데이터 모델링의 이해

데이터 모델링의 이해

모델링의 정의

⇒ 다양한 현상에 대해 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형

 

Webster 사전

→ 가설적, 일정 양식에 맞춘 표현 해

→ 어떤 것에 대한 예비표현, 그로부터 최종 대상이 구축되도록 하는 계획으로서 기여하는 것

 

⇒ 현실세계를 단순화 시킨 표현

⇒ 사물, 사건에 대한 양상이나 관점을 연관된 사람이나 그룹을 위해 명확하게 하는 것

⇒ 모델이란 현실세계의 추상화된 반영

 

모델링의 3가지 특징

1. 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현

1. 단순화 : 복잡한 현실세계를 특정 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있게함

1. 명확화 : 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술함

모델링을 계획/분석/설계시에 사용하고, 이후에 구축/운영에서는 변경과 관리의 목적으로 이용함

⇒ 구축/운영에서도 사용함

 

모델링의 관점

데이터 관점

⇒ 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지, 데이터간의 관계는 무엇인지 모델링함

 

프로세스 관점

⇒ 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야하는지를 모델링하는 방법

 

데이터와 프로세스의 상관관점

⇒ 업무가 처리하는 일의 처리방법에 따라 데이터는 어떻게 영향받는지 모델링 하는 방법

 

데이터 모델링의 정의

⇒ 데이터베이스 골격을 이해하고, 이를 바탕으로 sql문장을 기능과 성능적인 측면으로 작성하기 위한 핵심요소

 

정보시스템을 구축하기 위해, 해당 업무에 어떤 데이터가 존재하는지, 업무가 필요로 하는 정보는 무엇인지 분석하는 방법

 

데이터에 존재하는 업무 규칙에 대하여 참, 거짓을 판별할 수 있는 사실을 데이터에 접근하는 방법, 사람, 전산화와는 별개의 관점에서 이를 명확하게 표현하는 추상적인 기법

 

목적

1. 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보 시스템 구축의 대상이되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것

2. 분석된 모델을 통해 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기위해

 

데이터 모델이 제공하는 기능

1. 시스템을 현재 원하는 모습으로 가시화하는데 도움

2. 시스템 구조와 행동을 명세화 가능

3. 시스템 구축하는 구조화된 틀 제공

4. 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화

5. 다양한 영역에서 집주하기 위해 다른 영역의 세부사항은 숨기는 다양한 관점 제공

 

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

1. 파급효과데이터 모델설계가 잘못된 경우, 전체 프로젝트 자체에 지장을 줄 만큼 큰 파급효과가 있음

2. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현데이터 모델은 구축할 시스템의 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현 할 수 있다.

3. 데이터 품질
   1. 중복데이터 모델은 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
   2. 비유연성데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화도 데이터모델이 수시로 변경됨으로써 유지 보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 따라서 데이터 사용프로세스와 데이터 정의를 분리하여 그 파급효과를 줄인다.
   3. 비일관성데이터 중복이 없더라도 비 일관성은 발생한다. 따라서 정확한 상호 연관관계 정의가 필요하다.
   4.  

데이터 모델링 단계

개념적→논리적→물리적 설계의 과정을 거침

핵심은 논리적 데이터 모델링이다. 여기서 정규화가 이뤄진다.

 

데이터 모델 표기

ERD (Entity-Relationship moDel)

작성순서

1. 엔터티 그리기

2. 엔터티 배치

3. 엔터티 간 관계 설정

4. 관계 명 기술

5. 관계 참여도 기술

6. 관계의 필수여부 기술

 

좋은 데이터 모델의 요소

1. 완전성⇒ 업무에 필요한 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함
2. 가장 중요한 기준으로, 충족하지 못한다면 다른 어떤 평가 기준도 의미없다.

2. 중복배제⇒ 하나의 DB내에 동일한 사실을 반드시 한번만 기록한다

3. 업무규칙⇒ 업뮤 규칙을 데이터 모델이 표현하고, 이를 해당 DB를 사용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공해야한다.

4. 데이터 재사용⇒ 데이터가 애플레케이션에 대해 독립적으로 설계되어야만 데이터 재사용성을 향상 시킬 수 있다.

5. 의사소통

6. 통합성

 

엔터티

1. 변별할 수 있는 사물

2. DB에서 변별가능한 객체

3. 정보를 저장할 수 있는 어떤 것

엔터티 특징

1. 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보여야한다

2. 유일 식별자에 의해 식별되어야 한다

3. 영속적으로 존재하는 두개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.

4. 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.

5. 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다. ⇒ 관계 엔터티의 경우는 주식별자 속성만 가지고 있어도 엔터티로 인정한다.

6. 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한개 이상의 관계가 있어야 한다.

 

속성

1. 업무에서 필요로 한다

2. 의미상 더이상 분리되지 않는다.

3. 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다.

4. 정규화 이론에 근간하여 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.

5. 한개의 속성에는 한개의 값을 가진다. 하나의 속성에 여러 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티로 분리한다.

 

속성의 분류

1. 기본속성기본 속성은 업무로부터 추출한 모든 속성이 해당
2. 엔터티에 가장 일반적이고 많은 속성을 차지

2. 설계속성업무상 필요한 데이터 이외에 업무를 규칙화하기 위해 속성을 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성 ex) 제품 번호, 코드

3. 파생속성다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성
4. ex) 계산 값들

 

도메인

각 속성이 가질 수 있는 값의 범위를 정의한 것

 

속성의 명칭부여 원칙

1. 해당업무에서 사용하는 이름을 부여

2. 서술식 속성명 사용하지 않음

3. 약어 사용 제한

4. 유일성 확보

 

엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

엔터티는 두개 이상의 인스턴스가 존재

인스턴스는 속성 정보를 두 개 이상 가짐

한 개의 속성은 한 개의 속성 값을 가짐

 

 

관계

상호연관성이 있는 상태

엔터티의 인스턴스 사이의 논리적 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태

 

관계 표기

1. 관계명엔터티가 관계에 참여하는 형태로, 능동적, 수동적으로 명명함

2. 관계 차수1:M, 1:1, M:N 으로 표기함

3. 관계 선택사양필수참여관계(반드시 있어야함), 선택참여관계(있어도 그만 없어도 그만)
4.  

식별자

엔터티를 구분하기 위한 논리적 이름

식별자 특징

1. 유일성 : 주 식별자에 의해 엔터티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함

2. 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함

3. 불변성 : 주 식별자가 한 번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자는 변하지 않아야 함

4. 존재성 : 주별자가 지정되면 반드시 데이터값이 존재해야함(NULL은 안됨)