관계형 데이터 모델링
이 책은 저자가 실무에서 모델링을 수행하면서 얻은 이론이나 노하우를 기반으로 쓰였다. 실무 경험을 토대로 한 모델링 기법과 노하우는 저자 나름의 확고한 이론적 뒷받침이 돼 있다.

관계형 이론을 기반으로 썼지만 현실적인 면에서도 접근했으므로 모델링 전략서의 역할을 할 수 있으리라 기대한다. 전반적인 책의 내용을 습득하고 지식을 확장하면 데이터 전략가가 될 수 있을 것이다.

책 내용이 이론과 현실 사이에서 갈팡질팡하기도 하지만 저자는 이론을 중요하게 생각하는 사람이다. 독자들도 이론 없이 지은 50층짜리 아파트에서 살고 싶지는 않을 것이다.

이 책에서 이론 이외에 강조하는 것은 실전 모델링이다. 현실을 외면한 이론이 되지 않도록 하는 것이 이 책을 쓰는 목적이다. 실전적인 전략가가 돼야 한다.

01 데이터 모델링에 대한 상념(想念)
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(Relational Data Modeling)
2.2. 무결성(Integrity)
2.3. 데이터베이스 라이프 사이클
2.4. 주제 영역(Subject Area)
2.5. 데이터 표준화
2.6. ERD(Entity Relationship Diagram)
 
03 개념 모델 & 논리 모델 & 물리 모델
3.1. 개념 모델(Conceptual Model)
3.2. 논리 모델(Logical Model)
3.3. 물리 모델(Physical Model)
 
04 정규화(Normalization)
4.1. 정규화(Normalization)란?
4.2. 정규화의 목적
4.3. 아노말리(Anomaly)
4.4. 함수 종속(Functional Dependency)
4.5. 정규형의 종류
4.6. 정규형과 성능
 
05 데이터 통합(Generalization)
5.1. 데이터 통합(Generalization)
5.2. 데이터 통합의 장단점
5.3. 엔터티 통합 대상
5.4. 데이터 오너십
 
06 슈퍼타입(Supertypes)과 서브타입(Subtypes)
6.1. 슈퍼타입 & 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(Independent) 엔터티 & 종속(Dependent) 엔터티
7.3. 엔터티 종류
7.4. 엔터티 도출 원칙
7.5. 엔터티명
7.6. 엔터티 검증

08 식별자(Unique Identifier)
8.1. 업무 식별자(Business Identifiers)란?
8.2. 식별자(UID)/키(PK) 종류
8.3. 주 식별자 선정 원칙
8.4. 주 식별자 선정 절차
8.5. 주 식별자 상속
8.6. PK 제약과 유니크 인덱스
8.7. 인조 식별자 채번
8.8. 복잡한 주 식별자
8.9. 식별자 검증

09 속성(Attributes)
9.1. 속성이란?
9.2. 속성 종류
9.3. 도메인(Domain)
9.4. 복합 속성 & 다가 속성
9.5. 속성명
9.6. 코드에 관해서
9.7. 널(Null)에 관해서
9.8. 데이터 타입
9.9. 속성 검증

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

11 모델링 방법론(Modeling Methodology)
11.1. 하향식(Top-Down)과 상향식(Bottom-Up)
11.2. 리버스(Reverse) 모델링
11.3. 모델링 프로젝트 WBS(Work Breakdown Structure)

12 이력관리
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​