개념적 데이터베이스 모델링

Database Modeling(데이터베이스 모델링)

• Database Modeling 순서

  

개념적 데이터베이스 모델링

• 업무분석 단계에서 얻어진 내용을 토대로 우선 Entity를 추출하고 Entity내에 속성을 구성하며 Entity간의 관계를 정의해서 ER-Diagram을 정의하는 단계

• Entity Relationship(E-R)Diagram 기호

• E-R Diagram 예

• 개체(Entity)

  • 사용자와 관계가 있는 주요 객체로써 업무 수행을 위해 데이터로 관리되어져야 하는 사람, 사물, 장소를 개체 (Entity)라고 한다

  • Entity 찾는 법

    • 영속적으로 존재하는 것
    • 새로 식별이 가능한 데이터 요소를 가짐
    • Entity는 반드시 Attribute를 가져야함
    • 명사적 표현
  
  

• 속성(Attribute)

  • 저장할 필요가 있는 실체에 관한 정보

  • 개체의 성질, 분류, 수량, 상태, 특성 등을 나타내는 세부사항

  • 개체에 포함되는 속성의 숫자는 10개 내외로 하는 것이 바람직함

  • 최종 DB 모델링 단계를 통해 테이블의 컬럼으로 활용

  • 예시) 학생: 학번, 이름, 주민번호, 전화번호, 주소....

  • 속성의 유형
    
    

    • 기초속성: 원래 갖고 있는 속성으로 현업에서 기본적으로 사용되는 속성
    • 추출속성: 기초 속성으로부터 가공에 의해 얻어질 수 있는 속성
    • 설계속성: 실제로 존재하지 않으나 시스템의 효율성을 도모하기 위해 설계자가 임의로 부여하는 속성

• 식별자: 한 개체 내에서 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 단일 속성 또는 속성 그룹
  
  
  • 후보키 : 한 개체 내에서 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 속성으로 기본키가 될 수 있는 후보 속성
    
    
  • 기본키 : 개체에서 각 인스턴스를 유일하게 식별하는데 가장 적합한 Key 기본키 설정 시 고려할 사항으로 해당 실체를 대표할 수 있을 것, 업무적으로 활용도가 높을 것, 길이가 짧을 것 등이 있다
    
    
  • 대체키 : 후보키중에서 기본키로 선정되지 않은 속성
    
    
  • 복합키: 하나의 속성으로 기본키가 될 수 없는 경우 둘 이상의 컬럼을 묶어서 식별자로 정의하는 경우
    
    
  • 대리키: 식별자가 너무 길어서 여러 개의 속성으로 구성되어 있는 경우에 인위적으로 추가할 식별자

• 관계

  • 정의 : 두 Entity간의 업무적인 연관성 또는 관련 사실

  • relationship 분석

    • 각 Entity간에 특정한 존재여부 결정
    • 현재의 관계 뿐만 아니라 장래에 사용될 경우도 고려

  • E-R Diagram으로 관계를 설정하는 순서

  1. 관계가 있는 두 실체를 실선으로 연결하고 관계를 부여

  2. 관계 차수를 표현

  3. 선택성을 표시

     

     

     
     

• 차수성의 종류
  • 1:1 (일대일): 두 실체의 레코드가 서로 하나씩 대응
  • 1:N (일대다): 부모 실체의 하나의 레코드가 자식 실체의 여러 레코드에 대응
  • N:N (다대다): 양 쪽 실체 간에 여러 개의 레코드와 관계를 맺을 수 있는 경우

논리적 데이터베이스 모델링

논리적 데이터베이스 모델링

• 개념적 데이터베이스 모델링 단계에서 정의된 ER-Diagram을 Mapping Rule을 적용하여 관계형 데이터베이스 이론에 입각한 스키마를 설계하는 단계와 이를 이용하여 필요하다면 정규화 하는 단계로 구성

• 기본키(Primary Key)

  • 후보키 중에서 선택한 주 키

  • 널(Null)의 값을 가질 수 없다(Not Null)

  • 동일한 값이 중복해서 저장될 수 없다(unique)

    

• Mapping Rule

  • 개념적 데이터베이스 모델에서 도출된 개체 타입과 관계 타입의 테이블 정리

    
    

  • 사원 엔티티: Mapping Rule을 적용하여 관계 스키마로 변환

정규화

• Attribute간에 존재하는 함수적 종속성을 분석해서 관계형 스키마를 더 좋은 구조로 정제해 나가는 일련의 과정

  • 데이터의 중복을 제거하고 속성들을 본래의 제자리에 위치 시키는 것

  

• 제 1 정규화

  • 반복되는 그룹 속성을 제거한 뒤 기본 테이블의 기본키를 추가해 새로운 테이블을 생성하고 기존의 테이블과 1:N의 관계를 형성하는 과정
    
    
  • 반복되는 그룹 속성이란 같은 성격과 내용의 컬럼이 연속적으로 나타나는 컬럼을 말함
    
    
  • 정규화 적용 전 테이블 문제점: 부수적인 데이터를 저장하기 위해 기본 데이터 가 중복됨

• 제 2 정규화
  • 복합키에 전체적으로 의존하지 않는 속성 제거
    
    
  • 제 2 정규화의 대상이 되는 테이블은 키가 여러 컬럼으로 구성된 경우
    
    
  • 복합키의 일부분에 의해 종속되는 것을 부분적 함수 종속관계라 하여 이를 제거하는 작업

• 제 3 정규화
  • 기본키에 의존하지 않고 일반 컬럼에 의존하는 컬럼들을 제거한다
  • 이행적 함수 종속관계를 갖는 컬럼을 제거하는 과정

물리적 데이터베이스 모델링

물리적 데이터베이스 모델링

• 논리적 데이터베이스 모델링 단계에서 얻어진 데이터베이스 스키마를 좀 더 효율적으로 구현하기 위한 작업

• DBMS 특성에 맞게 실제 데이터베이스내의 개체들을 정의하는 단계

• 데이터 사용량 분석과 업무 프로세스, 분석을 통해서 보다 효율적인 데이터베이스가 될 수 있도록 효과적인 인덱스를 정의하고 상황에 따른 역정규화 작업을 수행

• 역정규화

  • 시스템 성능을 고려하여 기존 설계를 재구성하는 것
  • 정규화에 위배되는 행위
  • 테이블의 재구성

• 역정규화 방법

  • 데이터 중복(컬럼 역정규화)

    • 조인 프로세스가 많아 시스템의 성능저하를 가져오는 경우
    • 조인 프로세스를 줄이기 위해 해당 컬럼을 중복함으로써 성능을 향상시키기 위한 방법

  • 파생 컬럼의 생성

    • 기본적으로 테이블에 없는 컬럼을 숫자 연산이나 데이터 조작 등을 통해 조회할 때 새로운 정보를 보여주는 경우
    • 판매테이블의 판매금액 컬럼이나 성적 테이블의 총점과 평균

  • 테이블 분리

    • 컬럼 기준으로 분리(컬럼 수)
    • 레코드 기준으로 분리(레코드 양)

  • 요약 테이블 생성

    • 조회의 프로세스를 줄이기 위해 요약된 정보만을 저장하는 테이블을 만드는 것

  • 테이블 통합

    • 분리된 두 테이블이 시스템 성능에 영향을 끼칠 경우 고려