SQLD 1-1 데이터 모델의 이해

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모델링의 정의

1. 복잡한 현실시계를 단순화시켜 표현하는 것

2. 사물 또는 사건에 관한 양상이나 관점을 연관된 사람이나 그룹을 위하여 명확하게 하는것

3. 현실 세계의 추상화된 반영

 

모델링의 특징

1. 추상화는 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 한다는 의미

2. 단순화는 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현

3. 명확화는 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모함을 제거하고 정확하게 현상을 기술

 

모델링의 세가지 관점

1. 데이터 관점

- 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법

2. 프로세스 관점

- 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야하는지를 모델링하는 방법

3. 상관 관점

- 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법

 

데이터 모델링의 정의

1. 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법

2. 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현되는 과정

3. 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

중요성

1. 파급효과

2. 복잡한 정보 요구사회의 간결한 표현

3. 데이터 품질

유의점

1. 데이터의 중복

2. 비유연성

3. 비일관성

 

데이터 모델링의 3단계 진행

개념적 데이터 모델링:

- 추상화 수준이 높고 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터 모델링. EA 수립시 많이 사용

논리적 데이터 모델링:

- 시스템으로 구축하고자하는 업무에 대해 Key,  속성, 관계등을 정확하게 표현, 재사용이 높음

물리적 데이터 모델링:

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

 

프로젝트 생명주기에서 데이터 모델링

1. 프로젝트 생명 주기는 정보전략계획 -> 분석 -> 설계 -> 개발 -> 테스트 -> 전환/이행 단계가 있음

2. 정보전략계획/분석 단계: 개념적 데이터 모델링

3. 분석 단계: 논리적 데이터 모델링

4. 설계 단계: 물리적 데이터 모델링

 

데이터 독립성의 필요성

1. 지속적으로 증가하는 유지보수 비용을 절감하고 데이터 복잡도를 낮추며 중복된 데이터를 줄이기 위한 목적이 있음

2. 끊임없이 요구되는 사용자 요구사항에 대해 화면과 데이터베이스간에 서로 독립성을 유지하기 위한 목적으로 데이터 독립성 개념이 출현

 

데이터베이스 3단계 구조

데이터독립성 모델은 외부 단계, 개념적 단계, 내부적 단계로 구성된 서로 간섭 되지 않는 모델을 제시하고 있다.

데이터베이스 3단계 구조

외부 스키마

- 사용자 관점

개념 스키마

- 통합 관점

내부 스키마

- 물리적 관점

 

데이터베이스 3단계 구조에서의 데이터 독립성 2가지

논리적 독립성: 

- 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에서는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것

- 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음

 

물리적 독립성

- 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것

- 저장 장치의 구조 변경은 응용프로그램과 개념 스키마에 영향 없음

 

데이터베이스 3단계 구조에서의 사상(매핑) 두가지

외부적/개념적 사상(논리적 사상):

- 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 호환성을 정의함

개념적/내부적 사상(물리적 사상):

- 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호관련성 정의

 

데이터 모델링 세가지 요소

1. 업무가 관여하는 어떤 것

2. 어떤 것이 가지는 성격

3. 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계

 

데이터 모델링 용어

 

데이터 모델링 작업 순서

1. 엔터티를 그린다.

2. 엔터티를 적절하게 배치한다.

3. 엔터티간 관계를 설정한다.

4. 관계명을 기술한다.

5. 관계의 참여도를 기술한다.

6. 관계의 필수 여부를 기술한다.

 

좋은 데이터 모델의 요소

- 완전성: 업무에 필요한 데이터가 모두 정의되어야함

- 중복 배제: 동일한 사실은 한번만 저장해야함

- 업무 규칙: 데이터 모델 분석만으로도 비즈니스 로직이 이해되어야함

- 데이터 재사용: 데이터 통합성과 독립성 고려해야함

- 의사소통: 데이터 모델을 보고 이해 당사자끼리 의사소통이 이루어져야함

- 통합성: 동일한 데이터는 유일하게 정의해서 다른 영역에서 참조해야함