[SQLD] 1.1 데이터 모델링의 이해

1.  데이터 모델링의 이해

데이터 모델링

: 정보시스템 구축을 위한 데이터 관점의 업무분석 기법

  현실세계의 데이터 - (약속된 표기법) -> 데이터베이스 구축

  추상화, 단순화, 정확화의 의미를 가짐

 

데이터 모델링의 중요성

- 파급효과

- 복잡한 정보요구사항의 간결한 표현

- 데이터 품질

 

데이터 모델링의 유의점

- 중복(Duplication)

- 비유연성(inflexibility)

- 비일관성(Inconsistency)

데이터 모델링

개념 모델링 -> 논리 모델링 -> 물리 모델링

(추상적)                           (실제 DB 구축 시 참고)

 

개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준 높고 업무중심적, 포괄적인 모델링, 전사적 데이터 모델링

논리적 데이터 모델링 : 키, 속성, 관계 등을 정확히 표현, 재사용성 높음

물리적 데이터 모델링 : 실제 데이터베이스에 이식가능하도록 성능, 저장 등의 물리적 성격을 고려

* 논리 모델링의 외래키는 물리 모델에서 반드시 구현되지는 않음.

데이터 독립성 요소
외부 스키마 :  View 단계. 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마 
개념 스키마 : 개념단계. 하나의 개념적 스키마로 구성 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB
내부 스키마 :  DB가 물리적으로 저장된 형식

 

데이터 독립성
논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것
                    논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음

물리적 독립성 : 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것
                    저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없음

 

Mapping(사상) : 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
논리적 사상 : 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 관련성을 정의함
물리적 사상 : 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호관련성을 정의함

 

데이터 모델링의 3요소
어떤 것(Thing)
성격(Attributes)
관계(Relationship)

모델링의 특징
(현실세계) -> 추상화, 단순화, 정확화 -> (모델)

 

데이터 모델 표기법
1976년 피터첸이 E-R Model(Entity Relationship Model) 개발
- IE, Baker 기법이 많이 쓰임
- 엔터티, 관계, 속성으로 이뤄짐

 

ERD 작성 순서
1) 엔터티 그림 

2) 엔터티 배치

3) 엔터티 관계설정
4) 관계명 기술

5) 관계의 참여도 기술 
6) 관계의 필수여부 기술

좋은 데이터 모델의 요소
- 완전성(Completenss) : 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의
- 중복배제(Non-Redundancy) : 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만.
- 업무규칙(Business Rules) : 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공
- 데이터 재사용(Data Reusability) : 데이터가 독립적으로 설계돼야 함
- 의사소통(Communication) : 업무규칙은 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현
- 통합성(Integration) : 동일한 데이터는 한번만 정의, 참조 활용

 

 

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