데이터 모델링

shinyeongwoon·2023년 1월 19일
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데이터 모델링의 주요 특징

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. 개념 모델링 (conceptual Data Modeling)
    복잡하게 표현하지 않고 중요한 부분을 위주로 모델링하는 단계이다.
    기술적인 용어는 가급적 사용하지 않는다.
    Entity와 Arrtibute를 도출하고 개념적 ERD를 작성한다.

전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링한다.
추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링이다.
계층형 데이터 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델에 관계없이 업무 측면에서 모델링한다.

참고
ERD : Entity Relationship Diagram

  1. 논리적 모델링 (Logical Data Modeling)
    개념적 모델링 논리적 모델링으로 변환하는 작업이다.
    식별자를 도출하고 필요한 모든 릴레이션을 정의한다.
    정규화를 수행해서 데이터 모델의 독립성을 확보한다.

특정 데이터베이스 모델에 종속한다.
식별자를 정의하고 관계, 속성 등을 모두 표현한다.
정규화를 통해서 재사용을 높인다.

  1. 물리적 모델링 (Physical Modeling)
    데이터베이스를 실제 구축한다. 즉, 테이블, 인덱스, 함수 등을 생성한다.
    성능, 보안, 가용성을 고려해서 구축한다.

데이터 모델링 관점

데이터 :
비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미한다.
구조 분석, 정적 분석

프로세스 :
비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 의미한다.
시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석

데이터와 프로세스 :
프로세스와 데이터 간의 관계를 의미한다.
CRUD (Create, Read, Update, Delete) 분석

데이터 모델링을 위한 ERD (Entity Relationship Diagram)

1976년 피터첸이 Entity Relationshop Model 표기법을 만들었으며, 사실상 데이터 모델링의 표준으로 사용되고 있다.
엔티티와 엔티티 간의 관계를 정의하는 모델링 방법이다.

ERD 작성 절차

  1. Entity를 도출하고 그린다.
    업무에서 관리해야 하는 집합을 도출한다.

엔티티 도출

  1. Entity를 배치한다.
    엔티티를 도출한 후 엔티티를 배치한다.
    중요한 엔티티를 왼쪽 상단에 배치한다.

  2. Entity간 관계를 설정한다.

엔티티 간의 관계 설정

  1. 관계명을 서술한다.
    엔티티 간의 어떤 행위나 존재가 있는지 표현한다.

관계명 기술

  1. 관계 참여도를 표현한다.
    관계 참여도는 한 개의 엔티티와 다른 엔티티 간의 참여하는 관계 수를 의미한다.
    즉, "고객이 여러 개의 계좌를 개설할 수 있다."와 같은 의미를 표현하는것이다.

  2. 관계의 필수 여부를 표현한다.
    필수는 반드시 존재해야 하는 것이다.
    예를 들어 "모든 고객은 반드시 하나의 계좌를 개설해야 한다."와 같은 의미를 표현한다.

관계의 필수 여부를 표현, 참여도 표현

ERD 작성 시 고려사항
중요한 엔티티를 가급적 왼쪽 상단에 배치한다.
ERD는 이해가 쉬워야 하고 너무 복잡하지 않아야 한다.

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 정규화 이다.
  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.

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