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문제 정의
- 데이터 구조를 이해하는 문제는 오래되고, 불완전하게 설계되고, 빈약하게 문서화된 응용을 다룰 때 특히 복잡하다. 데이터 구조 추출과정은 모든 명시적이고 암시적인 구조와 속성들을 문서화하기 위해 완전한 논리 스키마를 보강하는 것에 목적이 있다. 이 과정의 주된 문제는 많은 구조와 속성들이 프로그램의 절차 절에서 제어되고 관리되지만, 명시적으로 선언되지 않고 암시적이라는 사 실이다.
- 본 논문에서는 관계 데이터베이스에서 역공학을 이용하여 데이터 구조를 추출해 내는 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
- 본 논문에서는 세 개의 파일을 사용하는 작은 COBOL 프로그램을 원시 데이터로 사용하여 COBOL 파일의 집합이 관계 테이블로 변환되는 사례 연구를 기술한다.
- 비 표준화된 프로그래밍 스타일과 데이터 관리 시스템의 기술상 한계 때문에 데이터에 관한 구조상 정보의 중요한 부분이 프로그램들의 절차 코드와 사용자 인터페이스에서 그리고 데이터 자신에서 매설될 수 있다. 본 논문은 데이터베이스 역공학을 이용한 데이터 구조 추출과정에서 명시적이고 암시적인 구조에서 외래키를 추출하는 것을 제안하였다. 외래키를 찾기 위한 가설을 제안하는 대부분의 도구는 “필드가 레코드 타입 R의 식별자에 같은 이름을 갖는다면, 그 R올 외래키로 선언한다," 는 식의 원시적인 방법을 사용한다.
가설 설정
- .그것은 액세스키에 의해 지원된다(즉, INDEX).
- Kett[4] 는 데이터베이스에서 엔티티들의 클러스터를 생성시키는 과정을 처리하기 위해 객체-관계 모델에서 일대다 관계를 사용한다. 이 작업은 정확한 데이터 모델을 이용하는 것을 가정한다.
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