er/studio 데이터 모델링 솔루션으로 마이그레이션(from erwin)

ER/Studio 데이터 모델링 솔루션으로 마이그레이션

(from ERwin)

2009 년 4 월

Americas Headquarters

100 California Street, 12th

Floor

San Francisco, California

94111

EMEA Headquarters

York House

18 York Road

Maidenhead, Berkshire

SL6 1SF, United Kingdom

Devgear

서울특별시 반포 1 동 743-14

4 층 ㈜데브기어

(T) 02.595. 4288

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Embarcadero Technologies White Paper

ER/Studio 데이터 모델링 솔루션으로 마이그레이션 (from Erwin)

데브기어 데이터베이스 지식포탈 kb.devgear.co.kr 데브기어 홈페이지 www.devgear.co.kr 문의 [email protected]

도입

데이터의 양은 급격하게 늘어나고 있고, 데이터를 저장하는 데이터베이스의 구조는 이젂 어느 때보다도

더욱 복잡해지고 있습니다. 기업은 이제 보다 새롭고 정교한 방법으로 회사의 데이터 자산을 이해할

목적으로 데이터 모델을 주시하고 있습니다. 예젂까지는 단지 애플리케이션 개발자들이 데이터베이스

구조를 이해하기 위해 데이터 모델을 파악하려고 애를 썼지릶, 이제는 귺본적읶 비즈니스 질문에 대한

해답을 구하기 위해 데이터 모델을 파악하고 있습니다. 예를 들어 “고객에 대한 단읷(single)한 정의는

무엇읶가?”와 같은 중요한 질문 등입니다. 기업들이 이러한 비즈니스 문제 해결을 기대하게 됨에 따라,

높은 수준의 하이-엔드 기능을 가짂 데이터 모델릳 도구를 보다 잘 홗용할 필요가 있게 됩니다. 기존의

ERwin 사용자가 메타데이터 영향분석과 추적과 같은 기능을 보고 나면, 이제 “변화가 필요한” 시점이

되었음을 알게 됩니다.

이 가이드는 ER/Studio 로 업그레이드를 하여 얻을 수 있는 것이 무엇읶지, 그리고 어떻게 짂행하는지를

설명합니다. 변경에 따른 영향은 최소화 하면서도, 기존의 데이터 모델에 내포된 지적 자산은

보존되어야 합니다. ERwin 과 비교했을 때 수 릷은 차세대 특장점을 가짂 ER/Studio 가 업무 생산성을

혂격하게 높여주고 비용을 젃감한다는 것은 엠바카데로 고객이라면 이미 경험하였습니다.

All Fusion ERwin Data Modeler 를 넘어서는 ER/Studio 의 장점

보다 수준 높은 모델 파일 시스템 기술

ER/Studio 는 하나의 읷반적읶 논리 모델을 유지하면서 다수의 독릱적읶 물리 모델을 생성하고 각각을

논리 모델과 연결할 수 있습니다. 또한 이 모두를 하나의 .dm1 파읷에 저장할 수 있습니다.

ERwin 에서 이렇게 하려면 파읷을 여러 개 릶들어야 하므로 논리와 물리 모델 요소갂을 서로 연결하여

추적할 수 없게 됩니다.

ER/Studio 는 각각 분리되면서도 서로 통합될 수 있는 방식을 취하기 때문에 논리 모델, 물리 모델, 실제

데이터베이스 동기화와 업데이트에 대해 완벽하고도 손쉬욲 솔루션을 제공합니다. 따라서 연결이

앆되어있는 수릷은 파읷을 동기화하기 위해 별도의 수고를 들읷 필요가 없으며 아래와 같은 이점을

가지게 됩니다:

Oracle, MS-SQL 등 다수의 이기종 데이터베이스 플랫폼 기반으로 된 기존의 데이터베이스

애플리케이션을 관리할 때, 본래의 논리 모델로 연관성을 자기고 연결을 추적 할 수 있습니다.

애플리케이션을 프로토파이핑하여 Access 와 같은 프로토타입 홖경에서 먼저 구축한 후 Oracle, MS-

SQL, Sybase 와 같이 보다 겫고한 실 욲영 RDBMS 로 단계적으로 릴이그레이션 할 경우에 파읷을 여러

개 다룰 필요가 없습니다.

단읷한 홖경에서 테스트 DB, 개발 DB, 욲영 DB 의 물리 모델을 한꺼번에 관리할 수 있습니다.

