[1과목] 1-1. 데이터 모델의 이해

■ 모델링의 개념

• 현실 세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정
• 데이터 베이스의 구조와 관계를 정의하며, 이를 통해 데이터의 저장, 조작, 관리 방법을 명확하게 정의
• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 현실 세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터 베이스를 구축하기 위한 분석 또는 설계의 과정

 

 

■ 모델링의 특징

1. 단순화 (Simplication)
   • 현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부사항을 제거
   • 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬움
2. 추상화 (Abstraction)
   • 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정
   • 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현
3. 명확화 (Clearity)
   • 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 과정
   • 명확화를 통해 모델을 이해하는 이들의 의사소통을 원활히 함

 

 

■ 데이터 모델링 유의점

1. 중복 (Duplication)
   • 한 테이블 또는 여러 테이블에 같은 정보를 저장하지 않도록 설계
2. 비유연성 (Inflexibility)
   • 사소한 업무 변화에 대해서도 잦은 모델 변경이 되지 않도록 주의
   • 데이터 정의를 프로세스와 분리
3. 비일관성 (Inconsistency)
   • 데이터베이스 내의 정보가 모순되거나 상반된 내용을 갖는 상태를 의미
   • 데이터 간 상호 연관 관계를 명확히 정의
   • 데이터 품질 관리 필요
   • 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있음

 

 

■ 데이터 모델링 3가지 요소

1. 대상 (Entity) : 업무가 관리하고자 하는 대상(객체)
2. 속성 (Attribute) : 대상들이 갖는 속성 (하나의 특징으로 정의될 수 있는 것)
3. 관계 (Relationship) : 대상들 간의 관계

 

 

■ 데이터 모델링의 3단계

1. 개념적 모델링
   • 업무 중심적이고 포괄적(전사적)인 수준의 모델링
   • 추상화 수준이 가장 높음
   • 업무를 분석한 뒤 핵심 엔터티(Entity)를 추출하는 단계
   • 도출된 핵심 엔터티(Entity)들과의 관계들을 표현하기 위해 ERD 작성
   • EA (Enterprise Architecture)수립시 많이 이용
2. 논리적 모델링
   • 개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계
   • 데이터 구조를 정의하기 때문에 비슷한 업무나 프로젝트에서 동일한 형태의 데이터 사용 시 재사용 가능
   • 동일한 논리적 모델을 사용하는 경우 쿼리도 재사용 가능
   • 데이터 정규화 수행
   • 재사용성이 높은 논리적 모델은 유지보수가 용이해짐
3. 물리적 모델링
   • 논리 모델링이 끝나면 이를 직접 물리적으로 생성하는 과정
   • 데이터베이스 성능, 디스크 저장구조, 하드웨어의 보안성, 가용성 등을 고려
   • 가장 구체적인 데이터 모델링 → 추상화 수준은 가장 낮음
   • 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

 

■ 데이터 모델의 표기법 (ERD : Entity Relationship Diagram)

• 엔터티 (Entity)와 엔터티 간의 관계(Relationship)를 시각적으로 표현한 다이어그램
• 1976년 피터 첸(Peter Chen)이 만든 표기법, 데이터 모델링 표준으로 사용

 

 

■  ERD 작성 절차 (6단계) 

1. 엔터티 도출
2. 엔터티 배치
3. 엔터티 간의 관계를 설정
4. 관계명 기술
5. 관계의 참여도 기술
6. 관계의 필수 여부 기술

 

 

■ 3단계 구조 스키마 (3-Level Schema)

• 데이터베이스의 독립성을 위해서 3단계 구조 스키마가 존재함
• 사용자(외부 스키마) , 개발자(개념 스키마) , 설계자(내부 스키마)의 각기 관점에 따라 데이터베이스를 기술하고 이들 간의 관계를 ANSI 표준으로 정함
• 데이터의 독립성 확보를 통해서 데이터 복잡도 감소, 데이터 중복 제고, 사용자 요구사항 변경에 따른 대응력 향상, 관리 및 유지보수 비용 절감 등의 장점이 생김
• 각 계층을 뷰라고 부르며 3단계 계층으로 분리되어 서로 독립성을 확보함

 

 

■ 데이터 베이스 스키마 구조 3단계

• 외부 스키마 (External Schema) : 외부 단계
  • 데이터 베이스의 개별 사용자 관점의 이해와 표현
  • 응용프로그램이 접근하는 데이터베이스
  • 여러 개의 외부 스키마 존재
• 개념 스키마 (Conceptual Schema) : 개념 단계
  • 데이터베이스 관리자의 관점으로 규칙과 구조 표현
  • 데이터베이스의 전체적인 논리 구조
  • 일반적으로 스키마는 개념 스키마를 지칭함
• 내부 스키마 (Internal Schema) : 내부 단계
  • 데이터베이스 시스템의 설계자 관점으로 저장장치 관점의 이해 및 표현
  • 데이터가 실제로 데이터베이스에 물리적으로 어떻게 저장되는지 확인