데이터 모델링의 이해
데이터 모델링이란
- 데이터 모델링은 현실 세계를 데이터베이스로 표현하기 위해서 추상화한다.
- 고객의 업무 프로세스를 이해한 후, 데이터 모델링 표기법을 사용해서 모델링을 한다.
- 데이터 모델링은 고객이 쉽게 이해할 수 있도록 복잡하지 않게 모델링해야 한다.
데이터 모델링의 특징
- 데이터 모델링은 추상화해야 한다.
- 추상화는 공통적인 특징을 찾고 간략하게 표현한다.
- 데이터 모델링은 단순화해야 한다.
- 복잡한 문제를 피하고 누구나 이해할 수 있게 표현한다.
- 데이터 모델링은 명확해야 한다.
- 의미적 해석이 모호하지 않고 명확하게 해석되어야 한다.
주요 특징
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 추상화 (Abstraction) | 현실 세계를 간략하게 표현한다. |
| 단순화 (Simplification) | 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 표현한다. |
| 명확성 (Clarity) | 명확하게 의미가 해석되어야 하고 한 가지 의미를 가져야 한다. |
데이터 모델링 단계
1. 개념적 모델링(Conceptual Data Modeling)
- 고객의 비즈니스 프로세스를 분석하고 업무 전체에 대해서 데이터 모델링 수행
- 복잡하게 표현하지 않고 중요한 부분을 위주로 모델링하는 단계
- 업무적 관점에서 모델링하며 기술적인 용어는 가급적 사용하지 않는다.
- 엔터티(Entity)와 속성(Attribute)을 도출하고 개념적 ERD(Entity Relationship Diagram) 작성
2. 논리적 모델링(Logical Data Modeling)
- 개념적 모델링을 논리적 모델링으로 변환하는 작업
- 식별자를 도출하고 필요한 모든 릴레이션을 정의
- 정규화를 수행해서 데이터 모델의 독립성을 확보
3. 물리적 모델링(Physical Modeling)
- 데이터베이스를 실제 구축한다.
즉, 테이블, 인덱스, 함수 등 생성 - 성능, 보안, 가용성을 고려해서 구축한다.
데이터 모델링 단계
-
개념적 모델링
- 전사적 관점에서 기업의 데잍를 모델링한다.
- 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링이다.
- 계층형 데이터 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델에 관계없이 업무 측면에서 모델링한다.
-
논리적 모델링
- 특정 데이터베이스 모델에 종속한다.
- 식별자를 정의하고 관계, 종속 등을 모두 표현한다.
- 정규화를 통해서 재사용성을 높인다.
-
물리적 모델링
- 구축할 데이터베이스 관리 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성하는 단계
- 성능, 보안, 가용성 등을 고려하여 데이터베이스를 구축한다.
데이터 모델링 관점
| 관점 (view) | 설명 |
|---|---|
| 데이터 | 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미한다. ex) 구조 분석, 정적 분석 |
| 프로세스 | 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 의미한다. ex) 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석 |
| 데이터와 프로세스 | 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미한다. ex) CRUD(Create, Read, Update, Delete) 분석 |
4. 데이터 모델링을 위한 ERD(Entity Relationship Diagram)
ERD는 엔터티와 엔터티 간의 관계를 정의하는 모델링 방법입니다.
ERD 작성 절차
- 엔터티를 도출하고 그린다.
- 업무에서 관리해야 하는 집합을 도출한다.
- 엔터티를 배치한다.
- 엔터티를 도출한 후 엔터티를 배치한다.
- 중요한 엔터티를 왼쪽 상단에 배치한다.
- 엔터티 간의 관계를 설정한다.
- 관계명을 서술한다.
- 엔터티 간의 어떤 행위나 존재가 있는지 표현한다.
- 관계 참여도를 표현한다.
- 관계 참여도는 한 개의 엔터티와 다른 엔터티 간의 참여하는 관계 수를 의미한다.
- 즉, "고객이 여러 개의 계좌를 개설할 수 있다."와 같은 의미를 표현
- 관계의 필수 여부를 표현한다.
- 필수는 반드시 존재해야 하는 것이다.
ERD 작성 시 고려사항
- 중요한 엔터티를 가급적 왼쪽 상단에 배치한다.
- ERD는 이해가 쉬워야 하고 너무 복잡하지 않아야 한다.
5. 데이터 모델링 고려사항
1. 데이터 모델의 독립성
- 독립성이 확보된 모델은 고객의 업무 변화에 능동적으로 대응할 수 있다.
- 독립성을 확보하기 위해서는 중복된 데이터를 제거해야 한다.
- 데이터 중복을 제거하는 방법이 바로 정규화이다.
2. 고객 요구사항의 표현
- 데이터 모델링으로 고객과 데이터 모델러 간에 의사소통을 할 수 있어야 하므로, 고객의 요구사항을 간결하고 명확하게 표현해야 한다.
3. 데이터 품질 확보
- 데이터베이스 구축 시에 데이터 표준을 정의하고 표준 준수율을 관리해야 한다.
- 데이터 표준을 확보해야 데이터 품질을 향상시킬 수 있다.
Junior Backend Developer