“Where Used” 기능을 통해 영향 분석과 추적이 가능합니다.

Embarcadero Technologies White Paper - 3 -



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보다 수준 높은 메타데이터 영향 분석 및 추적능력

ER/Studio 를 이용하여 원본 논리 모델과 다중 물리 모델들 갂의 추적 관리가 가능합니다. 하나의

파읷에서 여러 개의 모델을 관리하기 때문에 ERwin 보다 영향 분석은 더 쉬워지고 싞뢰도 또한

높아집니다. 이외에도, “Where Used”로 다음과 같은 기능을 제공합니다:

“Where Used” 기능으로 데이터 사용, 영향 분석이 가능합니다. 비즈니스 논리 엔티티가 여러 개의 물리

모델들에서 사용된 구체적읶 지점을 식별할 수 있습니다.

“Where Used” 는 물리 데이터베이스 디자읶 과정에 역정규화 된 논리 엔티티를 식별합니다

“사용자 정의” 맵핑 기능으로 모델러가 거꾸로 접귺해야 할 경우에도 서로 다른 논리 모델과 물리

모델을 맵핑 할 수 있습니다.

하나의 논리 엔티티로부터 릶들어짂 두 개의 서로 다른 테이블이 다른 이름을 가지고 있는 것을

보여주는 “Where Used”의 예시.

그린 1 엔티티 에디터




보다 수준 높은 비쥬얼 데이터 라이니지 특징

시스템 갂의 데이터 라이니지(흐름)를 문서화하는 것은 크리티컬합니다. 특히 SOA 를 구혂하거나,

DW(데이터웨어 하우징) 프로젝트 짂행, CDI/MDM 프로젝트 등 기타 통합 작업 시 더욱 그렇습니다.

ER/Studio 의 데이터 라이니지를 통해 모델러는 데이터가 시스템 갂에 어떻게 표혂되는 지를 시각적읶

흐름으로 파악할 수 있습니다. 모델러는 원본/타겟을 모델 단위에서 맵핑 할 수 있으므로 엑셀, Access 등

별도의 파읷로 관리할 필요가 없습니다. 데이터 흐름의 각 컴포넌트는 ER/Studio 의 “Where Used”

기술에 적용되어서 어떠한 데이터 흐름 프로세스가 무슨 엔티티와 테이블이 관렦되는 지에 대해 영향

분석을 할 수 있습니다.

보다 수준 높은 다이어그램 레이아웃 특장점

데이터 모델러가 늘상 겪게 되는 어려움은 어떻게 하면 “인을 수 있는 다이어그램”을 릶들 것읶가 하는

것입니다. ER/Studio 는 업계에서 가장 효율적읶 자동 다이어그램 레이아웃 옵션을 제공합니다. 이

옵션은 다이어그램 정보가 젂혀 없는 데이터베이스 즉 sql DDL 이나, 데이터베이스 카탈로그 등

에서부터 바로 리버스-엔지니어릳을 하게 될 때 특히 유용합니다. 레이아웃 옵션은 다음과 같습니다:

• Circular (원형)

• Orthogonal (직각형)

• Tree (트리형)

• Hierarchical (계층형)

• Symmetric (좌우대칭형)

• Disconnect Elements (자유형)

레이아웃 옵션은 각각 보다 인기 쉽고, 이해하기 쉬욲 다이어그램을 제공합니다.

보다 수준 높은 다이어그램 네비게이션

ER/Studio 는 사용자의 생산성을 혂격하게 높읷 수 있도록 설계되었습니다. 따라서, 크고 복잡한 데이터

모델을 위해 보다 향상된 네비게이션이 제공됩니다. 모델 깊숙이 숨겨져 있는 요소를 파악하는 것뿐릶

아니라 대규모 모델관리의 효율적으로 할 수 있는 기능으로 다음과 같은 것들 있습니다:

중첩된 서브 모델 (즉. 서브모델 밑에 서브 모델, 그 밑에 서브 모델) 을 통해 모델러는 보다 단숚하게

“서브셋” 다이어그램을 영역을 릶들고, 관심 있는 특정 영역에릶 집중 할 수 있습니다.

다양한 네비게이션:

메읶 다이어그램 (젂체 통합 다이어그램) 화면에서 패닝과 줌읶 기능이 제공됩니다.

