[SQL] 데이터 모델링의 이해 1

모델링 :

현실세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법

 

추상화(모형화, 가설적)는 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현한다는 의미

단순화는 복잡한 현실 세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념을 의미

명확화는 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확 (正確)하게 현상을 기술하는 것을 의미

 

모델링의 세 가지 관점 :

데이터 관점, 프로세스관점, (데이터와 프로세스의) 상관관점

 

데이터 모델링 :

정보시스템을 구축하기 위한 데이터관점의 업무 분석 기법

현실 세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정

데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

데이터 모델링의 중요성 :

파급효과(Leverage), 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 (Conciseness), 데이터 품질(Data Quality)

 

데이터 모델링의 유의점 :

중복(Duplication), 비유연성(Inflexibility), 비일관성Inconsistency)

 

데이터 모델링의 3단계 진행 :

개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델

개념적 데이터 모델링 :

추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행 전사적 데이터 모델링, EA수립시 많이 이용

논리적 데이터 모델링 :

시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음

물리적 데이터 모델링 :

실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

데이터독립성의 필요성 :

유지보수 비용 증가, 데이터 복잡도 증가, 데이터 중복성 증가, 요구사항 대응 저하

 

데이터베이스 3단계 구조 :

외부 단계, 개념적 단계, 내부적 단계

 

데이터베이스 스키마 구조 3단계 :

외부스키마(External Schema), 개념스키마(Conceptual Schema), 내부스키마(Internal Schema)

 

외부스키마(External Schema) :

• View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마

• DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의

개념스키마(Conceptual Schema) : 

• 개념단계 하나의 개념적 스키마로 구성 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것

• 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마

내부스키마(Internal Schema) :

• 내부단계, 내부 스키마로 구성, DB가 물리적으로 저장된 형식

• 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마

 

논리적 데이터독립성 :

개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것

논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음

(특징) 사용자 특성에 맞는 변경 가능, 통합 구조 변경 가능

물리적 데이터독립성 :

내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것

저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없음

(특징) 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경가능, 개념구조 영향 없이 물리적인 구조 변경가능

 

외부적/개념적 사상(논리적 사상) :

외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 관련성을 정의함

(예) 사용자가 접근하는 형식에 따라 다른 타입의 필드를 가질 수 있음. 개념적 뷰의 필드 타입은 변화가 없음.

개념적/내부적 사상(물리적 사상) :

개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호관련성 정의

(예) 만약 저장된 데이터베이스 구조가 바뀐다면 개념적/내부적 사상이 바뀌어야 함. 그래야 개념적 스키마가 그대로 남아있게 됨.

 

데이터 모델링의 세 가지 요소 :

어떤 것(Things), 성격(Attributes), 관계(Relationships)

 

ERD 작업순서 :

1. 엔터티를 그린다.

2. 엔터티를 적절하게 배치한다.

3. 엔터티간 관계를 설정한다.

4. 관계명을 기술한다.

5. 관계의 참여도를 기술한다.

6. 관계의 필수여부를 기술한다.

 

좋은 데이터 모델의 요소 :

완전성, 중복배제, 업무규칙, 데이터 재사용, 의사소통, 통합성

 

엔터티 :

업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(Thing)

인스턴스들의 집합

(예) 과목(엔터티) - 수학, 영어, 국어(인스턴스)

 

엔터티의 특징 :

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다. (예. 환자, 토익의 응시횟수, ...)

• 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.

• 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다.('한 개'가 아니라 '두 개 이상')

• 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.

• 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.

• 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

 

엔터티의 분류 :

유무형에 따라 유형, 개념, 사건으로

발생시점에 따라 기본, 중심, 행위로

 

기본엔터티 : 

그 업무에 원래 존재하는 정보로서 다른 엔터티와의 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성 가능

자신은 타 엔터티의 부모의 역할을 함

다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가지게 됨

 

 

참고: https://coding-moomin.tistory.com/m/25