[1. 개요]
정보시스템 구축 시 데이터의 정합성과 일관성 유지, 효율적인 데이터 처리를 위해 체계적인 데이터베이스 설계 및 데이터 모델링은 필수적인 과정이다. 데이터 모델링은 요구사항 분석을 바탕으로 현실 세계의 데이터를 구조화하여 표현하는 작업이며, 데이터베이스 설계는 이를 기반으로 논리적‧물리적 구조를 정의하는 과정이다.
[2. 데이터 모델링 개요 및 절차]
데이터 모델링은 업무 프로세스에서 도출된 데이터를 개념적, 논리적, 물리적 수준에서 분석·설계하는 활동이다.
개념적 모델링 (Conceptual Modeling)
사용자 관점에서의 데이터 구조 정의
ERD(Entity-Relationship Diagram)를 통해 주요 개체 및 관계 식별
논리적 모델링 (Logical Modeling)
특정 DBMS에 독립적인 정규화된 스키마 설계
엔티티, 속성, 키, 관계, 제약조건 명세
물리적 모델링 (Physical Modeling)
특정 DBMS에 종속된 물리적 구조 설계
테이블, 인덱스, 파티션, 클러스터링 등 정의
[3. 데이터베이스 설계 절차]
데이터베이스 설계는 데이터 모델링 결과를 기반으로 시스템 환경과 성능을 고려하여 구체적인 데이터베이스 구조를 정의하는 과정이다.
- 요구사항 분석
사용자 및 시스템 요구사항 도출
- 개념적 설계
현실 세계를 개체-관계 모델로 추상화
- 논리적 설계
정규화 수행 및 논리적 스키마 수립
- 물리적 설계
스토리지 구조, 접근 경로, 인덱스 설계
- 데이터베이스 구현 및 튜닝
DDL을 통한 DB 객체 생성, 성능 분석 및 최적화
[4. 주요 고려사항 및 기법]
정규화/반정규화: 데이터 중복 제거 및 무결성 확보 / 성능 향상을 위한 반정규화 고려
파티셔닝: 대용량 데이터에 대한 수평/수직 분할 설계
인덱스 설계: 질의 성능 향상을 위한 인덱스 최적화
데이터 무결성/보안/백업 정책: 신뢰성과 안정성 확보
[5. 결론]
데이터베이스 설계 및 모델링은 시스템의 데이터 구조를 체계화하여 고성능, 고가용성의 데이터베이스 구축을 가능하게 하는 핵심 활동이다. 효과적인 데이터 모델링과 설계는 개발 초기 품질을 좌우하며, 유지보수 및 확장성에도 큰 영향을 미친다. 따라서 전사적 데이터 관점에서의 일관된 표준과 절차를 수립하여 수행하는 것이 중요하다.