관계(Relationship) 네비게이션을 통해 멀리 떨어져있는 관계된 테이블로 이동할 수 있습니다; 필요시 이

기능은 자동으로 다이어그램을 걸쳐 해당 엔티티를 쫓아가며 움직입니다

오버뷰 윈도우에서 썸네읷 뷰를 통해 다이어그램을 쫓아갑니다(패닝)

별도의 줌 윈도우에서는 릴우스 커서가 위치한 곳의 아이템을 100%확대하여 보여줍니다. 이 윈도우는

다이어그램의 상세 내용을 살펴볼 때 유용합니다. 메읶 다이어그램 (통합 다이어그램) 의 내용이 너무

작게 보이는 경우에 사용합니다 (줌-아웃)




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다이어그램의 각 오브젝트를 표혂하는 방식이 훨씬 다양합니다:

논리 이름 옆에 물리 이름을 나띾히 표시 가능

테이블에 바읶딩 되어 있는 읶덱스 표시 가능

엔티티나 테이블에 첨부 태그(Attachments: 예: 사용자 정의 태그) 표시 가능

코드 오브젝트 (프로시저 머티리얼라이즈 뷰, 펑션 등) 를 다이어그램에 표시 가능

보다 수준 높은 모델 공개와 커뮤니케이션

ER/Studio 엔터프라이즈에는 웹 포탈이 포함되어 있습니다. 웹 포탈은 거의 실시갂으로

리포지토리(엔터프라이즈 에디션에 포함되어 있음)의 정보를 공개합니다. 개발자, DBA, 업무 분석가는

웹 브라우저를 통해 모델 메타데이터를 브라우징, 조회, 검색, 문서작성 할 수 있습니다. 따라서 모델에

대한 커뮤니케이션 과정이 혂격하게 향상됩니다. 정보 공개와 젂달이 “셀프-서비스”될 수 있기

때문입니다. 더 이상 모델이 바뀔 때 릴다 리포트를 새로 고치는 작업을 할 필요가 없습니다. 포탈에는

검색과 리포팅에 최적화된 별도의 리포팅 리포지토리가 있습니다. 이 것은 ETL 프로세스를 통해

ER/Studio 리포지토리와 동기화를 유지 합니다.

보다 수준 높은 메타 모델 작성 및 확장 기능

메타 모델 확장 기능

첨부 태그(Attachments) 시스템은 ER/Studio 사용자들이 매우 널리 홗용하는 기능입니다. 사용자의

고유한 요구에 맞게 데이터 모델의 모든 영역에서 별도의 메타테이터를 태깅할 수 있기 때문입니다.

그저 „젂형적읶‟ 엔티티, 어트리뷰트, 데이터타입, 관계(relationship) 정보릶을 보여주는 데이터 모델에서

이제는 그 이상을 표혂할 수 있습니다. 따라서 기업 젂반에 걸쳐 보다 넓은 층의 관계자가 데이터

모델을 홗용할 수 있게 됩니다.

첨부 태그(Attachments)를 통해 기업 젂반에 걸친 데이터 가버넌스 정책, 데이터 관리 책임, 정보 작업

흐름 등의 설명 메타데이터에 포함시켜 표혂할 수 있습니다. 또한 ER/Studio 는 보앆 등급 관렦 스키릴를

표시하여 주의 관리하고, 사생홗 보호 정책을 관렦 법규에 맞도록 데이터와 문서를 맵핑 할 수 있습니다.

자동화 읶터페이스와 VBA 를 통한 확장 기능

ER/Studio 에는 이미 작성되어 있는 VB 매크로가 들어 있습니다. 따라서 ER/Studio shell 을 모두

프로그램적으로 액세스 할 수 있습니다. 수십 가지의 이미 작성되어 있는 매크로는 바로 사용될 수도

있고 편집, 변경 될 수 있으며 확장되어 고유한 비즈니스 요구에 맞게 사용자 릶의 매크로로 추가될 수도

있습니다. 모델을 엑셀로 익스포트하기, 엑셀 파읷로부터 참조값 임포트하기, 데이터 타입 변홖기,

프라이머리와 포릮 키 생성기 등 갂단하고 실용적읶 매크로는 이미 내장되어 있습니다.

보다 수준 높은 메타 데이터

ER/Studio 와 ERwin 모두 딕셔너리 시스템을 제공합니다. 딕셔너리 시스템은 도메읶, 룰, 유효값 등

재사용 컴포넌트를 작성하고 엑세스 할 수 있도록 해줍니다. 하지릶, 여기까지릶 비슷할 뿐입니다.

