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관계(Relationship)란 ?

관계(Relationship)란 엔터티와 엔터티 사이의 관계(關係)를 말한다. 즉, 관리하고자 하는 업무 영역 내의 특정한 두 개의 엔터티 사이에 존재하는 많은 관계 중 특별히 관리하고자 하는 직접적인 관계(업무적 연관성)를 의미한다.

관계 이해

관계도 집합이다

관계는 두 엔터티 사이에 그 목적과 내용이 다른 여러 개의 관계가 동시에 존재할 수 있다. 마치 교통량이 너무 많거나 좀더 나은 이동을 위해 특수 목적을 가진 더 세분화된 교량을 추가할 수도 있고, 작은 교량을 없애고 커다란 교량으로 통합할 수도 있듯이 관계 또한 크게 묶을 수도 있고, 구체적으로 분할시킬 수도 있다.

직접 관계를 관계라고 한다

데이터 모델링에서의 데이터 집합(엔터티) 간에는 무수한 관계가 존재한다. 하지만 이러한 모든 관계를 표현(설계)하는 것은 아니다. 많은 관계 중에서 직접 종속인 것만을 관계로 보고 모델링하는 것이다.

두 엔터티 간에는 하나 이상의 관계가 존재할 수 있다

두 개의 엔터티 사이에는 서로 다른 업무 규칙을 가진 별개의 관계가 존재 할 수 있다.

보험계약과 고객과의 관계는 [그림 4-2-20]에서 볼 수 있듯이 계약자 관계는 1:M이지만 피보험자 관계는 M:M이 될 수 있다. 물론 명의 변경을 할 수도 있고 그 이력까지 관리하겠다고 한다면, 계약자 관계도 다시 M:M이 된다. 보험 종류에 따라 하나의 보험계약에 여러 명의 고객이 피보험자가 될 수 있으며, 고객 또한 하나 이상의 보험계약에 피보험자가 될 수 있으므로 이 관계는 당연히 M:M 관계를 가진다.

외래키로 정의

관계는 외래키(FK, Foreign Key)로 구현되어 참조 무결성(RI, Referential Integrity)으로 데이터 정합성 유지의 역할을 하게 된다.

참조무결성 : 제3장-제3절-4항 참조 무결성 규칙 정의 참조

관계의 관점

항상 두 엔터티 간에 존재한다.
항상 두개의 관점을 가지고 있다.
데이터의 양방향 업무 규칙(Business Rule)을 표현
관계를 통하여 정보로서의 활용가치 상승
외래키로 구현되어 참조무결성으로 데이터의 정합성 유지
참조무결성

관계표현

관계 형태(Degree/Cardinality)

1) 하나 이상(Many)

[그림 4-2-21]에 있는 까마귀 발가락처럼 표시된 모양은 하나 이상(Many)을 나타낸다. 하나 이상이란 반드시 하나 이상이 되어야 한다는 것이 아니라 하나 이상인 것이 적어도 한가지는 존재하고 있다는 것을 의미한다. 이 말은 1:M의 관계에는 1:1의 관계가 포함되어 있다는 것을 의미하고 있다. 나중에 우리가 관계 형태를 규명할 때도 하나 이상인 경우가 한가지라도 있는지에 대해 집중적으로 검토함으로써 이 관계를 밝혀내게 된다.

2)단 하나(Only One)

[그림 4-2-21] 우측에 있는 수평선은 단 하나임을 의미한다. 여기서 수평선이란 직선이 될 수도 있고 점선으로 표현될 수도 있으며 이것은 다음에 설명할 선택 사양에 따라 결정된다. 단 하나뿐임을 규명하는 것 또한 하나 이상인 경우가 하나라도 존재하는지를 검토함으로써 밝혀 낼 수 있다.

선택 사양(Optionality)

직선은 반드시 존재해야 함을 의미하고, 점선은 존재하지 않을 수도 있음을 의미한다.

