논리적 설계와 물리적 설계란 무엇이며, 그 차이점은 무엇입니까?

데이터베이스 개발을 예로 들어 보겠습니다. 인터넷 공학 등 원리도 마찬가지다.

4. 1 데이터베이스 애플리케이션 시스템 개발 단계

소프트웨어 공학의 사상은 1960 년대 말에 제기된 것이다. 소프트웨어 엔지니어링은 소프트웨어 개발, 운영, 유지 관리 및 수정을 위한 시스템 접근 방식으로, 소프트웨어 품질과 개발 효율성을 향상시키고 개발 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다.

데이터베이스 응용 시스템 개발은 소프트웨어 엔지니어링이다. 일반적으로 다음 단계로 나눌 수 있습니다.

1)

2) 수요 분석

3) 개념 모델 설계

4) 논리 설계

다섯째, 물리적 설계

6) 프로그래밍 및 디버깅

7) 운영 및 유지 보수.

현재, 이러한 단계의 구분에 대한 통일된 기준은 없으며, 이러한 단계는 서로 연결되어 있어서 종종 소급 개정이 필요하다.

데이터베이스 애플리케이션 시스템 개발 과정에서 각 단계의 성과는 해당 문서를 작성하는 것입니다. 각 단계는 이전 단계의 성과를 바탕으로 진행되며, 전체 개발 프로젝트는 근거가 있고, 조직되고, 계획적이며, 질서 있게 진행된다.

4.1..1계획

계획의 주요 임무는 필요성과 타당성을 분석하는 것이다.

관련 데이터를 수집하고 정리하기 위해서는 설정할 데이터베이스 애플리케이션 시스템과 주변 환경 간의 관계를 파악하고 애플리케이션 시스템의 크기, 위치 및 기능을 종합적으로 분석하고 논증해야 합니다.

응용 시스템의 기본 기능을 명확히 하여 데이터베이스 지원 범위를 나누다. 데이터 소스, 데이터 수집 방법 및 범위 분석, 데이터 구조 특성 연구, 데이터 크기 추정, 데이터 처리에 대한 기본 요구 사항 및 비즈니스 표준 설정

인적 자원 배치를 계획하다. 시스템 개발 및 사후 유지 관리에 참여하는 관리자 및 기술자의 기술 비즈니스 수준에 대한 요구 사항을 제시하고 최종 사용자 및 운영자의 품질을 평가합니다.

설비 구성 방안을 작성하다. 시간과 공간에서 컴퓨터, 네트워크 등의 장치의 처리 능력을 입증하고, 충분한 내부 및 외부 스토리지 기능을 갖추고 있으며, 시스템의 응답 속도, 네트워크 전송 및 입출력 기능은 애플리케이션 요구 사항을 충족하고 여유를 남겨 두어야 합니다. 적합한 운영 체제, 데이터베이스 관리 시스템 및 기타 소프트웨어를 선택합니다. 장비 구성 시나리오는 사용 요구 사항, 시스템 성능, 구입 비용, 유지 보수 비용 등에서 종합적으로 균형을 이루어야 합니다.

시스템 개발, 운영 및 유지 보수 비용을 추정합니다. 시스템 이익의 기대치를 예측하다.

개발 진도 계획을 세우려면 현재 작업 모델이 새 시스템으로 전환하는 방법에 대한 구체적인 계획도 마련해야 한다.

계획 단계의 결과는 상세한 실현가능성 분석 보고서와 데이터베이스 애플리케이션 시스템 계획을 작성하는 것입니다. 여기에는 시스템 포지셔닝 및 기능, 데이터 자원 및 데이터 처리 능력, 인적 자원 배포, 장비 구성 시나리오, 개발 비용 견적, 개발 일정 등이 포함되어야 합니다.

실현가능성 분석 보고서와 데이터베이스 응용 시스템 계획서가 승인되면 후속 개발 작업의 총강이 된다.

4. 1.2 수요 분석

수요 분석은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다.

(1) 수요 정보 수집. 일반적으로 수요 정보 수집은 기관 설정 및 업무 활동을 기반으로 하며 상위 계층에서 하위 레벨까지 점진적으로 진행됩니다.

(2) 수요 정보 분석 및 정리, 정보 수집 분석 및 정리 DFD, 데이터 흐름도 (DFD) 는 비즈니스 프로세스와 데이터 관계에 대한 공식적인 설명입니다. 그림 4. 1 은 간단한 DFD 예입니다.

데이터 사전은 시스템의 모든 데이터를 자세히 설명합니다.

데이터 사전은 다음 섹션으로 구성되어 있습니다.

