01 데이터 모델링에 대한 상념
1.1. 데이터 모델링이 왜 어려운가?
1.2. 데이터 모델링의 매력
1.3. 모델링은 상식적이다
1.4. 모델러와 바둑 프로기사
1.5. 좋은 모델은?
1.6. 모델링이 왜 필요한가?
1.7. 좋은 모델러란?
1.8. 모델링 목표


02 데이터 모델링 기본 개념
2.1. 관계형 데이터 모델링
2.2. 무결성
2.3. 데이터베이스 라이프 사이클
2.4. 주제 영역
2.5. 데이터 표준화
2.6. ERD


03 개념 모델 & 논리 모델 & 물리 모델
3.1. 개념 모델
3.2. 논리 모델
3.3. 물리 모델


04 정규화(Normalization)
4.1. 정규화란?
4.2. 정규화의 목적
4.3. 아노말리
4.4. 함수 종속
4.5. 정규형의 종류
4.6. 정규형과 성능


05 데이터 통합(Generalization)
5.1. 데이터 통합
5.2. 데이터 통합의 장단점
5.3. 엔터티 통합 대상
5.4. 데이터 오너십


06 슈퍼타입(Supertypes)과 서브타입(Subtypes)
6.1. 슈퍼타입과 서브타입 정의
6.2 슈퍼타입과 서브타입의 사용 방법
6.3. 서브타입의 종류
6.4. 서브타입의 물리모델 변환


07 엔터티(Entity)
7.1. 엔터티란?
7.2. 자립 엔터티 & 종속 엔터티
7.3. 엔터티 종류
7.4. 엔터티 도출 원칙
7.5. 엔터티명
7.6. 엔터티 검증


08 식별자(Unique Identifier)
8.1. 업무 식별자란?
8.2. 식별자와 키 종류
8.3. 주 식별자 선정 원칙
8.4. 주 식별자 선정 절차
8.5. 주 식별자 상속
8.6. 인조 식별자 채번
8.7. 복잡한 주 식별자
8.8. 식별자 검증


09 속성(Attributes)
9.1. 속성이란?
9.2. 속성 종류
9.3. 도메인
9.4. 복합 속성과 다가 속성
9.5. 속성 명
9.6. 코드
9.7. 널
9.8. 데이터 타입
9.9. 속성 검증


10 관계(Relationships)
10.1. 관계란?
10.2. 관계와 속성 그리고 엔터티
10.3. 관계 구성 요소
10.4. 관계 표현
10.5. 관계 종류
10.6. 참조 무결성
10.7. 관계 검증


11 모델링 방법론(Modeling Methodology)
11.1. 하향식과 상향식
11.2. 리버스 모델링
11.3. 모델링 프로젝트 WBS


12 이력 관리
12.1. 이력 데이터란?
12.2. 선분 이력
12.3. 이력 엔터티 선정 절차
12.4. 이력 관리 모델 유형
12.5. 이력 엔터티의 주 식별자
12.6. 정정 데이터


13 비정규화(Denormalization)
13.1. 비정규화란?
13.2. 비정규화 과정
13.3. 비정규형의 단점
13.4. 비정규화 방법


14 물리적(DBMS) 요소
14.1. 테이블 타입
14.2. 파티션
14.3. 인덱스
14.4. 뷰

Bibliography
Index