데이터 모델의 이해

1. 모델링의 이해

   • 모델이란
     • 모형,축소형의 의모 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상에 대해서 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형이라고 할 수 있다
     • 복잡한 현실세계를 단순히 표현하는 것
     • 사물 또는 사건에 관한 양상이나 관점을 명확하게 하는 것
     • 현실 세계의 추상화된 반영
   • 모델링의 특징
     • 추상화
       • 현실세계를 일정한 형식에 맞춰 표현
     • 단순화
       • 규약에 의한 제한된 표기법이나 언어로 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념
     • 명확화
       • 누구나 이해하기 쉽도록 애매함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 것
   • 데이터 모델링의 세가지 관점
     • 데이터 관점(what?)
       • 업무와 데이터가 어떤 관련이 있는지, 데이터간의 관계는 무엇인지 모델링하는 방법
     • 프로세스 관점(how?)
       • 업무의 내용은 무엇인지 모델링하는 방법
     • 데이터와 프로세스간의상관관점(interaction)
       • 업무에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법

2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해

   • 모델링의 정의
     • 정보 시스템을 구축하기 위해, 해당 업무에 어떤 데이터가 존재하는지, 업무자가 필요로 하는 정보는 무엇인지를 분석하는 방법
     • 기업 업무에 대한 이해를 바탕으로 전산화와는 별개의 관점에서 이를 명확하게 표현하는 추상화 기법
   • 데이터 모델이 제공하는 기능
     • 시스템을 가시화하도록 도와준다
     • 시스템의 구조와 행동을 명세화 할 수 있게 한다
     • 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다
     • 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다
     • 다양한 관점을 제공한다
     • 상세 수준의 표현방법을 제공한다

3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

• 중요성
  • 파급효과
    • 데이터 구조의 변경으로 인한 변경작업은 전체시스템 구축에 있어서 프로젝트에서 큰 위험요소다
  • 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현
    • 데이터모델은 설계 도면이다
    • 정보요구사항을 정확히 이해하게 하기 위해서는 표현하는것도 중요하며 이를 간결하게 표현해야한다
  • 데이터 품질
    • 정확성이 떨어지는 데이터, 그저 그런 데이터라면 데이터 구조의 문제를 일으킨다
• 유의점
  • 중복
  • 비유연성
    • 데이터 정의를 사용 프로세스와 분리시킴으로써 작은 변화가 중대한 변화로 변형될 위험을 줄여야한다
  • 비일관성
    • 다른 데이터와의 모순을 고려하지 않으면 비일관성이 발생한다
    • 따라서 명확한 정의가 필요하다

4. 데이터 모델링의 3단계 진행

   • 개념적 데이터 모델링
     • 추상화 수준이 높은 업무중심적, 포괄적 수준의 모델링
     • 사전 데이터 모델링
     • 데이터 요구사항을 발견하는 것을 지원합낟
     • 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용하다
     • EA 수립시 이용
   • 논리적 데이터 모델링
     • key, 속성,관계 등을 정확하게 표현
     • 재사용성이 높음
     • 가장 핵심이 되는 부분
     • 정규화
   • 물리적 데이터 모델링
     • 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
     • 물리적인 저장구조와 사용될 저장장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법 결정

5. 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링

   • 계획-분석 단계 : 개념적 데이터 모델링
   • 분석 단계 : 논리적 데이터 모델링
   • 설계 단계 : 물리적 데이터 모델링
   • 현실적인 프로젝트 : 개념적 데이터 모델링이 생략된 개념/논리 모델링이 분석단계에서 수행
   • 객체 지향 개념은 데이터와 프로세스를 한꺼번에 다루기 때문에 데이터 모델링과 프로세스 모델링을 구분하지 않고 일체형으로 진행한다(ex.class)

6. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해

   • 데이터 독립성의 필요성
     • 어떤 단위에 대해 독립적인 의미를 부여하고 효과적으로 구현
     • 고유한 특징을 명확하게 함
     • 다른 기능의 변경으로부터 변경되지 않는 고유성을 안정적으로 지원
     • 유지보수 비용 절감
     • 데이터 복잡도를 낮추며 데이터 자체를 줄이는 목적
     • 뷰와 모델간의 독립성을 유지하기 위한 목적
       • 계층별 뷰에 영향을 주지 않고 변경이 가능
       • DDL과 DML이 다른것을 이해할 수 있음
   • 데이터베이스 3단계 구조
     • ANSI/SPARC의 3단계 구성
     • 외부단계, 개념적 단계, 내부적 단계로 구성된 서로 간섭되지 않는 모델을 제시
     • 외부 - 논리적 데이터독립성 - 개념 - 물리적 데이터 독립성 - 내부
   • 데이터 독립성의 요소
     • 외부 스키마
       • 뷰 단계
       • 여러개의 사용자 관점으로 구성
     • 개념 스키마
       • 개념단계 하나의 개념적 스키마로 구성
     • 내부 스키마
       • DB가 물리적으로 저장된 형식
       • 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마
   • 두 영역의 데이터독립성
     • 논리적 독립성
       • 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향 X
       • 논리적 구조가 변경되어도 어플에는 영향 X
     • 물리적 독립성
       • 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마에는 영향 X
       • 저장장치의 구조 변경은 어플과 개념스키마에 영향 X
   • 맵핑
     • 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
       • 외부적/개념적 맵핑(논리적 맵핑)
         • 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 관련성을 정의
       • 개념적/내부적 맵핑(물리적 맵핑)
         • 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호 관련성을 정의
     • 맵핑을 하는 DDL를 필요에 따라 변경해줘야한다

7. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념

   • 데이터 모델링의 세가지 요소
     • 업무가 관여하는 어떤 것(Things)
       • 엔터티
     • 어떤 것이 가지는 성격 (Attributes)
       • 속성
     • 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계 (Relationships)
       • 관계

8. 데이터 모델링의 이해관계자

   • 이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식
     • 실제 모델링 작업은 개발자나 업무분석가가 담당한다
     • 데이터베이스 설계를 잘못했을 시 영향을 받는 것들
       • 모든 프로그램
       • 시간에 따라 입력되는 모든 데이터
       • 발생되는 모든 트랜잭션
   • 데이터 모델링의 이해관계자
     • 정보시스템 구축 프로젝트에 참여한는 모든 IT 기술자들
     • 해당 업무에서 정보화를 추진하는 위치에 있는 사람들

9. 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해

   • 데이터 모델 표기법
     • ERD 표기법
       • 피터첸이 ER표기법을 만듬
       • 엔터티를 사각형으로, 관계를 마름모로, 속성을 타원형으로 표현
   • ERD 표기법을 이용하여 모델링하는 방법
     • ERD 특징
       • 분석된 엔터티와 관계, 속성 정보가 바로 ERD에 표현된다
       • 코워커나 고객과의 대화에 있어서 핵심 업무산출물로 사용된다
       • 누구나 공통된 시각으로 데이터 모델을 파악할 수 있고 의사소통을 원활하게 해준다
     • ERD 작업순서
       • 엔터티 그리기
       • 엔터티 배치
       • 관계설정
       • 관계명 기술
       • 관계의 참여도 기술
       • 관계의 필수여부 기술
     • 배치
       • 보기좋게 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 배치
     • 연결
       • PK로 속성이 상속되는 식별자 관계를 설정
       • 중복관계, 순환 관계 유의
     • 관계명 표시
       • 명확하게 표현
     • 관계 관계차수와 선택성 표시

10. 좋은 데이터 모델의 요소

    • 완전성
      • 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어있어야 한다
    • 중복 배제
      • 동일한 사실은 한번만 기록
    • 업무규칙
      • 컨밴션을 지킨다
    • 데이터 재사용성 향상
      • 데이터가 애플리케이션에 대해 독립적으로 설계되어야 데이터 재사용성을 향상시킬수있다
    • 커뮤니케이션
      • 데이터 모델이 의사소통의 도구로서 역할을 하기 때문에 최대한 자세하게 표현되어야한다
    • 통합성
      • 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한번만 정의 다른 영역에서 참조 활용
      • 공동으로 사용하기 용이하게 정의해야한다

엔터티(Entity)

