데이터 모델의 이해

데이터 모델링의 특징

추상화 - 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현

단순화 - 제한된 표기법이나 언어로 표현

명확화 - 애매모호함을 제거

 

 

 

모델링의 3가지 관점

1. 데이터(what, data) - 데이터 간의 관계는 무엇인가?

2. 프로세스(how, process) - 업무가 실제로 하고 있는 일은 무엇인지 무엇을 하는지

3. 데이터와 프로세스의 상관 관점 - Data VS Process

 

 

데이터 모델이 제공하는 기능

1. 시스템을 현재 or 원하는 모습으로 가시화

2. 시스템의 구조와 행동을 명세화

3. 시스템을 구축하는데 구조화된 틀 제공

4. 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화

5. 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부사항을 숨기는 다양한 관점을 제공

6. 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현 방법을 제공

 

 

데이터 모델링의 중요성과 유의점

- 파급 효과, 복잡한 정보 요구 사항의 간결한 표현, 데이터의 품질

- 중복 : 같은 시간 같은 데이터 제공

- 비 유연성 : 사소한 업무 변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안 된다. 데이터 정의를 사용하고 프로세스와 분리해 줌

- 비 일관성 : 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의

 

 

 

데이터 모델링의 진행 단계

현실      (개념적 데이터 모델링)       개념 세계         (논리적 데이터 모델링)     개념 세계      (물리적 데이터 모델링)

개체      ------------------->       개념적 구조      ------------------->    논리적 구조   ------------------->  DB

 

개념적 - 추상적, ERD

논리적 - 표현, 재사용성

물리적 - SQL, DB / 성능, 보안, 가용성

 

 

데이터 베이스 3단계 구조 < 데이터 독립성 요소 >

외부 스키마 (사용자) - 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마

개념 스키마 (통합 관점) - 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB

내부 스키마 (물리적 저장 구조) - 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장

 

 

데이터 독립성

논리적 독립성 - 개념 스키마 변경, 외부 스키마에 영향을 받지 않음

물리적 독립성 - 내부스키마 변경, 외부/개념 스키마에 영향을 받지 않음

 

 

Mapping (사상)

외부적/개념적 사상 - 외부적 뷰와 개념적 뷰

개념적/내부적 사상 - 개념적 뷰와 저장된 데이터 베이스

 

 

데이터 모델링의 3요소

어떤 것, 성격, 관계

 

 

ERD 작업 순서

1. 엔터티 그림

2. 엔터티 위치 배치

3. 엔터티 간 관계 설명

4. 관계명 기술

5. 관계의 참여도 기술

6. 관계 필수 여부

 

 

좋은 데이터 모델의 요소

1. 완전성 : 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의

2. 중복 배제 : 하나의 DB에 동일한 사실은 한 번만 정리

3. 업무 규칙 : 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공

4. 데이터 재사용 : 데이터가 독립적으로 설계되어야 함

5. 의사소통 : 업무 규칙은 엔터리, 서브타입, 속성관계등의 형태로 최대한 자세히 표현

6. 통합성 : 동일한 데이터는 한 번만 정의, 참조 활용

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참고 사이트

요약 정리본 : https://yurimac.tistory.com/40

SQL) SQLD 이론 요약 정리 PDF

DATE ON-AIR: https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?pageid=5&mod=list 

SQL – DATA ON-AIR