데이터 항목: 데이터의 원자 단위입니다.

데이터 그룹 항목: 여러 데이터 항목으로 구성됩니다.

데이터 스트림: 데이터 처리 프로세스의 입력/출력 데이터를 나타냅니다.

데이터 저장소: 처리 중 액세스할 데이터입니다.

데이터 처리 프로세스에 대한 설명으로는 데이터 처리 프로세스의 이름, 설명, 입력, 출력, 처리 작업 요약, 처리 빈도, 처리된 데이터 양, 응답 시간 요구 사항 등이 있습니다.

표 4. 1 은 데이터 사전에서 데이터 스트림을 설명하는 예를 보여 줍니다.

데이터 흐름 다이어그램은 수요 분석의 도구일 뿐만 아니라 수요 분석의 결과 중 하나입니다. 데이터 사전은 데이터 수집 및 데이터 분석의 주요 결과입니다.

(3) 수요 정보 검토. 개발 프로세스의 각 단계를 검토하여 작업이 모두 완료되었는지 확인하고 작업의 오류와 누락을 피하거나 수정해야 합니다. 프로젝트 이외의 전문가를 고용하여 심사에 참여하면 심사의 질과 객관성을 보장할 수 있다.

검토는 개발 프로세스의 역추적을 초래할 수 있으며, 심지어 여러 번 반복될 수도 있다. 그러나 수요 분석 작업이 끝나기 전에 모든 예상 목표를 달성해야 합니다.

수요 분석 단계의 결과는 실용적이고 예측 가능한 수요 사양을 작성하고 상세한 데이터 흐름 다이어그램과 데이터 사전을 첨부하는 것입니다.

4. 1.3 개념 모델 설계

개념 모델은 특정 컴퓨터 시스템에 의존하지 않고 정보 요구 사항을 순전히 반영하는 개념 구조입니다.

모델링은 수요 분석의 결과를 기반으로 하며, 데이터는 일반적으로 추상적입니다. 일반적인 데이터 추상화 방법은 "합산" 과 "요약" 입니다.

ER 방법은 개념 모델 설계에서 일반적으로 사용되는 방법입니다. 해당 설명과 함께 설계를 사용하는 ER 다이어그램을 공정 결과로 사용할 수 있습니다.

개념 모델 설계는 3 단계로 완료할 수 있습니다.

(1) 로컬 개념 모델을 설계합니다

① 지역 개념 모델의 범위 결정

② 엔티티를 정의하십시오.

③ 연결 정의

④ 속성을 결정합니다.

⑤ 모든 부분 ER 다이어그램을 하나씩 그리고 해당 설명서를 첨부합니다.

② 글로벌 개념 모델 설계

글로벌 ER 그래프를 생성하는 단계는 다음과 같습니다.

① 남성 * * * 의 엔티티 유형을 결정하십시오.

② 로컬 er 차트 병합

③ 불일치 요인을 제거한다.

④ 글로벌 ER 차트 최적화

⑤ 글로벌 ER 다이어그램을 그리고 해당 문서를 첨부하십시오.

③ 개념 모델 검토

개념 모델에 대한 검토는 두 부분으로 나뉜다.

첫 번째 부분은 사용자 의견입니다.

두 번째 부분은 개발자 의견입니다.

4. 1.4 논리 설계

논리적 설계 단계의 주요 목표는 개념 모델을 특정 컴퓨터의 DBMS 에서 지원하는 구조화된 데이터 모델로 변환하는 것입니다.

논리적 설계의 입력 피쳐에는 개념 모형, 사용자 요구사항, 구속조건 및 선택한 데이터베이스 관리 시스템의 특성이 포함됩니다.

논리적 설계의 출력에는 DBMS 가 처리할 수 있는 패턴 및 하위 패턴, 응용 프로그램 설계 가이드 및 물리적 설계 안내서가 포함됩니다.

(1) 디자인 패턴 및 하위 패턴

관계형 데이터베이스의 스키마 설계는 4 단계로 수행할 수 있습니다.

(1) 초기 관계 모델을 생성합니다.

② 표준 치료.

③ 모델 평가

④ 보정 모드

여러 모드 평가 및 모드 수정을 통해 최종 모드와 하위 모드를 확인했습니다.

논리 데이터베이스 구조에 대한 설명을 작성합니다.

(2) 응용 프로그램 설계 가이드 작성

설계 패턴 및 애플리케이션 요구 사항에 따라 애플리케이션 아키텍처 계획, 애플리케이션 스케치 설계, 각 애플리케이션에 대한 데이터 액세스 기능 및 데이터 처리 기능 개요 지정, 프로그램에 논리적 인터페이스 제공

응용 프로그램 디자인 가이드를 작성합니다.

