[ SQLD 이론 심화 ] Chapter 01. 데이터 모델링의 이해

1. 데이터 모델의 이해

• 모델링의 정의
  복잡한 현실세계를 단순화함.
  일정한 표기법에 의해 표현함
  
  
• 모델링의 특징
  추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현함
  단순화 : 제한된 표기법이나 언어로 표현
  명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 애매모호함을 제거하고 정확하게 기술함
  
  
• 모델링의 세가지 관점
  데이터 관점 : 업무가 어떠한 데이터와 관련이 있는지
  프로세스 관점 : 무엇을 해야하는지 
  상관 관점 : 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지
  
  
• 데이터 모델링의 중요성
  파급효과(Leverage) : 데이터 모델링을 시작으로 시스템이 개발되므로 중요
  간결한 표현
  데이터 품질 : 데이터의 중복, 비 유연성, 비 일관성이 발생할 수 있음
  
  
• 데이터 모델링의 3단계 진행
  개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무 중심적. 포괄적인 수준의 모델링
  논리적 데이터 모델링 : 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확히 표현. 재사용성 높음
  물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
  
  
• 프로젝트 생명주기
  정보전략계획(개념적) -> 분석(논리적) -> 설계(물리적) -> 개발 -> 테스트 -> 전환 / 이행
  
  
• 데이터 독립성의 필요성
  유지보수 비용이 줄어듬
  데이터 복잡도도 줄어듬
  중복 데이터가 줄어듬
  
  
• 데이터베이스 3단계 구조

   - 외부 스키마 : View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성. 사용자 개개인이 보는 개인적 DB 스키마 (사용자 관점)
   - 개념 스키마 : 개념 단계 하나의 개념적 스키마로 구성 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술함 (통합 관점)
   - 내부 스키마 : 내부단계. DB가 물리적으로 저장된 방식. 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법 표현 (물리적 관점)

 

• 데이터 독립성
  논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되더라도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것
  물리적 독립성 ; 내부 스키마가 변경되더라도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것
  
  
• 매핑
  외부적/개념적 사상 (논리적 사상) : 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 호환성을 정의
  개념적/내부적 사상 (물리적 사상) : 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호 호환성을 정의
  
  
• 요소
  엔터티, 애트리뷰트, 릴레이션
  
  

2. 엔터티

2개 이상 속성, 인스턴스를 가짐

 

• 특징
  반드시 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 함
  유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 함
  영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이여야 함
  속성이 있어야 함
  다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 함
  
  

3. 속성

의미상 더 이상 분리되지 않는다.
주 식별자에 함수적 종속성을 가져야 함. 

 

• 분류
  기본 속성 
  설계 속성 : 원래 존재하지 않지만 설계중 도출해내는 속성
  파생 속성 : 다른 속성으로부터 계산이나 변형이 되어 생성되는 속성
  
  PK 속성, FK 속성, 일반속성
  
  
• 도메인 
  속성이 가질 수 있는 값의 범위
  
  

4. 관계

상호 연관성이 있는 상태

 

• 분류
  존재의 의한 관계 : 부서 - 사원
  행위에 의한 관계 : 고객 - 주문
  
  
• 표기법
  관계명, 관계 차수(Cardinality), 선택사양(필수관계, 선택관계)
  
  

5. 식별자

엔티티의 각 인스턴스를 개별적으로 식별하기 위해 사용되는 릴레이션 혹은 애트리뷰트의 조합

유일하게 구분되어야 하며 유일성을 만족하는 속성의 수는 최소가 되어야 함.

자주 변하지 않아야 하며 값이 반드시 있어야 함

• 특징
  유일성, 최소성, 불변성, 존재성
  
  
• 분류
  주식별자 / 보조식별자
  내부식별자 / 외부식별자 : 스스로 생성 여부
  단일식별자 / 복합식별자
  본질식별자 / 인조식별자 : 대체 여부
  
  
• 식별자 도출 기준
  자주 사용하며 같은 이름으로 기술되지 않아야 함
  또한 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 함
  
  
• 식별자관계와 비식별자 관계의 결정
  외부식별자는 다른 엔터티와의 관계를 통해 자식 쪽에 엔터티에 생성되는 속성.
  자식 엔터티에서 부모엔터티로부터 받은 외부식별자를 자신의 주식별자로 이용할 것인지 결정해야 함.
  
  식별자 관계만으로 연결된 데이터 모델은 주식별자 속성이 지속적으로 증가는 구조이므로 복잡성과 오류가능성을 유발시키는 요인이 될 수 있음