3. 데이터 모델링의 이해

1. 데이터 모델링 개요

(1) 데이터 모델링의 개념과 특징

모델링?
공통된 것. 공통된 것을 잘 모아서 설명해보자.
아주 구체적인 것 보다는 상위 레벨(=추상화된 단계)에서 공통된 속성을 중심으로 설명해보자 

• 데이터 모델링(Data Modeling)의 개념
  • 데이터의 공통적인 특징을 찾아서 상위 레벨의 표현 기법으로 정리하는 과정 및 관련 기법
  • 데이터의 특징을 단순화하여 표현하는 과정 및 관련 기법

⇒ 즉, 현실 세계의 데이터를 (목적과 의도에 따라)추상화하여 물리적 데이터베이스로 변환하는 일련의 과정

 

 

• 데이터 모델링의 일반적인 특징
  1. 추상화(Abstraction): 공통된 속성을 중심으로 상위 레벨에서 
  2. 단순화(Simplificatioin): 복잡하고 디테일한게 아니라 단순하고
  3. 명확성(Clarity): 명확하게
  4. 중복 배제
  5. 유연성
  6. 일관성

⇒ 잘 정의된 표기법(문서로 정리한다 === 의사소통이 잘 된다)에 의해 표현

 

• 데이터 모델링의 접근 관점
  • 데이터 관점, 프로세스 관점
  • 데이터와 프로세스 관점

 

(2) 데이터베이스 3단계 스키마(Three Level Schema) 

• 데이터베이스의 3단계 스키마의 개념

데이터베이스 3단계 스키마란?
ANSI/SPARC이 제안, 데이터베이스의 구조를 3가지 추상화 수준으로 설계하는 방법

 

⇒ 외부 스키마, 개념 스키마, 내부 스키마 구조로 독립성 확보, 유연성 제공

데이터베이스 3단계 스키마의 구조와 특징

• 데이터베이스 3단계 스키마의 구조와 특징
  • 외부 스키마(External Schema)
    • 개별 사용자 관점에서 데이터베이스를 표현
    • 사용자마다 다른 관점으로 데이터베이스를 볼 수 있음
    • 서브 스키마(Sub Schema)라고도 불림
    • 특정 응용에 한정된 논리적 데이터 구조를 정의
  • 개념 스키마(Conceptual Schema)
    
    • 조직 전체 관점에서의 통합된 데이터베이스 구조
    • 모든 사용자에게 필요한 데이터를 통합, 전체 데이터베이스의 논리적 구조를 정의
    • 데이터베이스 하나에 개념 스키마 하나만 존재
    • 데이터 간의 관계, 제약조건, 접근권한, 보안정책 등을 포함
  • 내부 스키마(Internal Schema)
    • 물리적 저장장치 관점에서 데이터베이스를 표현
    • 실제 데이터가 저장되는 방법을 정의
    • 내부 레코드 형식, 인덱스 유무, 데이터 저장 구조 등을 포함
    • 데이터베이스 하나에 내부 스키마 하나만 존재

 

데이터베이스 3단계 모델링의 개념
데이터베이스 모델링을 개념적 모델링, 논리적 모델링, 물리적 모델링의 3단계로 수행하는 방법

 

데이터베이스 3단계 모델링의 구조와 특징

 

• 데이터베이스 3단계 모델링의 구조와 특징
  
  • 개념적 모델링 (Conceptual Modeling): ERD(Entity-Relationship Diagram)
    • 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 수행
    • 핵심 엔터티와 그들 간의 관계를 발견하고 엔터티-관계 다이어그램 생성
  • 논리적 모델링(Logical Modeling): 테이블 설계서, 정규화
    • 키, 속성, 관계 등 데이터의 논리적 구조를 정확하게 정의
    • 정규화를 통한 데이터 일관성 확보와 중복 제거 수행 
  • 물리적 모델링(Physical Modeling): 인덱스, 반정규화 (조회 성능 최적화)
    • 실제 데이터베이스에 이식할 수 있도록 물리적 특성을 고려한 설계 
    • 테이블, 컬럼 등의 물리적 저장구조 정의
    • 성능, 저장공간 등 물리적 요소를 고려한 설계 수행

 

2. 개념적 모델링 

(1) 개념적 모델링의 개념과 특징

• 개념적 모델링의 특징
  • 현실 세계 추상화: 복잡한 정보를 단순화하여 엔터티, 속성, 관계로 표현
  • DBMS 독립성: (특정 DBMS의 특징을 고려하지 않고) 개념적 수준에서 모델링 수행 