1. 엔터티의 개념
   • 사람,장소,물건,사건,개념 등의 명사
   • 업무상 관리가 필요한 관심사
   • 저장이 되기 위한 어떤 것
2. 엔터티와 인스턴스에 대한 내용과 표기법
   • 대부분 ERD 상에서 사각형으로 표현된다
3. 엔터티의 특징
   • 반드시 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보여야한다
   • 유일한 식별자에 의해 식별 가능해야 한다
   • 한개가 아닌 두개 이상의 인스턴스의 집합이어야한다
   • 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다
   • 반드시 속성이 있어야 한다
   • 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다
4. 엔터티의 분류
   • 유무형에 따른 분류
     • 유형 엔티티
       • 물리적인 형태가 잇고 안정적,지속적으로 활용되는 엔티티
       • 사원,물품,강사 등
     • 개념 엔티티
       • 조직,보험상품 등
     • 사건 엔티티
       • 주문,청구,미납 등
   • 발생시점에 따른 분류
     • 기본 엔티티
       • 원래 존재하는 정보로서 다른 엔티티와의 관계에 의해 생성되지 않고 타 엔티티의 부모의 역할을 주로 하게 되는 엔티티
       • 사원,부서,고객,상품 등
     • 중심 엔티티
       • 업무에 중심적인 역할
         • 계약,청구,주문,게시글 등
     • 행위 엔티티
       • 두개 이상의 부모엔티티로부터 발생
       • 자주 내용이 바뀌거나 데이터량이 증가
       • 주문목록,사원변경이력
5. 엔터티의 명명
   • 현업업무에서 사용되는 용어를 사용한다
   • 가능하면 약어를 사용하지 않는다
   • 단수명사를 사용한다
   • 유일한 이름이어야한다
   • 생성의미대로 명명한다

속성

1. 속성의 개념
   • 업무상에서 필요로 한다
   • 의미상 더이상 분리되지 않는다
   • 엔티티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다
2. 엔터티 인스턴스와 속성 속성값에 대한 내용과 표기법
   • 엔터티 인스턴스 속성 속성값의 관계
     • 속성은 엔티티의 구체적인 정보를 나타내며 각각의 속성은 구체적인 값을 갖는다
     • 속성정보를 두개 이상 갖는다
     • 속성은 관계로 기술될 수 없다
     • 속성이 속성을 가질 수 없다
     • 한개의 속성은 한개의 속성값을 갖는다
   • 속성의 표기법
     • 언티티 내의 이름을 포함하여 표현한다
3. 속성의 특징
   • 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다
   • 정규화 이론에 근간하여 정해진 주식별자에 의해 함수적 종속성을 가져야한다
   • 하나의 속성은 한개의 값만 가진다
   • 여러개의 값일 경우 엔티티를 이용해 분리한다
4. 속성의 분류
   • 특성에 따른 분류
     • 기본속성
     • 설계속성
       • enum 타입 같은 개념
       • 제품코드 등
     • 파생속성
       • 계산된 값
       • 적게 정의하는 것이 좋다
   • 엔터티 구성방식에 따른 분류
     • PK 속성
     • FK 속성
     • 일반 속성
     • 복합속성
     • 단순속성
     • 단일값 속성
     • 다중값 속성 : 정규화하거나 엔티티를 만들어 관계로 연결
5. 도메인
   • 속성이 가질 수 있는 값의 범위
   • 속성에 대한 데이터타입과 크기, 제약사항을 설정하는 것
6. 속성의 명명
   • 현업에서 사용하는 이름으로 부여
   • 가급적 서술식의 속성명 지양
   • 명사형으로 사용
   • 약어 사용 지양
   • 가급적 유일한 이름으로 작성

관계

1. 관계의 개념

   • 관계의 정의
     • 엔티티의 인스턴스 사이에 서로간의 연관성이 부여된 상태
   • 관계의 페어링
     • 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 갖지느 것
     • 두 엔티티 사이에는 두개 이상의 관계가 형성될 수 있다

2. 관계의 분류

   • 어떤 목적으로 연결되었느냐에 따라 분류

3. 관계의 표기법

   • 관계명
     • 애매한 동사를 피한다
     • 능동적-수동적, 포함된다-소속된다 등의 동사를 사용
     • 현재형으로 표현한다
   • 관계차수
     • 1:1
     • 1:M
     • N:M
   • 관계선택사양
     • 필수 참여관계
       • ex) 지하철 출발 - 지하철 문닫힘
     • 선택 참여관계
       • ex) 지하철 출발 - 출발 안내방송

4. 관계의 정의 및 읽는 방법

   • 관계 체크사항

     • 두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?
     • 두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가?
     • 업무기술서 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
     • 업무기술서 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사 가 있는가?