1) 일반적인 형태

주로 참조하는 엔터티(M쪽)는 참조되는 엔터티(1쪽)가 반드시 존재해야 하는 경우가 많이 나타난다. 반대로 1쪽 엔터티는 M쪽 엔터티와 반드시 관계를 맺지 않아도 되는 경우가 가장 일반적인 형태라고 할 수 있다. 일반적이란 말은 이러한 경우가 가장 많이 나타난다는 것이지 항상 그러해야 한다는 것을 말하는 것은 아니다.

2)바람직한 형태

우리는 모델링에서 가능한 직선 관계를 가지도록 - 특히 자식 쪽에서 - 노력해야 한다. 즉, M쪽 관계의 선택사양을 직선관계로 만들려고 노력해야 한다. 부모 엔터티에 개체가 존재하지 않는 자식 엔터티의 개체가 많이 발생한다면 정보의 정합성에 많은 문제점이 나타나게 된다.

관계명

1) 두 개의 관계 멤버십에 각각 부여

각자 상대방 입장에서의 관계명을 기술한다.

2) 현업에서 사용하는 간결한 동사형으로 표현

두 엔티티 타입 간의 업무적 연관성을 나타내는 이름 부여
현재 시제를 사용
다른 관계명과의 유일성은 확보되지 못함
능동/수동형의 사용은 가급적 배제

3)업무적 의미가 없거나 애매모호한 용어는 배제

예: ∼(관계가)있다, ∼(관련이)있다, ∼이다, ∼한다 등

관계 정의 방법

먼저 한쪽 엔터티를 기준으로 상대 엔터티와의 관계를 규명하고 다시 반대 방향으로 관계를 규명 한다. 관계를 규명할 때 가장 먼저 해야 할 일은다.

관계 구문 이해

관계를 규명할 때 사용하는 관계 구문(Relationship Syntax)은 다음과 같은 전형적인 형태를 가진다.

위의 관계 부분을 설명하면 다음과 같다.

엔터티1

관계를 규명할 두 엔터티 중에서 어느 한쪽이 주어가 되어 상대방과의 관계를 규명하고자 할 때 주어가 되는 엔터티

임의의

영어적 표현이라면‘ANY’와 같다고 이해하면 된다. 따라서 ‘임의의’란 결국 ‘모든’과 같은 뜻이라 하겠다. 즉, 집합 내의 개체 중에서 아무것이나 하나(임의의 개체)를 선택하여 만족하는지 증명하는 것이다.

하나는

주어 집합에 있는 ‘임의의’ 나 ‘하나’의 개체를 말한다. 이 하나가 어떤 형태로 상대방과의 관계를 가지는지를 검증한다.

관계 형태

하나가 몇 개의 상대방을 가질 수 있는지를 집중적으로 밝히는 것이다. 여기에서 단 하나인 것을 증명하기 위해서 하나만 가지는 경우를 수없이 내세우는 것보다 하나 이상인 경우를 한 가지만 제시하는 것이 보편적인 방법이다.

엔터티2

주어가 되는 엔터티가 바라 본 상대방 엔터티이다.

관계명

관계 규명을 통해서 정의된 관계 명칭이다.

선택 사양

필수(실선), 선택(점선)의 모습을 결정하는 과정이다. 여기서‘반드시 관계명이어야 한다’와‘관계명일 수도 있다’를 결정하기 위해서는 관계명을 만족하는 경우를 아무리 많이 제시하더라도 없을 수도 있다는 한 가지 경우만 예를 들면 결정할 수 있다.

관계 정의 절차

[그림 4-2-24]는 어디에서나 접할 수 있는 사원과 부서 엔터티 간의 관계를 정의한 모습이다.

[그림 4-2-24]와 같이 두 집합 간의 관계는 두 집합 각각의 관점에서 바라 본 관계가 궁극적으로는 합성된 형태가 완성된 관계가 된다. 이 관계에 대해서 각각의 관점에서 생각하고 판단해야 할 사항은 예를 들면 다음과 같다.

