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'''속성'''(屬性, attribute)이란 개체가 가지고 있는 고유한 특성을 말한다. 예를 들어 '회원'이라는 개체는 "성명=홍길동", "성별=남자", "연령=30"이라는 속성을 가질 수 있다. [[데이터베이스]]에서 특정 [[레코드]](record)에 대한 속성값을 표시하기 위해 [[필드 (데이터베이스)|필드]](field)를 사용한다.
 
'''속성'''(屬性, attribute)이란 개체가 가지고 있는 고유한 특성을 말한다. 예를 들어 '회원'이라는 개체는 "성명=홍길동", "성별=남자", "연령=30"이라는 속성을 가질 수 있다. [[데이터베이스]]에서 특정 [[레코드]](record)에 대한 속성값을 표시하기 위해 [[필드 (데이터베이스)|필드]](field)를 사용한다.
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== 개요 ==
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속성은 엔터티에서 관리되는 구체적인 정보 항목으로 더 이상 분리될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위이다. 예를 들어, 엔터티 사원에 속하는 모든 엔터티는 이름을 갖고 있다. 또한 모든 사원에는 입사일자, 사원번호, 생년월일 등의 특성을 가지고 있다. 엔터티 사원에 속하는 모든 인스턴스들이 공통으로 가지는 이러한 특성을 속성(Attribute)이라고 한다. 각 엔터티들은 일련의 속성들에 의해 상세화될 수 있다.<ref name="오라클">〈[http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=12854&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=41&boardStep=1 속성 개념]〉, 《데이터 전문가 지식포털》 </ref>
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== 특징 ==
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; 1. 속성의 어원적 의미
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속성이라는 의미에는 가공되지 않은 것이라는 의미도 포함되어 있다. 이 말은 곧 원천적인 것을 의미한다. 또한 고유한 성질이란 의미도 가지고 있는데 이 말은 남의 도움을 받지 않더라도 자기만이 가지고 있는 독자적인 성질이 반드시 있어야 함을 뜻한다. 혼자서도 독자적인 성질을 가지고 있느냐에 대한 문제는 절대적이 아니라 상대적이라는 것 때문에 판단이 쉽지 않다. 즉 어떤 시스템의, 어떤 엔터티에서, 어떤 목적으로 사용하려고 하느냐에 따라서 달라지기 때문에 사람의 종합적인 판단이 필요하다는 것이다. 이러한 속성의 어원적인 특징들은 속성 검증의 원칙으로도 사용된다.
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; 2. 속성도 일종의 집합이다.
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물리 데이터 모델링 단계에서 엔터티는 테이블이 되고, 속성은 칼럼이 된다. 결국 속성에는 데이터 값이 들어가게 되며, 그 값들은 여러 종류를 가지게 된다. 가령, 사원 정보 엔터티의 직책 속성에는 사원, 대리, 과장, 부장 … 등 여러 종류의 값들이 존재한다. 만약 이 값들의 종류 하나 하나를 개체 라고 한다면, 직책이란 속성은 결국 이들을 구성요소로 하는 집합이란 뜻이 된다.
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; 3. 릴레이션십도 속성이다.
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물리 데이터 모델링 단계에 가서 보면 릴레이션십 또한 결국은 일종의 속성이 될 수 밖에 없다.
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물론, 원론적으로 본다면 이를 무조건 릴레이션십으로 표현하는 것이 옳다는 것에는 이견이 있을 수 없다. 왜냐하면 우리가 작성하는 논리적 데이터 모델이란 업무를 체계적으로 형상화하는 것이지 데이터베이스의 구조를 정의하는 것이 아니기 때문이다. 엄격히 말한다면 논리적 데이터 모델에는 데이터베이스나 컴퓨터와 같은 물리적 요소들은 전혀 감안하지 않은 상태에서 정의되어야 한다.
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; 4. 속성들 간은 서로 독립적이다.
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속성들은 반드시 식별자에 직접 종속되어야 한다. 이 말은 정규화의 제2정규형에 해당하는 말이 다. 만약 속성들 간에 종속성이 존재한다면 이들은 별도의 엔터티로 분리되어야 한다. 이것이 바로 제3정규형이다.
  