(3) 물리적 설계 가이드 작성.

설계 패턴 및 애플리케이션 요구 사항에 따라 물리적 설계 단계에 필요한 몇 가지 중요한 데이터 및 문서를 정리합니다. 예를 들어 데이터베이스의 데이터 용량, 각 관계 (파일) 의 데이터 용량, 애플리케이션 처리 빈도, 작업 순서, 응답 속도, 애플리케이션당 LRA 및 TV, 프로그램 액세스 경로 권장 사항 등이 있습니다. 이러한 데이터와 요구 사항은 물리적 데이터베이스 설계에 직접 사용됩니다.

물리적 설계 가이드를 작성합니다.

4. 1.5 물리적 설계

물리적 설계는 주어진 논리적 데이터 모델에 대해 애플리케이션 환경에 가장 적합한 물리적 구조를 구성하는 것입니다.

물리적 설계의 입력 요소에는 스키마 및 하위 스키마, 물리적 설계 가이드, 하드웨어 특성, 운영 체제 및 데이터베이스 관리 시스템의 제약 조건, 운영 요구 사항 등이 포함됩니다.

물리적 설계의 출력 정보는 주로 물리적 데이터베이스 구조 사양입니다. 물리적 데이터베이스 구조, 스토리지 레코드 형식, 스토리지 레코드 위치 할당, 액세스 방법 등이 포함되어 있습니다.

물리적 설계 단계는 다음과 같습니다.

(1) 레코드 구조를 저장합니다

설계는 데이터 스토리지 요구 사항과 애플리케이션 요구 사항을 종합적으로 분석하고 스토리지 레코드 형식을 설계합니다.

② 스토리지 공간 할당

스토리지 공간 할당에는 두 가지 원칙이 있습니다.

① 액세스 빈도가 높은 데이터는 가능한 빠른 임의 장치에 배치해야 하고, 액세스 빈도가 낮은 데이터는 느린 장치에 배치해야 합니다.

② 상호 의존성이 강한 데이터는 가능한 한 같은 장치에 저장하고 인접한 스토리지 공간에 배치해야 한다.

시스템 성능을 향상시키려면 설계된 스토리지 레코드를 전체로 간주하고 물리적 스토리지 영역을 합리적으로 할당해야 합니다. 물리적 순서의 특성을 최대한 활용하여 서로 다른 유형의 스토리지 레코드를 서로 다른 물리적 그룹에 할당합니다.

(3) 액세스 방법 설계

한 가지 액세스 방법은 저장 구조와 검색 메커니즘이라는 두 부분으로 구성됩니다. 스토리지 구조는 스토리지 레코드를 액세스할 때 사용할 수 있는 액세스 경로를 정의합니다. 검색 메커니즘은 각 응용 프로그램에서 실제로 사용하는 액세스 경로를 정의합니다.

(4) 물리적 설계 성능 평가

① 쿼리 응답 시간

질의 시작부터 결과 표시까지의 시간을 질의 응답 시간이라고 합니다. 질의 응답 시간은 서비스 시간, 대기 시간 및 지연 시간으로 세분화될 수 있습니다.

물리적 설계 과정에서 시스템의 성능을 평가해야 합니다. 성능 평가에는 시간, 공간, 효율성, 비용 등이 포함됩니다.

CPU 서비스 시간 및 I/O 서비스 시간의 길이는 어플리케이션 설계에 따라 달라집니다.

CPU 대기열 대기 시간 및 입출력 대기열 대기 시간은 컴퓨터 시스템 작업의 영향을 받습니다.

디자이너는 제한된 범위 내에서 분산 데이터베이스 시스템의 통신 지연 시간을 제어할 수 있습니다.

② 저장 공간

스토리지 공간 아카이버 및 데이터. 프로그램에는 응용 프로그램 실행, DBMS 하위 프로그램, OS 하위 프로그램 등이 포함됩니다. 데이터에는 사용자 작업 영역, DBMS 작업 영역, OS 작업 영역, 인덱스 버퍼, 데이터 버퍼 등이 포함됩니다.

스토리지 공간은 운영 스토리지 공간과 보조 스토리지 공간으로 나뉩니다. 디자이너는 지정된 버퍼 할당과 같은 제한된 범위 내에서만 주 메모리 공간을 제어할 수 있습니다. 그러나 디자이너는 보조 스토리지 공간을 효과적으로 제어할 수 있습니다.