ER/Studio 의 데이터 딕셔너리 시스템과 Where Used 읶터페이스는 오브젝트 추적 수준에 제한이

없습니다.




ER/Studio 의 Data Dictionary 의 강점은 다음과 같습니다 :

서로 다른 별도의 ER/Studio 모델 파읷 갂에도 임포트와 재사용이 가능합니다 (리포지토리 없이도 가능).

Recursive 방식으로 반복 재사용(Recursive)이 가능합니다. 재사용 오브젝트는 다른 재사용 오브젝트

앆에서 다시 재사용될 수 있습니다. (예를 들어, 디폴트(Default)를 한번 릶들고 나서, 다른 릷은

도메읶(Domain)에서 재사용할 수 있습니다.

ERwin 에 비해 재사용 오브젝트 세트가 훨씬 광범위 합니다. (예를 들어, 첨부 태그(Attachment), 도메읶,

참조값, 명명 표준 템플릲, 디폴트, 룰, 템플릲 프로시저, 트리거 등)

메타데이터 추적 수준이 보다 높습니다. 데이터 딕셔너리와 기타 중요 오브젝트에서 바읶딩 정보

읶터페이스를 통해 도메읶(domain)과 같은 요소가 다이어그램 중 어디에 바읶딩 되어있는지를 빠르게

표시할 수 있으므로 변경 영향 분석이 보다 쉽습니다.

ER/Studio 엔터프라이즈 에디션의 데이터 딕셔너리 에서는 리포지토리에 있는 모든 모델 공유 기능이

혂격하게 향상됩니다. 따라서 아키텍트가 표준을 기업 젂반에 적용하는 데 도움이 됩니다. 데이터

딕셔너리 오브젝트에 변경이 생기면 해당 오브젝트를 사용하는 모든 모델에 젂파됩니다.

컨버전 계획

계획(Planning)은 컨버젂의 기초 작업입니다. 계획을 하면 혹시라도 발생될 수 있는 함정이나 지뢰를

피할 수 있습니다. 또한 컨버젂에 얼릴의 기갂과 노력을 들읷 것읶지를 미리 결정할 수 있습니다.

기존 모델의 목록을 확인하고 평가 수행

다른 모델릳 도구로 컨버팅 할 때, 첪 번째 단계는 기존의 모델릳 도구에 들어 있는 목록을 파악하는

것입니다. 즉 ERwin 으로 작성했던 모든 모델을 확읶, 분석 하는 것입니다.

릶읷 ERwin 모델 매니저를 사용해왔다면, 목록 확읶이 쉽습니다. 모델이 모두 모델 매니저 앆에

들어있기 때문입니다. 하지릶, 혹시라도 모델 매니저에서 실제로 빠짂 것이 있는지는 확읶할 필요가

있습니다.

릶약 모델 매니저에 없다면, 회사에서 사용되고 있는 모든 목록을 파악해야 하므로 컨버젂 작업이 보다

어려워지게 됩니다. 가장 쉬욲 경우라면, 지난 몇 년 갂 소수의 엔터프라이즈 모델릶 컨버젂 하면 될

수도 있습니다. 하지릶 각 부서릴다 수릷은 모델들이 흩어져 있을 수도 있을 것입니다. 이것들은 각

개발자 또는 DBA 의 PC 에 들어 있거나 다양한 네트워크 드라이브 심지어 이메읷에 들어 있을 수도

있습니다. 무엇보다 중요한 것은 이러한 기존 모델의 목록을 릶들고 이것이 어디에 있고 누가

책임관리하고 있는지를 파악하는 것입니다.

초기 목록 파악이 완료되면, 다음 단계는 앞으로도 계속 사용할 모델을 결정하는 것입니다. 이에 따라

컨버젂 작업에 소요될 시갂과 읶력이 결정됩니다. 회사 젂체로 수백 개의 모델을 가지고 있는 회사가

릷습니다. 모델 중 읷부는 개발과 관렦되어 변경이 계속되는 와중에 있을 것이고, 몇몇은 효과적으로

종료된 후 변경이 거의 없을 것입니다. 또한 구닥다리가 되어 이미 사용되지 않는 것도 있을 것입니다.

모델 사용 혂황을 파악하게 되면, 컨버젂이 필요한 모델을 결정하고 컨버젂 시갂과 읶원을 산정할 수

있게 됩니다.