1) 사원을 주어로 부서를 보는 관계에서 판단해야 할 사항 예제

사원 엔터티의 임의의 한 개체(사원 한 사람)가 상대인 부서 엔터티에 단 하나의 개체(부서 하나)에만 소속되는지, 아니면 하나 이상에 소속될 수 있는지 판단한다.
지금까지 소속되었던 모든 부서를 찾고자 하는 것인지, 아니면 현재 소속되어 있는 부서만 찾고자 하는지를 판단한다.
겸임(兼任)을 하는 사원(주로 관리자)에 대한 처리 방안을 판단한다.
현재 소속을 가지지 않는 사원이 단 한 명이라도 있는지를 판단한다.
사원 엔터티가 우리 회사에 적을 두고 있는 사람만이 아니라 관계사나 협력사에서 파견되어 근무하는 사람들까지 포함된 집합인지를 판단한다.

2) 부서를 주어로 사원을 보는 관계에서 판단해야 할 사항 예제

하나 이상의 사원을 가지는 부서가 있을 수 있는지를 판단한다.
부서가 사원을 반드시 가져야 하는지, 그렇게 하지 않을 수도 있는지에 대해 판단한다.
최종적인 관계는 임의의 부서는 하나 이상의 사원을 현 주소속 부서로서 배치 받을 수도 있다로 결정한다.

관계 형태

관계의 형태는 크게 1:1, M:1, M:M의 세 가지로 나눌 수 있다. 물론 선택 사양까지 결합하면 훨씬 많은 형태가 나타나지만 형태로만 나눈다면 이렇게 세 가지로 분류할 수 있다. 각각의 형태들은 고유한 특징을 가지고 있으며, 각자 가장 흔하게 발생하는 기본 형태(Default Style)를 가지고 있다.

1:1 관계(Relationship)

1:1 관계란 어느 쪽 당사자의 입장에서 상대를 보더라도 반드시 단 하나씩과 관계를 가지는 것을 말한다.

1) 특징

현실에서 매우 드물게 나타나는 형태
업무의 흐름에 따라 데이터가 설계된 형태에서 많이 나타남.
엔터티 수직 분할시에 많이 나타남.

2)필수-선택 형태

한쪽은 실선이고 다른 쪽은 점선이 되는 모습이다. 좌측에 있는 엔터티의 개체는 대응되는 우측 엔터티의 개체가 반드시 존재해야 하지만 우측 엔터티의 개체와 대응되는 좌측 엔터티의 개체는 없을 수도 있다는 것이다.

좌측의 Personal Computer가 조립되기 위해서는 반드시 단 하나씩의 Mother Board를 가져야 한다. 그러나 Mother Board는 아직 조립에 사용되지 않은 것이 존재할 수 있으므로 위와 같은 관계가 나타난다.

3) 필수-필수 형태

양쪽 모두 실선인 모습이다. 이 관계를 수학적으로 풀어보면 두 엔터티는 같은 엔터티라는 것이 증명된다. 수학에서 사용하는 필요충분조건은 P ⇒ Q이고, Q ⇒ P이면, P ⇔ Q 라는 법칙이다. 이것은 서로 필요충분조건을 만족하면 두 개는 서로 동치(同値)라는 것을 의미한다.
대부분의 경우가 데이터 양을 감안하여 수직분할을 한 경우가 대부분이다. 하지만 이러한 데이터들은 논리적 관점에서 보면 하나의 데이터 집합이라고 볼 수 있다.

4)선택-선택 형태

바커표기법에서는 양쪽 모두가 점선인 모습으로, IE표기법에서는 양쪽 끝에 모두 타원(oval)이 나타나는 모습의 관계로서 자주 발생되지 않는 형태이다.
[그림 4-2-28]에서 좌측 3개의 엔터티는 서로 1:1 관계를 가지고 있지만 서로 존재할 수도, 존재하지 않을 수도 있는 형태이다. 이것을 만약 나중에 그대로 테이블로 설계한다면 전체 집합(1,2,3,4)을 찾기 위해서는 항상 합집합을 만들어야 한다.

M:1 관계(Relationship)

M:1 관계는 가장 흔하게 나타나는 매우 일반적인 형태라 할 수 있다. 이는 마치 부모와 자식과의 관계처럼 계층적인 구조로 이해해도 좋다.

