SQLD / 과목 1 / 제 1장 데이터 모델링의 이해 / 모델링의 이해

1. 모델링의 이해

모델링이란?

• 복잡한 현실세계를 단순화시켜 표현하는 것
• 사물 또는 사건에 관한 양상(Aspect)이나 관점(Perspective)을 연관된 사람이나 그룹을 위하여 명확하게 하는 것
• 현실 세계의 추상화된 반영

 

모델링의 특징

• 추상화
  다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다.
• 단순화
  복잡한 현실 세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 한다.
• 명확화
  누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거, 정확하게 현상을 기술하는 것을 의미한다.

 

모델링의 세 가지 관점

• 데이터 관점
  업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지, 데이터 간의 관계는 무엇인지에 대해 모델링하는 방법
• 프로세스 관점
  업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지, 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법
• 데이터와 프로세스의 상관 관점
  업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링 하는 방법

2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해

모델링의 정의

업무 정보를 구성하는 기초가 되는 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보 시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석, 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것

• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터관점의 업무 분석 기법
• 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현되는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

데이터 모델이 제공하는 기능

• 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화하도록 도와준다.
• 시스템의 구조와 행동을 명세화할 수 있게 한다.
• 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다.
• 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다.
• 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다.
• 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현 방법을 제공한다.

3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

• 중복
  데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
• 비유연성
  사소한 업무변화에 데이터 모델이 수시로 변하면 안 된다.
• 비일관성
  신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보가 갱신되면 안 된다.

4. 데이터 모델링의 3단계

• 개념적 데이터 모델링
  추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
• 논리적 데이터 모델링
  시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현
• 물리적 데이터 모델링
  실제록 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

5. 데이터 모델링에서 독립성의 이해

데이터베이스 3 단계 구조

• 외부단계(사용자관점)
  DB의 개개 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 DB 정의
• 개념단계(통합관점)
  DB에 저장되는 데이터와 사용자 간의 관계를 표현하는 스키마
• 내부적 단계(물리적 저장구조)
  물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마

 

데이터 독립성

• 논리적 독립성
  개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않는다.
  사용자 특성에 맞는 변경이 가능하고, 통합 구조 변경이 가능하다.
• 물리적 독립성
  내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않는다.
  물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경 가능, 개념구조 영향 없이 물리적인 구조 변경 가능

 

사상

• 논리적 사상(외부적/개념적)
  사용자가 접근하는 형식에 따라 다른 타입의 필드를 가질 수 있다.
• 물리적 사상(개념적/내부적)
  저장된 데이터베이스 구조가 바뀐다면 개념적/내부적 사상이 바뀌어야 한다.

6. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념

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

엔터티는 어떤 것에 대한 집합을 명명하여 지칭하며 개별요소에 대해서는 인스턴스/어커런스를 단수의 개념으로 사용

7. 데이터 모델링의 이해관계자

데이터 모델링은 프로젝트에 참여한 모두가 알고 있어야 한다.

8. 데이터 모델의 표기법

1976년 피터첸(Peter Chen)이 Entity-Relationship Model(E-R Model)이라는 표기법을 만들었다.

Entity Relationship Dlagram 작업순서

1. 엔터티를 그린다.
2. 엔터티를 적절하게 배치한다.
3. 엔터티 관계를 설정한다.
4. 관계명을 기술한다.
5. 관계의 참여도를 기술한다.
6. 관계의 필수여부를 기술한다.

9. 좋은 데이터 모델의 요소

• 완전성
  업무에 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 한다.
• 중복배제(Non-Redundancy)
  하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 한다.
• 업무규칙(Business Rules)
  데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것이다.
• 데이터 제사용(Data Reusability)
  데이터의 통합성과 독립성에 대해서 충분히 고려해야 한다.
• 의사소통
  데이터 분석 과정에서는 자연스럽게 많은 업무 규칙들이 도출되며, 이 과정에서 도출되는 많은 업무 규칙들은 데이터 모델에 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세하게 표현돼야 한다.
• 통합성
  동일한 데이터는 조직의 전체에서 한번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에 참조, 활용하는 것이다.