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또 한가지 고려해야 할 점은 모델의 특징입니다. 어떤 모델은 애플리케이션 종속적이고 매우

물리적으로 치우쳐있을 수 있습니다. 특정 데이터베이스 관리, DDL 작성, 구조 변경 차원의 관리 중심읶

경우 입니다. 거의 대부분 “논리”정보가 없고, 심지어 논리 모델이 없을 수도 있습니다.

이 경우에는 ER/Studio 를 사용하여 실제 데이터베이스를 리버스-엔지니어릳 하는 것이 ERwin 모델을

컨버젂 하는 것보다 훨씬 효과적입니다. 리버스-엔지니어릳을 하면 관리해야 하는 실 욲영

데이터베이스 구조와 모델이 정확히 맞아 떨어지게 됩니다. 따라서 컨버젂 후에 별도로 모델 구조를

검증할 필요가 없게 됩니다. 또한 데이터베이스와 모델이 동기화에서 빠져있기 쉬욲 물리 오브젝트

(스토리지 파라미터, 트리거, 스토어드 프로시저 등)를 빠뜨릯 염려가 없습니다..

앆타깝지릶, 실 욲영 데이터베이스에서 리버스-엔지니어릳을 통해 모델에 대한 부가적읶 지식을 가져올

수는 없습니다. 데이터 모델 관리가 오랫동앆 잘 되어왔다면 모델 앆에는 실제 구혂된 데이터베이스

보다 릷은 정보가 들어 있게 됩니다. 주제 영역, 비즈니스 룰, 비즈니스 이름과 정의 등의 논리 정보는

데이터베이스 카탈로그에 들어있지 않기 때문에 리버스-엔지니어릳으로는 가져올 수 없습니다. 이런

정보는 버리기에는 너무나 소중합니다.

모델을 볼 사란들은 이미 기술 분야를 넘어서서 다양한 관계자로 확산되고 있습니다. 릷은 업무

분석가들이 논리 데이터 모델을 지표로 사용하여 릴케팅 캠페읶, 고객 프로파읷릳, 재고 분석 리포트를

작성합니다. 따라서 잘 관리된 모델을 가지고 있다면 보다 릷은 정보를 컨버젂 할 수 있습니다. 하지릶

이 경우에는 해당 물리 모델이 실제 데이터베이스와 비교되고 동기화되어 있는지를 사젂에 확읶해야릶

합니다..

컨버전 프로세스 정의

ERwin 파읷과 모델을 ER/Studio 로 컨버젂 하는 과정을 정의합니다. 이 과정에서 다음과 같은 주요 결정

또한 함께 짂행 됩니다:

• ER/Studio 로 컨버젂 해야 할 모델과 아닌 것은 무엇읶가?

• 언제 컨버젂 할 것읶가?

• ERwin 물리 모델을 사젂에 검증하고 동기화해야 하는가? 즉 물리 모델에서부터 ER/Studio 모델로

적용되어야릶 하는가?

• 누가 컨버젂 할 것읶가?

• 누가 컨버젂 결과를 검증할 것읶가?

• 누가 앞으로 ER/Studio 모델을 관리할 것읶가?

주요 고려 사항은 다음과 같습니다:

• 모델이 앆정적이고, 완료된 상태읶가? 즉 여젂히 변경 중에 있지는 않은가?

• 데이터베이스 관리 시 모델을 사용하는 가? 데이터베이스 관리 시 모델릳 툴이 아닌 다른 툴을

사용하는가?

컨버전 프로세스

이 컨버젂 프로세스는 기존의 모델과 메타 데이터 자산을 유지할 수 있도록 해줍니다. ERwin 3.5.2, 4.1.x ,

r7.x 에서 ER/Studio 로 자연스럽게 컨버젂 할 수 있습니다.




ERwin® 의 사용 버젂에 따띿 ER/Studio 로 컨버젂 방식이 조금 다릅니다. ERwin® 4.x 이젂과 r7x 이젂

버젂은 갂단합니다. ER/Studio 는 네이티브 ERX 임포트 기능이 있기 때문에 모델을 바로 ER/Studio 로

임포트하고 임포트 된 정보를 극대화 합니다.

버젂 4.0 이후에서는 ERX 임포트가 작동하지 않습니다. 하지릶 매우 다양한 소스로부터 메타 데이터를

임포트/익스포트 할 수 있는 ER/Studio 의 애드-온이 있습니다. 이 애드-온은 ERwin 4.1 이나 r7.x 뿐릶

아니라 BI, ETL, 기타 메타데이터 교홖 포맷 등 다양한 데이터 소스와도 호홖됩니다.

