[Part 1] 1. 데이터 모델의 이해

저번 프로젝트 진행하면서 트랜잭션에 대한 중요성을 뼈저리게 느끼며 정규화와 쿼리에 대해 다시 공부의 필요성을 느꼈다!!

 

1. 모델링이란?

• 데이터베이스의 모델링은 ‘현실 세계를 단순화하여 표현하는 기법’이다.

• 현실 세계에서 필요한 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정

2. 모델링의 특징

• 복잡한 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정

• 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현

• 복잡한 현실을 정해진 표기법에 따라 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부 사항을 제거

• 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐

• 대상에 대한 애매모호함(불분명한 것) 을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 과정

• 명확화를 통해 모델을 이해하는 이들의 의사소통을 원활히 함

3. 모델링의 3가지 관점

4. 데이터 모델링 유의점

• 한 테이블 또는 여러 엔터티(테이블)에 같은 정보를 저장하지 않도록 설계

• 사소한 업무 변화에 대해서도 잦은 모델 변경이 되지 않도록 주의 → 유지보수에 어려움을 가중 시킴

• 데이터 정의를 프로세스와 분리하여 유연성을 높임

• 데이터베이스 내의 정보가 모순되거나 상반된 내용을 갖는 상태를 의미

• 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있음 (개발자가 다른 데이터와 연관성을 고려하지 않고 데이터 일부만 변경 할 수 있기 때문 )

• 데이터간 상호연관 관계를 명확히 정의해야 함

• 데이터 품질 관리 필요

5. 데이터 모델링의 3단계

• 전사(회사 전체 차원의) 적 데이터 모델링 수행시 행해지며 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링

• 추상화 수준이 가장 높음

• 업무를 분석 뒤 업무의 핵심 엔터티(Entity)를 추출하는 단계

• 도출된 핵심 엔터티(Entity)들과의 관계들을 표현하기 위해 ERD 작성

• 개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계

• 재사용성이 가장 높은 모델링

• 데이터 구조를 정의하기 때문에 비슷한 업무나 프로젝트에서 동일한 형태의 데이터 사용 시 재사용가능

• 동일한 논리적 모델을 사용하는 경우 쿼리도 재사용 가능

• 데이터 정규화 수행

• 재사용성이 높은 논리적 모델은 유지보수가 용이해짐

• 논리 모델링이 끝나면 이를 실제 데이터베이스로 구현할 수 있도록 직접 물리적으로 생성하는 과정

• 데이터베이스 성능, 디스크 저장구조, 하드웨어의 보안성, 가용성 등을 고려

• 가장 구체적인 데이터 모델링

• 추상화 수준은 가장 낮음(가장 구체적인 모델링이므로)

6. 데이터의 독립성

• 외부 스키마
• 사용자 관점 : 각 사용자가 보는 관점에서 데이터베이스 스키마를 정의
• 사용자나 응용 프로그램이 필요한 데이터를 정의(View : 사용자가 접근하는 대상)

• 개념 스키마
• 통합된 관점 : 사용자 관점의 데이터베이스 스키마를 통합하여 데이터베이스의 전체 논리적 구조를 정의
• 전체 데이터베이스의 개체, 속성, 관계, 데이터 타입 등을 정의

• 내부 스키마
• 물리적인 관점 : 실제 데이터가 물리적으로 어떻게 저장되는지를 정의
• 데이터의 저장 구조, 컬럼, 인덱스 등을 정의함

• 논리적 독립성 : 개념 스키마(논리적 데이터 구조가 변경)가 변경되어도 외부 스키마는 영향받지 않는다.

• 물리적 독립성 : 내부 스키마가(물리적 구조가 변경) 변경 되어도 외부/개념 스키마는 영향 받지 않는다.

7. 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