 
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==참고자료==
 
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* 컴퓨터인터넷IT용어대사전, 〈[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=827902&cid=42344&categoryId=42344 로깅]〉, 《네이버 지식백과》, 2019-03-20
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* 흠시 , 〈[https://dailyheumsi.tistory.com/162 [부스트코스 웹 프로그래밍] 로깅]〉, 《티스토리》, 2020-01-24
  
 
== 같이 보기 ==
 
== 같이 보기 ==

2020년 9월 11일 (금) 15:56 판

속성(屬性, attribute)이란 개체가 가지고 있는 고유한 특성을 말한다. 예를 들어 '회원'이라는 개체는 "성명=홍길동", "성별=남자", "연령=30"이라는 속성을 가질 수 있다. 데이터베이스에서 특정 레코드(record)에 대한 속성값을 표시하기 위해 필드(field)를 사용한다.

개요

속성은 엔터티에서 관리되는 구체적인 정보 항목으로 더 이상 분리될 수 없는 최소의 데이터 보관 단위이다. 예를 들어, 엔터티 사원에 속하는 모든 엔터티는 이름을 갖고 있다. 또한 모든 사원에는 입사일자, 사원번호, 생년월일 등의 특성을 가지고 있다. 엔터티 사원에 속하는 모든 인스턴스들이 공통으로 가지는 이러한 특성을 속성(Attribute)이라고 한다. 각 엔터티들은 일련의 속성들에 의해 상세화될 수 있다.[1]

특징

1. 속성의 어원적 의미

속성이라는 의미에는 가공되지 않은 것이라는 의미도 포함되어 있다. 이 말은 곧 원천적인 것을 의미한다. 또한 고유한 성질이란 의미도 가지고 있는데 이 말은 남의 도움을 받지 않더라도 자기만이 가지고 있는 독자적인 성질이 반드시 있어야 함을 뜻한다. 혼자서도 독자적인 성질을 가지고 있느냐에 대한 문제는 절대적이 아니라 상대적이라는 것 때문에 판단이 쉽지 않다. 즉 어떤 시스템의, 어떤 엔터티에서, 어떤 목적으로 사용하려고 하느냐에 따라서 달라지기 때문에 사람의 종합적인 판단이 필요하다는 것이다. 이러한 속성의 어원적인 특징들은 속성 검증의 원칙으로도 사용된다.

2. 속성도 일종의 집합이다.

물리 데이터 모델링 단계에서 엔터티는 테이블이 되고, 속성은 칼럼이 된다. 결국 속성에는 데이터 값이 들어가게 되며, 그 값들은 여러 종류를 가지게 된다. 가령, 사원 정보 엔터티의 직책 속성에는 사원, 대리, 과장, 부장 … 등 여러 종류의 값들이 존재한다. 만약 이 값들의 종류 하나 하나를 개체 라고 한다면, 직책이란 속성은 결국 이들을 구성요소로 하는 집합이란 뜻이 된다.

3. 릴레이션십도 속성이다.

물리 데이터 모델링 단계에 가서 보면 릴레이션십 또한 결국은 일종의 속성이 될 수 밖에 없다. 물론, 원론적으로 본다면 이를 무조건 릴레이션십으로 표현하는 것이 옳다는 것에는 이견이 있을 수 없다. 왜냐하면 우리가 작성하는 논리적 데이터 모델이란 업무를 체계적으로 형상화하는 것이지 데이터베이스의 구조를 정의하는 것이 아니기 때문이다. 엄격히 말한다면 논리적 데이터 모델에는 데이터베이스나 컴퓨터와 같은 물리적 요소들은 전혀 감안하지 않은 상태에서 정의되어야 한다.

4. 속성들 간은 서로 독립적이다.

속성들은 반드시 식별자에 직접 종속되어야 한다. 이 말은 정규화의 제2정규형에 해당하는 말이 다. 만약 속성들 간에 종속성이 존재한다면 이들은 별도의 엔터티로 분리되어야 한다. 이것이 바로 제3정규형이다.

각주

  1. 속성 개념〉, 《데이터 전문가 지식포털》

참고자료

같이 보기


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