📚 데이터 모델링괴 데이터 모델의 개념

• 현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨타 세계의 데이터베이스로 옯기는 변환 과정을 보통 데이터 모델링이라한다.

출처데이터 모델의 구성

• 데이터 모델은 데이터 구조, 연산, 제약조건으로 구성된다.

📅 개체-관계 모델

• 개체-관계 모델은 피터 첸(Peter Chen)이 1976년에 제안한 것으로, 개체(entity)와 개채 간의 관계(relationship)를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현하는 방법이다. 현실 세계를 개체-관계모델을 이용해 개념적으로 모델링하여 그림으로 표현한 것을 개체-관계 다이어그램 또는 E-R 다이어그램이라 한다.

개체

• 개체(entity)는 현실 세계에서 조직을 운영하는 데 꼭 필요한 사람이나 사물과 같이 구별되는 모든 것을 의미한다. 즉, 개체는 저장할 만한 가치가 있는 중요 데이터를 가지고 있는 사람이나 사물 등이며 개념적 모델을 하는 데 가장 중요한 요소다.
  ex.) 서점을 모델링 한다 했을 때 사람인 고객과 사물인 책이 개체가 될 수 있다.

• 개념이나 사건처럼 개념적으로 존재하는 것도 개체가 될 수 있다.
  ex.) 학과목, 과목

• 개체는 다른 개체와 구별되는 이름을 가지고 있고, 각 개체만의 고유한 특성이나 상태, 즉 속성을 하나 이상 가지고 있다. 개체를 고유의 이름과 속성들로 정의한 것을 개체 타입(entity type)이라 한다.

• 개체를 구성하고 있는 속성이 실제 값을 가짐으로써 실체화된 개체를 개체 인스턴스 또는 개체 어커런스라 한다.

속성

• 속성(attribute)은 개체가 가지고 있는 고유의 특성이다. 속성은 그 자체만으로는 의미가 앖지만 관련 있는 속성들을 모아 개체를 구성하면 하나의 중요한 의미를 표현할 수 있다. 속성은 일반적으로 의미 있는 데이터의 가장 작은 논리적 단위로 인식된다.
  사진 출처
  

• E-R 다이어그램에서 속성은 타원으로 표현하고, 타원 안에 속성의 이름을 표기한다.

속성의 분류

단일 값 속성과 다중 값 속성

단일 값 속성

• 특정 개체를 구성하는 속성의 닶이 하나면 단일 값 속성9single-valued attribute)으로 분류한다. 예를 들어 '한국인' 개체를 구성하는 이름, 주민등록번호등의 속성은 한 명의 한국인 인스턴스에 대해 하나의 값만 가지므로 단일 값 속성이다.

다중 값 속성

• 이와 달리 속성이 값을 여러 개 가질 수 있으면 다중 값 속성(multi-valued attribue)으로 분류한다.
  한 명의 '한국인 인스턴스에 대해 집전화번화와 휴대폰 번호 등 값을 여러 개 가질 수 있으므로 다중 값 속성이다.

단순 속성과 복합 속성

단순 속성(simple attribute)

• 단순 속성(simple attribute)은 의미를 더는 분해할 수 없는 속성이다. 즉 단순 속성의 값은 의미가 하나다. 한국인 개체를 구성하는 '이름'은 의미가 더는 분해되지 않기 때문에 단순 속성이 된다.
  책 개체를 구성하는 이름, 가격등의 속성도 의미를 나눌 수 없으므로 단순 속성으로 분류한다.

복합 속성(composite attribute)

• 복합 속성(composite attribute)은 의미를 분해할 수 있어 값이 여러 개의 의미를 포함한다. 한국인 개체를 구성하는 주소 속성은 도, 시, 동, 우편번호 등으로 의미를 나눌 수 있다.

유도 속성

• 값이 별도로 저장되는 것이 아니라 기존의 다른 속석 값에서 유도되어 결정되는 속성을 유도속성(derived attribute)으로 분류한다. 책 개체를 구성하는 가격과 할인율 속성으로 계산되는 판매 가격 속성이 유도 속성이다.

널(null)속성

• 널(null)값은 아직 결정되지 않았거나 모르는 값(unknown value)을 의미한다. 또는 해당되는 값이 없는, 즉 존재하지 않는 값의 뎡우도 널 값이라고 한다. 이처럼 널값은 아직갖지 않은 것이므로 공백(blank)이나0(zero)과는 다르다.

• 한국인 인스턴스에서 취미 속성이 널값이면 취미 속성을 입력하지 않았음을 의미한다.

키 속성

• 개체를 구성하는 속성들 중에서 특별한 역할을 하는 속성이 있는데 바로 키 속성(key attribute)이다.
  모든 개체 인스턴스의 키 속성 값이 다르므로 키 속성은 개체 집합에 존재하는 각 개체 인스턴스들을 식별 하는 데 사용한다.