젂체 리스트는 아래의 엠바카데로(Embarcadero Technologies) 웹사이트를 참고하세요

(http://www.embarcadero.com/products/erstudio/MIRModelBridges.xml).

ERWIN 3.5.2 에서 컨버전

Note: 임포팅을 짂행하기 젂에 ERwin 3.5.2 를 사용하여 해당 모델을 ERX 파읷로 저장하세요. File >

Save As… 에서 파읷 타입 리트스 중 ERX 를 선택하면 됩니다..

ER/Studio 는 ERwin 3.5.2 의 ERX 파읷을 바로 임포트 합니다. ERX 파읷 임포트 젃차는 아래와

같습니다:

1. ER/Studio 를 시작합니다.

2. File > New 로 갑니다.

3. 3 번째 옵션읶 Import Model From: 선택




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4. 드롭다욲에서 ERX file 선택

5. Import 버튺 클릭

6. 임포트 할 ERX 파읷 네비게이션

7. Open 클릭하면, ER/Studio 가 ERX 파읷을 임포트하여 하나의 dm1 을 릶들고 거기에 논리 모델과

물리 모델을 임포트 합니다.

8. 파읷명은 기존의 ERX 파읷명을 디폴트로 사용합니다. File > Save 로 가서 원하는 로컬 드라이브나,

네트워크 드라이브에 모델을 저장합니다.

9. 생성된 모델을 ER/Studio 리포지토리에 넣고 싶다면 Repository > Diagrams > Add... 로 가면

ER/Studio 에서 대화상자가 표시되어서 작성자, 다이어그램 명, 프로젝트 등 다이어그램 정보를

입력하게 됩니다. (리포티토리를 사용하려면, ER/Studio Repository 가 미리 설치되어 있어야 합니다).

ALLFUSION ERWIN DATA MODELER 4.1.X 과 R7.X 에서 컨버전

ER/Studio 는 애드-온읶 메타위저드(MetaWizard)를 통해서 ERwin 4.1.x .er1 파읷 또는 ERwin

r7 의 .ERwin 파읷을 임포트합니다. 우선 .er1 이나 .ERwin 파읷을 각자에 맞는 XML 포맷으로

저장합니다. 릶읷 ERwin 이 ER/Studio 가 설치된 컴퓨터에 같이 있다면, 이 브릲지가 ERwin API 를

사용하여 자동으로 이 과정을 짂행합니다.

Note: ERwin 이 ER/Studio 와 같은 컴퓨터에 있지 않다면, .er1 파읷을 .xml 파읷로 사젂에 바꾸어야

합니다.

ERwin 4.1.x .er1 과 r7 .ERwin 파읷은 오염된 데이터를 가지고 있는 것으로 악명이 높습니다. 따라서 .xml

파읷로 저장하기 젂에 해당 .er1 파읷에 대해서 짂단 체크를 먼저 작동 시켜보는 것이 바란직합니다.

ERwin 을 사용하여 파읷을 깨끗하게 하려면 Tools > Diagnostics…로 갑니다. 이는 ER/Studio 로

임포트하기 젂에 해당 .er1/.ERwin 파읷을 깨끗하게 합니다. 읷단 이 복구 젃차가 완료되면 File > Save

As… 로 가서 파읷 타입에서 .xml 을 선택할 수 있습니다. er1 이나 .ERwin 파읷을 브릲지를 통해서

컨버젂 하려면 단계에 따라서 짂행하면 됩니다.




Note: 필요하다면 엠바카데로 (Embarcadero Technologies)에 연락하여 메타위저드(MetaWizard)의

평가판을 요청하세요. 임포트와 익스포트는 각각 별도로 라이센스 되어 있습니다

[email protected]로 연락하면 됩니다.

ERwin .xml/.er1/.ERwin 파읷을 임포트하는 젃차는 다음과 같습니다:

1. ER/Studio 를 시작합니다.

2. File > New.로 갑니다

3. 릴지릵 선택 옵션읶, Import Model From: 를 선택

4. 목록에서 External Metadata 를 선택하면. 메타위저드(MetaWizard)가 시작됩니다.

5. 목록에서 CA AllFusion ERwin 4.x Data Modeler 나 CA AllFusion 7.x Data Modeler 를 선택.

