[데이터 모델링의 이해] 데이터 모델링

데이터 모델링이란? 

• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석, 설계의 과정
• 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 현실 세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

• 중복 : 같은 시간 같은 데이터 제공
• 비유연성 : 사소한 업무 변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 ❌. 데이터 정의를 사용 프로세스와 분리
• 비일관성 : 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의해야 함

데이터 모델링의 종류

• 개념적 데이터 모델링
• 논리적 데이터 모델링
• 물리적 데이터 모델링

데이터 독립성 요소

• 외부 스키마 : 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
• 개념 스키마 : 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB
• 내부 스키마 : 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장

데이터 독립성

• 논리적 독립성 : 개념 스키마 변경, 외부 스키마에 영향 ❌
• 물리적 독립성 : 내부 스키마 변경, 외부 / 개념 스키마에 영향 ❌

Mapping

• 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
• 논리적 mapping(사상) : 외부 스키마 - 개념 스키마
• 물리적 mapping(사상) : 개념 스키마 - 내부 스키마

데이터 모델링의 3요소

• Things
• Attributes
• Relationships

모델링의 특징

(현실세계) -> 추상화, 단순화, 정확화 -> (모델)

 

데이터 모델 표기법

• 1976년 피터첸이 Entiry Relationship Model 개발
• IE, Baker 기법이 많이 쓰임
• 엔티티, 관계, 속성으로 이뤄짐

ERD 작업 순서

1. Entity 그림

2. Entity 배치

3. Entity 관계 설정

4. 관계명 기술

5. 관계의 참여도 기술

6. 관계 필수 여부

 

좋은 데이터 모델의 요소

1. 완전성 : 업무에 필요한 모든데이터가 모델에 정의
2. 중복 배제 : 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만
3. 업무 규칙 : 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공
4. 데이터 재사용 : 데이터가 독립적으로 설계돼야 함
5. 의사소통 : 업무 규칙은 엔티티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현
6. 통합성 : 동일한 데이터는 한 번만 정의, 참조 활용