• 웹사이트 회원 개체의 아이디 속성은 회원마다 다르디 때문에 키 속성이 될 수 있다

• 개체 타입을 정의할 때 중요한 제약조건은 키 속성의 값이 개체 인스턴스마다 달라서 이값으로 개체 인스턴스를 식별할 수 있어야 한다.

관계

• 관계(relationship)는 개체와 개체가 맺고 있는 의미 있는 연관성으로, 개체-관계 모델의 중요한 요소다. 관계는 개체 집합들 사이의 대응관계(correspondence), 즉 매핑(mapping)을 의미한다.

• 업무 처리에 대한 요구 사항을 개체들을 이용해 하나의 문장으로 만들었을 때 동사에 해당하는 것이 관계다. 고객과 책 개체에 관련된 업무 처리 내용을 '고객은 책을 구매한다'식의 문장으로 만들 수 있는데, 이때 구매가 고객과 책 개체 사이의 관계가 될 수 있다.

관계의 유형

• 관계도 다양한 기준에 따라 분류할 수 있다. 먼저 관계에 참여하는 개체 타입의 수를 기준으로 이항관계, 삼항관계, 순환 관계 등으로 나눌 수 있다.

  • 이항관계: 개체 타입 두 개가 맺는 관계
  • 삼항 관계: 개체 타입 세개가 맺는 관계
  • 순환 관계: 개체 타입 하나가 자기 자신과 맺는 관게

• 데이터베이스 설계 과정에서 중요하게 활용되는 관계의 분류 기준은 매핑 원소의 수, 즉 매핑 카디널리티(mapping cardinality)다. 매핑 카디널리티는 관계를 맺는 두 개체 집합에서, 각 개체 인스턴스가 연관성을 맺고 있는 상대 개체 집합의 인서턴스 개수를 의미한다.

• 매킹 카디너리티를 기준으로 일대일(1:1), 일대다(1:n), 다대다(n:n)라는 세 가지 유형으로 분류할 수 있다.

• 개체 A, B가 있다고 가정해보자

일대일(1:1)관계

• 개체 A의 각 개체 인스턴스가 개체 B의 개체 인스턴스 하나와 관계를 맺을 수 있고 개체 B의 각 개체 인스턴스도 개체 A의 개체 인스턴스 하나와 관계를 맺을 수 있다면 두 개체의 관계는 일대일관계다.

일대다(1:n)관계

• 개체 A의 각 개체 인스턴스는 개체 B의 개체 인스턴스 여러 개와 관계를 맺을 수 있지만, 개체 B의 각 개체 인스턴스는 개체 A의 개체 인스턴스 하나와만 관계만 맺을 수 있다면 두 개체는 일대다 관게다.

다대다(n:n)관계

• 개체 A의 각 개체 인스턴스가 개체 B의 개체 인스턴스 여러 개와 관계를 맺을 수 있고, 개체 B의 각 개체 인스턴스도 개체 A의 개체 인스턴스 여러 개와 관계를 맺을 수 있다면 두 개체는 다대다 관계다.

관계의 참여 특성

• 필수 참여: 개체 A와 B 사이의 관계에서, 개체 A의 모든인스턴스가 관계에 반드시 참여해야 된다면 개체 A가 관계에 '필수적 참여한다' 또는 '전체 참여한다'고 한다.
• 선택참여 or 부분 참여: 개체 A의 개체 인스턴스 중 일부만 관계에 참여해도 되면 개체 A가 관계에 '선택적 참여한다' 또는 '부분 참여한다'라고 한다.

관계의 종속성

• 두 개체가 관계에 대해 종속적인 특성을 가지는 경우도 있다.

• 개체 B가 독자적으로는 존재할 수 없고 다른 개체 A의 존재 여부에 의존적이라면, 개체 B가 개체 A에 종속되어 있다고 한다.
  개체 B가 개체 A에 종속되면, 이는 개체 A가 존재해야 개체 B가 존재할 수 있고 개체 A가 삭제되면 개체B도 함께 삭제되어야 함을 의미한다.

• 이러한 종속을 특별히 존재 종속(existence dependence)이라 한다. 이때 다은 개체의 존재 여부에 의존적인 개체B를 약한 개체(week entity)라 하고 다른 개체의 존재 여부를 결정하는 개체 A를 강한 개체(strong entity)라 한다.
  두 대체가 종석적인 관계를 맺고 있어 약한 개체를 종속 개체로, 강한 개체를 오너 개체로 부르기도 한다.

ex.) 인스타그램의 포스팅 개체는 사용자 개체에 종속적이다. 사용자가 없는 게시물은 존재할 수 없기 때문