1)특징

가장 흔하게 나타나는 관계의 형태이다.
내가 참조할(부모쪽) 정보는 나에 대해서 반드시 하나만 존재해야만 참조(join)할 때 내 집합에 변화가 생기지 않으므로 내가 참조하는 엔터티는 반드시 1쪽이 될 수 밖에 없다.
M:1 관계는 한쪽은 M(many)이고 다른 한쪽은 1(one)인 것을 말한다. 이 관계의 가장 일반적인 선택 사양의 모습은 [그림 4-2-29]와 같이 참조하는 쪽(M)은 실선(바커표기법)이거나 타원(oval)을 갖는 형태(IE표기법)이고 참조되는 쪽(I)은 점선(바커표기법)이거나 타원(oval)이 없는 형태로 나타낸다.
[그림 4-2-29]와 같이 참조하는 쪽(M)은 실선이 되도록(바커표기법)하거나 타원이 포함되도록 (IE표기법) 하는 것이 바람직하며, 반대로 참조되는 쪽(I)은 점선이 되도록(바커표기법) 하거나 타원이 없는 형태가 되도록(IE표기법) 하는 것이 좋은 모양이다.

2)One to many relationship (Both Side Mandatory)

현실 세계에서 그리 많은 경우는 아니지만 가끔 발생하는 형태이다.
주문과 주문 아이템의 관계에서 하나의 주문이 여러 개의 아이템을 포함하고 있는 경우, 주문 아이템이 없는 주문은 업무적으로 의미가 없고 마찬가지로 주문이 없는 주문 아이템도 의미가 없다.

3)One to many relationship (One Optional)

현실 세계에서 가장 흔한 형태이다.
부서와 사원 간의 관계에서 모든 사원은 반드시 하나의 부서에 소속되어야 한다. 하지만 사원이 하나도 없는(신생) 부서도 존재할 수 있다.

4) One to many relationship (Many Optional)

one to many 관계에서 현실적으로 드문 형태.
[그림 4-2-30]의 예는 여러 번의 납품 건에 대해서 한번에 모아 대금 청구를 하는 경우이다. 즉 선 납품 후 대금 청구하는 계약 조건에서 아직 대금이 청구되지 않는 납품 건은 청구번호가 정해지지 않은 경우이다.

5) One to many relationship (Both Side Optional)

이 또한 현실 세계에서 흔한 형태 중의 하나.
관계의 선택성(Optional)이 증가할수록 모델의 모호성도 증가하므로 될 수 있으면 선택성을 해소해야 한다.

M:M 관계(Relationship)

1) 특징

M:M 관계는 관계를 가진 양쪽 당사자 모두에서 1:M 관계가 존재할 때 나타나는 모습이다.
M:M관계의 선택 사양은 양쪽 모두가 선택적(바커표기법에서는 점선으로, IE표기법에서는 실선의 M:M형태)인 것이 기본형이다.

M:M 관계는 의외로 아주 빈번하게 발생되는 관계이다. 그러나 데이터 모델링이 완료된 후에 M:M은 존재하지 않는다. 이 말은 M:M 관계가 아직 덜 풀려진 형태라는 것을 의미한다.
M:M 관계는 관계가 해소되면서 새로운 엔터티(Relation Entity/Intersection Entity)를 생성시킨다. [그림 4-2-32]와 같이 새로 생성된 릴레이션 엔터티와 기존 엔터티 사이에는 1:M 관계로 분해된 새로운 관계가 나타난다. M:M 관계를 분해했을 때 항상 1:M 관계로 분해되는 것은 아니다. [그림 4-2-33]의 상품과 주문 사이의 M:M 관계와 같이 때때로 덜 분해된 M:M 관계가 사이에 나타날 수도 있다. 이 경우 앞의 작업과 동일하게 분해 작업을 수행하여 M:M 관계가 완전히 해소될 때까지 관계를 분해해야 한다.

다중 관계 처리

1) 특징

다중 관계란 어떤 두 엔터티의 사이에 하나 이상의 관계를 가지고 있는 상태를 말한다. 서로 다른 엔터티 사이에도 경우에 따라 얼마든지 하나 이상의 다양한 관계가 존재할 수 있다. 관계도 집합이기 때문에 내용을 엄격하게 구분하여 여러 개의 관계로 정의할 수도 있고, 크게 묶어서 한두 개로 정의할 수도 있다. 묶거나 분리한다는 입장에서 보면 앞에서 설명한 관계의 통합, 분할과 비슷하게 보일 수도 있지만 엄연히 다른 개념이다.

