SQLD Chapter 1 데이터 모델링의 이해 - 데이터 모델의 이해

Chapter 1 데이터 모델링의 이해

Section 01 데이터 모델의 이해

모델링의 개념

- 현실 세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정

- 데이터 베이스의 구조와 관계를 정의하며, 이를 통해 데이터의 저장, 조작, 관리 방법을 명확하게 정의

 

모델링의 특징

1. 단순화(Simplification)

- 현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부 사항을 제거

- 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐

 

2. 추상화(Abstraction)

- 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정

- 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현

 

3. 명확화(Clarity)

- 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 과정

 

데이터 모델링 유의점

1. 중복(Duplication)

- 한 테이블 또는 여러 테이블에 같은 정보를 저장하지 않도록 설계

 

2. 비유연성(Inflexibility)

- 사소한 업무 변화에 대해서도 잦은 모델 변경이 되지 않도록 주의

- 데이터 정의를 프로세스와 분리

 

3. 비일관성(Inconsistency)

- 데이터베이스 내의 정보가 모순되거나 상반된 내용을 갖는 상태를 의미

- 데이터간 상호연관 관계를 명확히 정의

- 데이터 품질 관리 필요

- 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있음

 

데이터 모델링 3가지 요소

- 대상(Entity) : 업무가 관리하고자 하는 대상(객체)

- 속성(Attribute) : 대상들이 갖는 속성(하나의 특징으로 정의될 수 있는 것)

- 관계(Relationship) : 대상들 간의 관계

 

데이터 모델링의 3단계

1. 개념적 모델링

- 업무 중심적이고 포괄적(전사적)인 수준의 모델링

- 추상화 수준이 가장 높음

- 업무를 분석한 뒤 업무의 핵심 엔터티(Entity)를 추출하는 단계

- 도출된 핵심 엔터티(Entity)들과의 관계들을 표현하기 위해 ERD 작성

 

2. 논리적 모델링

- 개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계

- 데이터 구조를 정의하기 때문에 비슷한 업무나 프로젝트에서 동일한, 형태의 데이터 사용 시 재사용 가능

- 동일한 논리적 모델을 사용하는 경우 쿼리도 재사용 가능

- 데이터 정규화 수행

- 재사용성이 높은 논리적 모델은 유지보수가 용이해짐

 

3. 물리적 모델링

- 논리적 모델링이 끝나면 이를 직접 물리적으로 생성하는 과정

- 데이터베이스 성능, 디스크 저장구조, 하드웨어의 보안성, 가용성 등을 고려

- 가장 구체적인 데이터 모델링

- 가장 구체적인 모델링이므로 추상화 수준은 가장 낮음

 

데이터 모델의 표기법 (ERD: Entity Relationship Diagram)

- 엔터티(Entity)와 엔터티 간의 관계(Relationship)를 시각적으로 표현한 다이어그램

- 1976년 피터 첸(Peter Chen)이 만든 표기법, 데이터 모델링 표준으로 사용

 

ERD 작성 절차 (6단계)

1. 엔터티를 도출한 후 그린다.

2. 엔터티 배치

3. 엔터티 간의 관계를 설정

4. 관계명 서술

5. 관계의 참여도 기술

6. 관계의 필수 여부 확인