 

⇒ 이해 용이성, 의사소통, 유연성

⇒ ERD(Entity-Relationship Diagram)으로 표현 

 

(2) 개념적 모델링의 세부 단계

1. 주제영역 도출
   • 사용자 요구사항 분석, 업무 프로세스 파악, 데이터 요구사항 및 제약사항 점검
   • 데이터 모델링의 기초 자료 수립
   • 데이터 요소 목록
   • 예) 회원 정보, 도서 정보, 대출 정보
2. 핵심 엔티티 도출
   • 엔터티 분류 (기본, 중심, 행위, 사건), 엔터티 목록 작성 (이름, 설명)
   • 엔터티의 속성 식별, 속성 분류 (기본, 설계, 파생, 필수, 선택), 속성 목록 작성 (이름, 설명)
   • 식별자 정의 (후보 식별자 → 주식별자)
   • 독립적인 개체(Entity) 식별: 회원, 도서, 대출
   • 속성 도출: 회원(ID, Name, Tel, Date)
     • ※ ID : 주식별자 
3. 관계 설정
   • 엔터티 간 관계 파악, 관계 유형 결정 (1:1, 1:N, M:N), 관계 정의 및 이름 관계 참여도 (필수, 선택), 순환관계 검토
   • 회원과 대출관계: 1:N(한명이 여러 도서 대출 가능)
     • ※  카디널리티(Cardinality): 관계에 참여하는 수
4. ERD 작성 
   • 개체, 속성, 관계를 ERD로 명세

 

(3) 식별자의 개념과 특징

식별자(Identifier)란?
하나의 엔터티 내에서 각각의 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 속성 혹은 속성의 그룹

 

• 식별자의 주요 특징
  • 유일성: 엔터티 내의 모든 인스턴스들을 유일하게 구분(식별)할 수 있어야 함
  • 최소성: 식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소한의 개수여야 함
  • 불변성:지정된 식별자의 값은 변경되지 않아야 함
  • 존재성:식별자로 지정된 속성은 반드시 값을 가져야 함
• 식별자의 종류
  • 주식별자
    • 엔터티를 대표하는 유일한 식별자
  • 보조식별자
    • 대표성은 없으나 인스턴스를 구분할 수 있는 식별자
  • 내부식별자 
    • 엔터티 내부에 있는 식별자
  • 외부식별자
    • 다른 엔터티와의 관계를 통해 가져와서 사용하는 식별자 

 

3. ERD (Entity Relationship Diagram) 

(1) ERD의 개념과 특징

ERD(Entity Relationship Diagram)란? 
데이터베이스의 구조를 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)을 중심으로 정의된 형식의 다이어그램으로 표현하는 방법 
⇒ 객체, 속성, 관계를 시각적으로 표현. 개념적 모델링 단계에서 주로 사용
⇒ 복잡한 구조를 시각적으로 표현하여 분석 및 이해 용이, 의사소통 용이 

 

ERD의 구성요소
개체 (Entity)	- 구별 가능한 사물 혹은 개념 - 2개 이상의 인스턴스가 존재, 유일한 식별자로 상호 구분 - 속성과 관계를 가짐
속성 (Attribute)	- 개체의 특성을 설명하는 요소 - 업무에 필요한 정보, 최소단위의 정보 - 종류 : 기본 속성, 설계 속성, 유도 속성, 복합 속성, 다중값 속성
관계 (Relationship)	- 개체 간 논리적인 연관성 - 관계명, 관계차수, 관계선택여부 등으로 구성 - 1:1 관계, 1:N 관계, M:N 관계, 자기 참조 관계, 병렬관계

 

 

 

• ERD의 대표적인 종류  

 

• ERD를 이용한 모델링 절차 

 

 

 

(2) Peter-Chen 표기법의 특징

• 엔터티와 속성 
  • 강한 개체
    • 다른 개체의 도움 없이 독립적으로 존재 가능
    • 독립적으로 식별이 가능한 주 식별자 보유
  • 약한 개체
    • 다른(상위, 소유) 개체의 존재여부에 종속적으로
    • 존재, 소유 객체의 식별자를 포함하여 식별 가능
• 관계
  • 식별관계
    • 부모 개체의 식별자가 자식 개체의 식별자에 포함되어 사용
  • 비식별관계 
    • 부모 개체의 식별자가 자식 개체의 일반 속성으로 사용

 

관계

 

 

 

 

 

 

 

 

(3) IE/Crow’s Foot 표기법의 특징