[그림 4-2-34]에 있는 공사(工事) 엔터티는 말 그대로 회사 내에서 일어나는 각종 토목이나 건축물을 구축하거나 보수하는 작업을 말한다. 이러한 작업에는 실제 공사의 수행을 담당하는 부서(예를들면, 공무1과)와 투입된 비용에 대한 손익 처리(원가배정 부서)의 대상이 되어야 할 부서가 있을 것이다. 또 그 공사의 진행을 감독하는 부서도 관리할 수 있을 것이다. 가령, 생산1과가 관장하는 공정의 설비 개선 공사를 공무1과가 담당하고, 공무관리과에서 공사를 감독한다면 손익 부서는 생산1과, 공사담당부서는 공무1과, 감독 부서는 공무관리과가 될 것이다. 우리가 관리해야 할 이런 관계를 [그림 4-2-34]의 상단에 있는 것처럼 여러 개의 관계로 나누어 관리하는 것을 병렬식이라고 하고, 하단에서처럼 하나로 묶어서 관리하는 것을 직렬식 관계라고 부른다.

2) 병렬식 관계

병렬식이란 말 그대로 두 엔터티 사이에 존재하는 관계들을 별도의 관계로 간주함으로써 여러개의 관계 선분이 나란히 병렬로 관계가 맺어지게 되는 경우이다.

병렬식으로 결정한다는 것은 [그림 4-2-35]와 같이 계약자, 피보험자, 수익자 등을 별도의 관 계로 정의하겠다는 의미다. [그림 4-2-35]의 하단은 이렇게 정의했을 때 나중에 테이블의 구조 (관계형 데이터베이스로 설계 시)가 나타나는 모습을 보여주고 있다.

3) 병렬식 관계 특징
가) 테이블이 될 때 여러 개의 칼럼으로 나열된다.
물리 데이터 모델에서 테이블로 변환할 때 이러한 관계는 여러 개의 칼럼으로 생성되어진다.

나) 하나의 로우(row)에서 관리되므로 새로운 테이블을 추가할 필요가 없다.
나열된 모든 관계가 결국에는 모두 외래키 칼럼이 되어서 같은 로우에 펼쳐지게 되므로 이들을 위하여 새로운 테이블이 추가될 필요가 없다는 것이다. 이 말은 다시 말하면 이렇게 관리하는 방법은 기존 집합에 변화가 발생하지 않는다는 것이다. 이 특징이 바로 다음에 설명할 직렬식과 가장 큰 차이라고 할 수도 있겠다. 직렬식은 관계를 관리하기 위한 전용 엔터티(즉, 릴레이션 엔터티)를 가짐으로써 변화에 대한 유연성은 크게 증가하지만 새로운 엔터티를 추가해야 하고, 관계의 형태가 나빠진다 - M:M이 발생한다 - 는 단점이 있다.

다) 인덱스 수가 증가되고 SQL이 복잡해진다.
각각의 관계가 여러 개의 독립적인 칼럼으로 나타나기 때문에 이들이 검색 조건에 사용된다면 이들 모두에게 별도의 인덱스가 존재해야만 한다. 만약 [그림 4-2-33]에 있는 피보험자 관계처럼 동질성이 강함에도 불구하고 병렬식으로 정의했다면 피보험자의 고객 정보들을 참조하고자 할 때마다 나열된 각각에 대해 동일한 액세스를 해야 한다. 뿐만 아니라 만약 단 한 곳에라도 인덱스가 없다면 모두 없는 것이나 다름없는 매우 심각한 일이 발생한다. 이들이 혼자로서는 분포도가 너무 나빠 다른 칼럼과 결합 인덱스를 만들어야 한다면 각각에 대해서도 모두 동일하게 결합해 주어야 하기 때문에 상황에 따라서는 매우 심각한 일이 발생할 수도 있다.