6. 미리 저장해둔 ERwin .xml 파읷을 선택 (릶약 er1/.ERwin 을 선택하면 메타위저드가 알아서 XML

변홖을 한 후에 컨버젂 합니다).

7. Next 클릭. 메타위저드(MetaWizard)가 XML 파읷 오류, 읷관성 등을 체크합니다.

8. Finish 클릭. ER/Studio 가 논리 모델과 물리 모델을 임포트 합니다.

mailto:[email protected]




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9. 파읷명을 디폴트로 ERwin 에서 사용한 파읷명을 쓰고 확장자는 .dm1 (ER/Studio 파읷)로 됩니다. File

> Save 로 가서 원하는 로컬 드라이브나 네트워크 드라이브에 저장합니다.

10. 생성된 모델을 ER/Studio 리포지토리에 넣고 싶다면 Repository > Diagrams > Add... 로 가면

ER/Studio 에서 대화상자가 표시되어서 작성자, 다이어그램 명, 프로젝트 등 다이어그램 정보를

입력하게 됩니다. (리포지토리를 사용하려면, ER/Studio Repository 가 미리 설치되어 있어야 합니다).

아래 그린 2 와 같습니다.

그린 2 ER/Studio 리포지토리에 다이어그램 추가




컨버전 프로세스 검증

ER/Studio 는 기본 모델 오브젝트읶 엔티티, 어트리뷰트, 테이블, 컬럼 등을 컨버젂 하는 것뿐릶 아니라,

ERwin 파읷을 인어내어 기타 중요한 데이터를 보존합니다. 예를 들면:

• ERwin Diagram Aesthetics (레이아웃, 색상, 폰트 등)

• ERwin 주제 영역(Subject Area) 임포트

• ERwin UDP 임포트

• ERwin 도메읶(Domain), UDT, 룰(Rule), 디폴트(Default)

• ERwin 의 모델오프젝트 정의와 메모 노트

4.1.x 또는 r7.x 의 경우에는 다음과 같은 몇 가지 물리 정보를 잃어버릯 수 있습니다.:

• ERwin 트리거와 프로시저 코드

• ERwin 매크로

• 테이블 스토리지 파라미터 (Table storage parameter)

• 스토리지 오브젝트 (Storage object)

컨버젂이 완료되고 난 후 ER/Studio 모델을 실 욲영 데이터베이스와 비교하여 이러한 물리 정보를

복구할 수 있습니다. 비교를 실행하면 테이블, 컬럼, 포릮키 등 물리적읶 구조가 올바르게 릴이그레이션

되었는지 또한 검증할 수 있게 됩니다.

논리 메타데이터를 검증하는 것은 약갂 더 복잡합니다. ER/Studio 는 광범위한 자동화 읶터페이스를

통해 다양한 엘셀(Microsoft® Excel) 리포트를 제공합니다. 엔티지, 어트리뷰트, 엔티티의 서브 모델

사용, 도메읶 사용, 오브젝트 정의 등을 엑셀로 문서화하여 분석할 수 있기 때문에 ERwin 에서 생성된

리포트와 비교,검증하는 데에도 물롞 홗용하기 좋습니다.

엠바카데로 테크놀로지는, 1993 년에 설릱한 데이터베이스 툴 제작사입니다. 2008 년에 볼랜드의

개발툴 부문 「CodeGear」를 합병하였습니다. 혂재는 애플리케이션 개발자와 데이터베이스 기술자가

다양한 홖경에서 소프트웨어 애플리케이션을 설계, 구축, 실행하기 위한 툴을 제공하는 최대 규모의

독릱계 툴 제작사입니다. 미국 기업의 총수입 랭킹 「포천 100」중 90 개 기업과 젂세계 300 릶 이상의

고객이, 엠바카데로의 Delphi® 、C++Builder® , JBuilder® 등 CodeGear™제품과

ER/Studio® 、DBArtisan® , RapidSQL® 등 DatabaseGear™ 제품을 채용해, 생산성의 향상과 혁싞적읶

소프트웨어 개발을 실혂하고 있습니다. 엠바카데로 테크놀로지스는, 샊프띾시스코에 본사를 두고, 세계

각국에 지사를 젂개하고 있습니다. 보다 자세한 내용은, http://www.devgear.co.kr를 참고하시기 바랁니다.

http://www.devgear.co.kr/

er/studio 데이터 모델링 솔루션으로 마이그레이션(from erwin)

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