엔터티 관계 모델링은 데이터 중복을 제거하기 위해 따르는 논리적 설계 접근 방식입니다. 기업이 주문을 받아 사용자에게 제품을 판매하는 것으로 간주됩니다.
관계형 데이터베이스보다 훨씬 이전인 평가 초기에는 이 정보를 컴퓨터로 처음 전송할 수 있을 때 원래 종이 주문을 여러 필드가 있는 개별 뚱뚱한 데이터로 캡처할 수 있습니다. 이러한 데이터는 50개 필드에 걸쳐 1000바이트로 쉽게 전달될 수 있습니다. 주문의 라인 요소는 마스터 데이터에 포함된 반복되는 필드 세트로 정의되었습니다. 컴퓨터에서 이 데이터를 수신하는 것은 매우 유익했지만 데이터 저장 및 조작에 대한 몇 가지 기본 교훈을 빠르게 배울 수 있습니다.
이 데이터는 새 규칙이 적용될 때마다 반복되었기 때문에 사용자 이름과 주소가 여러 번 나타났습니다. 사용자 주소의 일부 인스턴스가 자율적이었고 사용자 주소 업데이트가 더티 트랜잭션이었기 때문에 데이터의 불일치가 제어되지 않았습니다.
데이터를 가져오고 운영하는 데 사용되는 소프트웨어 시스템은 이러한 테이블 그룹을 연결하기 위한 처리 알고리즘에 대한 세심한 고려가 필요했기 때문에 복잡하고 무질서했습니다. 테이블 연결을 잘하는 데이터베이스 시스템이 필요합니다. 이것은 데이터베이스가 이 작업에만 관련된 관계형 데이터베이스 혁명을 위한 구체적인 방법입니다.
엔터티-관계 모델링은 데이터 요소 간의 미시적 관계를 강조할 수 있는 분야입니다. 엔터티-관계 모델링의 가장 큰 디자인 형식은 데이터의 모든 중복성을 제거하는 것입니다. 이것은 매우 간단하고 결정적인 트랜잭션을 생성하기 때문에 트랜잭션 처리에 더 유용합니다.
사용자 주소 업데이트 트랜잭션은 사용자 주소 마스터 테이블의 개별 데이터 조회로 넘어갈 수 있습니다. 이 조회는 사용자 주소 데이터의 고유성을 나타내는 사용자 주소 키로 예약되어 있으며 완전히 빠른 색인 조회를 가능하게 합니다. 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션 처리의 달성은 일반적으로 엔터티-관계 모델링의 개발에 기인한다고 말하는 것이 안전합니다.
기업의 엔터티 관계 모델에는 수천 개의 논리적 엔터티가 있습니다. SAP와 같은 고급 ERP(전사적 자원 관리) 시스템에는 수천 개의 엔터티가 있습니다. 각 엔터티는 일반적으로 데이터베이스가 수행될 때 물리적 테이블로 바뀝니다.
최종 사용자는 엔터티 관계 모델을 배우거나 배울 수 없습니다. 최종 사용자는 엔터티 관계 모델을 처리할 수 없습니다. 일반 엔터티 관계 모델을 사용하여 최종 사용자가 액세스할 수 있도록 만드는 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)가 없습니다.
소프트웨어는 일반 엔터티 관계 모델을 관대하게 쿼리할 수 없습니다. 이를 시도하는 비용 기반 최적화 프로그램은 잘못된 선택을 하여 성능에 치명적인 결과를 초래하는 것으로 유명합니다. 엔터티-관계 모델링 기술의 필요성은 직관적이고 고성능의 정보 복구를 포함하여 데이터 웨어하우징의 목표를 무효화합니다.