데이터 모델링의 카디널리티란 무엇입니까?

카디널리티는 집합의 크기를 측정하는 단위로 수학과 컴퓨터 과학에서 자주 사용됩니다. 세트에 포함된 요소의 수로 정의됩니다. 예를 들어, 집합 {a, b, c}는 3개의 요소를 포함하므로 3의 카디널리티를 갖습니다.

데이터 모델링의 맥락에서 카디널리티는 특정 엔터티 또는 속성의 레코드 또는 인스턴스 수를 나타냅니다. 예를 들어, 각각 주문이 있는 5명의 고객이 있는 테이블이 있는 경우 "고객" 엔터티의 카디널리티는 5이고 "주문" 속성의 카디널리티는 5 x 4입니다(각 고객이 4개의 주문을 갖고 있으므로). ).

카디널리티는 데이터 세트의 복잡성과 다양한 엔터티 간의 관계를 이해하는 데 도움이 될 수 있으므로 데이터 모델링에서 중요합니다. 예를 들어, 특정 속성에 대한 카디널리티가 높은 테이블이 있는 경우 해당 값을 가진 레코드가 많이 있음을 나타낼 수 있으며 해당 정보를 캡처하기 위해 추가 속성이나 테이블을 추가해야 할 수도 있습니다.