   • 관계 읽기

     • 기준 엔티티는 One 혹은 Each로 읽는다
     • 대상 엔티티의 관계참여는 개수로 읽는다
     • 관계선택사양과 관계명을 읽는다

식별자

1. 식별자 개념

   • 엔티티를 구별할 수 있는 논리적인 이름을 식별자라고 한다
   • 엔티티의 속성들 중 엔티티를 대표할 수 있는 속성을 의미한다
   • 식별자는 논리 데이터 모델링 단계에서의 개념, 키는 물리 데이터 모델링 단계에서의 개념이다

2. 식별자 특징

   • 유일성 : 주식별자에 의해 엔티티 내의 모든 인스터스들이 유일하게 구분되어야 한다
   • 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다
   • 불변성 : 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다
   • 존재성 : 지정이 되면 반드시 값이 있어야 한다

3. 식별자 분류 및 표기법
   - 식별자 분류
   - 스스로 생성여부
   - 내부식별자
   - 외부식별자
   - 속성의 수
   - 단일식별자
   - 복합식별자
   - 대표성 여부
   - 주식별자
   - 보조식별자
   - 대체 여부
   - 본질식별자
   - 인조식별자
   - 식별자 표기법
   

4. 주식별자 도출기준

   • 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다
   • 명칭,내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정하지 않는다
   • 복합으로 주식별자를 구성할 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 해야 한다

5. 식별자관계와 비식별자관계에 따른 식별자

   • 식별자관계와 비식별자 관계의 결정
     • 다른 엔티티와의 관계를 통해 자식 쪽 엔티티에 생성되는 속성을 외부식별자라고 하며 FK역할을 한다
     • 이를 주식별자로 이용할것인지 연결되는 속성으로서만 이용할 것인지 결정해야한다
   • 식별자 관계
     • 부모엔티티가 생성되어야 자기 자신의 엔티티가 생성되는 경우
     • 자식엔티티의 주식별자로 부모의 주식별자가 상속이 되는 경우를 식별자 관계라고 한다
   • 비식별자관계
     • 부모로부터 속성을 받았지만 자식엔티티의 주식별자로 이용하지 않고 일반적인 속성으로만 이용하는 경우
       • 자식엔티티에서 받은 속성이 반드시 필수가 아니어도 무방하기 때문에 부모 없는 자식이 생성될수 있는 경우
       • 엔티티별로 데이터의 생명주기를 다르게 관리할 경우
         • 자식만 남겨두고 부모엔티티가 먼저 삭제될 수 있는 경우
         • FK를 연결하지 않는 방법이 있지만 비식별자관계로 조정하는 것이 가장 좋은 방법이다
       • 각각의 엔티티가 별도의 관계를 가질때
       • 자식엔티티에 주식별자로 사용하여도 되지만 자식 엔티티에서 별도의 주식별자를 생성하는 것이 유리하다고 판단되는 경우
   • 식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점
     • 식별자 관계만으로 연결된 데이터 모델은 주식별자 속성이 지속적으로 증가할 수 밖에 없는 구조로 개발의 복잡성과 오류 가능성을 유발시킬 수 있는 요인이 된다
   • 비식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점
     • 데이터를 조회하려고 하면 불필요한 조인이 다량으로 유발되면서 SQL 구문이 길어지고 성능이 저하된다
   • 식별자관계와 비식별자관계 모델링 - 비식별자 관계 선택 프로세스 - 관계분석 -> 관계의 강/약 분석(약한 관계일시) -> 자식테이블 독립PK 필요(필요할시) -> SQL 복잡도 증가 개발생산성저하
     | 항목 |식별자 관계 | 비식별자 관계|
     |:--|:--|:--|
     |목적| 강한 연결관리 표현|약한연결관계표현|
     |자식 주식별자영향| 자식 주식별자의 구성에 포함됨 | 자식 일반속성에 포함됨|
     |표기법|실선표현|점선표현|
     |연결고려사항1| 반드시 부모엔티티 종속 | 약한 종속관계 |
     |연결고려사항2| 자식 주식별자구성에 부모주식별자 포함 필요 | 자식 주식별자구성을 독립적으로 구성, 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 부분 필요|
     |연결고려사항3| 상속받은 주식별자 속성을 타 엔티티에 이전 필요| 상속받은 주식별자속성을 타 엔티티에 차단 필요 부모쪽의 관계참여가 선택관계|