라) 새로운 관계의 추가, 관계 형태의 변경 등에 매우 취약한 형태이다.
업무의 변화가 테이블이나 칼럼에 영향을 주지 않고, 데이터의 변화로 나타난다면 유연성은 크게 향상된다. 특히 관계형 데이터베이스에서 사용하는 SQL에서는 테이블이나 칼럼을 변수로 하는 것이 불가능하다. 물론 다이나믹 SQL을 사용하면 마치 변수로 처리할 수 있는 것처럼 보이지만 사실은 그렇지 않다. 비록 겉모양은 그렇게 하였더라도 DBMS로 날라오기 전에 바인딩(Binding)을 하여 최종적으로는 이들 변수를 없애기 때문에 결국 DBMS는 변수로 이들을 처리하지 않는다.
좀 더 정확하게 말한다면 DBMS는 이들을 변수로 해서는 처리가 불가능하다는 것이 옳은 표현이다. DBMS는 데이터 사전을 이용하여 사용자 SQL을 해석하고 실행 계획을 수립해야 한다. 그러나 근거가 될 테이블과 칼럼이 변수로 지정되어 그 값을 알지 못한다면 아무것도 참조할 수 없게 된다. 이런 이유로 인해 테이블이 추가된다거나 새로운 칼럼이 추가되어 기존의 처리에 영향을 미친다면 반드시 SQL은 수정되어야만 한다. 즉, 업무의 변화로 인해 데이터 모델에 변화가 발생했을 때 많은 애플리케이션을 수정해야 하므로 유연성이 크게 나빠질 수밖에 없는 것이다.
이런 의미에서 병렬식은 직렬식에 비해 유연성이 훨씬 부족하다. 병렬식은 새로운 관계가 추가되면 결국 새로운 칼럼(외래키)이 추가되어야 하고, 관련된 애플리케이션이 수정되어야 하지만 직렬식에서는 거의 변화가 일어나지 않는다.

마) 관계 내용별로 상세 정보를 관리할 수 없다.
병렬식으로 나열된 관계는 기존의 집합을 유지하도록 하는 장점이 있지만, 이들이 칼럼으로 나 열됨으로써 나중에라도 각자에 대한 상세한 정보를 관리할 자식 엔터티를 가질 수 있는 길이 원천적으로 봉쇄된다는 매우 중요한 제한 요소를 가지고 있음을 잊어서는 안된다.

[그림 4-2-36] 상단의 A, B, C는 병렬식 관리로 인해 옆으로 나열된 속성이다. 이 속성에 대해 좀 더 상세한 정보를 관리해야 할 일이 생겨서 그림 하단에 있는 새로운 엔터티를 추가하게 되었다.

4) 직렬식 관계

두 엔터티 사이에 존재하는 몇 개의 관계를 모아 상위 개념으로 통합함으로써 하나의 관계로 관리하는 방법이다. 이 방법은 여러 가지의 관계를 하나로 통합했기 때문에 관계의 명칭 또한 당연히 상향으로 조정되어야 한다.

[그림 4-2-37]은 앞서 병렬로 정의된 여러 관계를 모두 묶어‘보험계약관련자’라는 명칭의 관계로 통합한 모양이다. 여러 개의 M:1 관계를 통합하면 당연히 M:M 관계가 된다. 이 관계를 해소하면 보험계약관련자란 관계 엔터티가 탄생한다. 이때 각각의 관계들이 서로 섞이지 않도록 하기위하여 서브타입을 사용하였다.

5)직렬식 관계의 특징
가) 관계들을 관리하는 새로운 엔터티가 추가되어야 한다.
M:M 관계를 해소시켜 관계 엔터티를 생성하는 것을 말하는 것이다. 이 방법은 앞으로 설명할 양호한 유연성을 얻는 대가로 새로운 엔터티가 추가되는 비용이 발생한다. 물론 특별하게 관리할 가치가 있다면 얼마간의 비용이 발생하더라도 그렇게 관리해야 한다는 것에는 이론의 여지가 없다.

나) 관계들이 로우(Rows) 형태로 나타난다.
칼럼의 나열로 나타나는 병렬식과 크게 대비되는 모습이다. 앞서 유연성을 얻고 싶다면 업무의 변화를 엔터티나 속성의 변화로 만들지 말고, 데이터를 증가하게 만들어야 한다고 했었다. 직렬식은 계약자, 피보험자 등등 아무리 많아지고, 변경이 발생하더라도 새로운 로우들이 만들어지거나 수정됨으로써 쉽게 해결되기 때문에 유연성이 높아지는 것은 당연하다.

