에서 가장 중요한 식별자로서의 상징성을 가져야 하지만, 이는 속성의 제거 여부와 관련된 기술적 정의라기보다 관리적 측면의 성격이 강하므로 설명과는 거리가 멉니다.

3. 불변성 
: 불변성은 한 번 특정 인스턴스에 부여된 주식별자의 값은 시간이 지나도 변하지 않아야 한다는 원칙입니다. 예를 들어 사원 번호가 매달 바뀐다면 데이터의 정합성을 유지하기 매우 어려울 것입니다. 이는 데이터의 '고정성'에 대한 설명이지, 속성의 '구성 개수'에 대한 설명이 아니므로 오답입니다.

4. 고립성 
: 고립성(Isolation)은 주로 데이터베이스의 트랜잭션(Transaction) 특징인 ACID 원칙 중 하나로, 하나의 트랜잭션이 실행되는 동안 다른 트랜잭션의 간섭을 받지 않아야 한다는 개념입니다. 데이터 모델링의 주식별자 기본 특성 4가지에 포함되지 않는 용어이므로 적절하지 않습니다.

주식별자의 4대 특성 중 유일성은 '모두를 구분함'을, 최소성은 '필요한 만큼만 가짐'을 의미합니다. 문제에서 '하나라도 제거될 경우 식별 불가'라는 조건은 현재 구성이 식별을 위한 최소한의 조합임을 뜻하므로 최소성이 가장 적절한 답입니다.

따라서, 정답은 '1. 최소성' 입니다.

1차 검수 상태 :

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