③ 비용과 효율성

설계에서는 다음 비용도 고려해야 한다. 비용이 증가하면 시스템 효율성이 떨어집니다.

트랜잭션 오버헤드는 트랜잭션 시작부터 트랜잭션 종료까지 걸리는 시간입니다. 트랜잭션을 업데이트하려면 인덱스 수정, 물리적 블록 재작성, 쓰기 검증 등의 작업이 필요하므로 추가 오버헤드가 발생합니다. 업데이트 빈도는 설계 고려 사항으로 나열되어야 합니다.

보고서 생성 오버헤드는 데이터 입력에서 출력 결과까지의 시간입니다. 보고서 생성 시 CPU 및 I/O 를 사용하는 긴 서비스 시간이 소요됩니다. 불필요한 보고서 생성을 제거하기 위해 설계를 필터링해야 합니다.

데이터베이스 개편도 큰 지출이다. 데이터베이스 재구성을 피하거나 최소화하기 위해 설계에서 데이터 양과 처리 빈도를 고려해야 합니다.

물리적 설계 단계에서는 설계, 평가 및 수정 프로세스가 여러 번 반복되어 상대적으로 정교한 물리적 데이터베이스 구조 사양을 얻을 수 있습니다.

데이터베이스를 구축할 때 DBA 는 물리적 데이터베이스 구조 사양에 따라 DBMS 에서 제공하는 툴을 사용하여 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.

데이터베이스가 실행 중일 때 DBA 는 데이터베이스의 성능을 모니터링하고 물리적 데이터베이스 구조 사양에 따른 지침에 따라 적시에 수정 및 튜닝 작업을 수행하여 데이터베이스 시스템이 효율적으로 실행되도록 합니다.

4. 1.6 프로그래밍 및 디버깅

논리적 데이터베이스 구조가 결정되면 애플리케이션 설계 준비를 물리적 설계와 병행할 수 있습니다.

프로그램 모듈 코드는 일반적으로 공동 디버깅 전에 시뮬레이션 환경에서 예비 디버깅을 통과합니다. 공동 디버깅에는 주로 다음 사항이 포함됩니다.

(1)

논리적 설계와 물리적 설계 결과에 따라 DBMS 에서 제공하는 DDL (데이터 언어) 을 사용하여 데이터베이스의 소스 스키마를 작성하고 컴파일하면 대상 스키마를 얻을 수 있으며 대상 스키마를 실행하여 실제 데이터베이스 구조를 설정할 수 있습니다.

② 디버깅 및 운영

데이터베이스 구조가 설정되면 테스트 데이터를 로드하여 데이터베이스를 디버그 런타임 단계로 만듭니다. 어플리케이션 실행, 테스트

③ 실제 초기 데이터 로드

데이터베이스가 공식적으로 가동되기 전에 다음 작업을 잘 수행해야 합니다.

(1) 실행 가능한 데이터베이스 재구성 시나리오를 개발합니다.

② 장애 복구 사양 개발

③ 시스템 안전 규범 개발

4. 1.7 운영 및 유지 보수

데이터베이스가 본격적으로 가동된 후 운영 및 유지 보수 단계의 주요 임무는 다음과 같습니다.

(1) 데이터베이스의 보안 및 무결성을 유지합니다.

설정된 보안 사양 및 장애 복구 사양에 따라 시스템 보안에 문제가 발생할 경우 권한 부여 및 암호 변경을 적시에 조정합니다. 시스템 런타임 오류를 적시에 발견하고 신속하게 수정하여 시스템의 정상적인 작동을 보장합니다. 데이터베이스의 백업 및 덤프를 일상적인 작업으로 사용합니다. 장애가 발생하면 데이터베이스의 최신 백업을 사용하여 즉시 복구합니다.

② 시스템 성능 모니터링.

DBMS 에서 제공하는 성능 모니터링 및 분석 툴을 사용하여 시스템 작업을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 데이터베이스의 스토리지 공간이나 응답 시간 등의 성능이 저하되면 즉시 분석 및 연구를 수행하여 원인을 파악하고 적시에 개선 조치를 취합니다. 예를 들어, 일부 매개변수를 수정하거나, 조각 모음을 수행하거나, 저장 영역 구조를 조정하거나, 데이터베이스를 재구성하여 데이터베이스 시스템을 효율적이고 정상적으로 운영할 수 있습니다.

(3) 시스템 기능 확장

기존 시스템의 기능과 성능을 유지하면서 환경과 수요의 변화에 적응하고, 사용자의 합리적인 의견을 받아들이고, 기존 시스템을 확장하고, 새로운 기능을 추가합니다.