다) 인덱스 수가 감소하고 SQL이 단순해진다.
향후 물리 데이터 모델링, 데이터베이스 디자인 과정에서 생성할 인덱스 전략에 영향을 미친다. 즉, 병렬식인 경우와 반대로 생각하면 쉽게 이해할 수 있다. 만약, 병렬식으로 설계되었다면 많은 관계들이 다수의 칼럼(계약고객번호, 주피보험자고객번호 …)이 되었으므로 칼럼마다 인덱스가 필요해진다. 하지만 직렬식으로 되어 있는 보험계약관련자 엔터티에는 고객번호 칼럼이 하나밖에 존재하지 않으므로 당연히 고객번호에 대한 인덱스는 하나만 있어도 충분하다.

라) 새로운 관계의 추가, 관계 형태의 변경 등에 매우 유연한 형태이다.
직렬식 관계는 엔터티의 형태를 특별한 목적으로 보강하는 것 즉, 구조 변화에 대해서도 유연성을 가지고 있으므로 병렬식에 비해 유연성의 차이는 매우 크다는 것을 인정하지 않을 수 없다. 그렇기 때문에 대부분은 직렬식으로 하는 것이 바람직하다고 할 수 있다. 그렇다고 해서 앞서 소개한 공사와 부서간의 관계처럼 관리할 관계가 분명하고 내용이 독립적인 경우까지 무조건 그렇게 해야 한다는 뜻은 아니므로 오해하지 말기 바란다.

마) 관계 내용별로 상세 정보를 관리할 수 있다(자식 엔터티를 거느릴 수 있다).
모든 관계들이 관계 엔터티에서 별개의 개체로 관리되고 있으므로 이들이 자식 엔터티를 거느릴 수 있다

특수한 형태 관계

1) 순환 관계 ( Recursive Relationship )

하나의 엔터티가 다른 엔터티가 아닌 자기 자신과 관계를 맺는 관계를 순환 관계(Recursive Relationship)라고 한다. 이와 같은 순환 관계를 표현한 모델을 순환 구조 모델 또는 순환 모델이라고 하며, [그림 4-2-38]의 좌측에 표현된 조직 구조와 같은 계층 구조를 표현하는 데 유용하다.

순환 관계는 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

하나의 순환 엔터티는 각 엔터티의 모든 속성을 포함해야 한다.
각 계층에 있는 속성은 동일하게 하는 것이 가장 좋다.
순환 모델은 필수(직선) 관계로 취급될 수 없고(무한 LOOP 발생), 반드시 선택사양 관계이다.
순환 모델의 특징은 조직의 변경(추가/삭제)에 쉽게 대응할 수 있다는 것이다.

2) BOM(Bill of Materials) 관계

BOM 관계의 모델을 네트워크 구조(전철 노선이나 하이퍼링크를 갖는 웹 도큐먼트 같은)라 한다. 이러한 네트워크 구조를 제조업에서 [그림 4-2-39]와 같이 부품의 소요량 파악 등의 모델에 유용하게 이용하게 되면서 M:M 순환 구조는 BOM(Bill of Material) 모델이라 알려지게 되었다.

BOM 모델은 M:M 순환 관계라 하며, 상세 모델링 과정에서 새로운 관계 엔터티(Relation Entity, Intersection Entity)를 추가하여 두 개의 일대다(1:M) 관계로 구성된 모델로 구체화된다.

3) Arc (Mutually Exclusive) 관계

어떤 엔터티가 두 개 이상의 다른 엔터티의 합집합과 관계를 가지는 것을 배타적(Exclusive) 관계 혹은 아크(Arc) 관계라 한다. 이러한 아크 관계는 동일한 의미의 관계가 서로 다른 하나 이상의 엔터티와 배타적으로 관계를 갖고 있을 때 이를 하나로 통합함으로써 발생하게 된다.

이러한 관계의 특징은 다음과 같다.