데이터 모델의 이해
2023. 9. 29. 01:55ㆍBOOKS/SQL 전문가 가이드
SQL 전문가 가이드
SQL 전문가 가이드는 SQL 자격검정 대비 수험서로 데이터베이스와 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 SQL을 작성하고 데이터베이스 프로그램이나 응용 소프트웨어의 성능을 최적화하고 데이터베이스 개체의 설계와 구현을 위해 데이터 모델링의 이해, SQL기본 및 활용, SQL 고급 활용 및 튜닝 등의 실무가이드로 구성되어 있다.
- 저자
- 한국데이터산업진흥원
- 출판
- 한국데이터산업진흥원
- 출판일
- 2021.03.15
1. 모델링의 이해
모델링의 정의
- 모델 : 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상에 대해 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형
- 모델링 : 모델을 만드는 일
모델링의 특징
- 추상화 : 현실세계를 일정한 현실에 맞춰 표현
- 단순화 : 복잡한 현실 세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념
- 명확화 : 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술
⇒ 모델링 : 현실 세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법
모델링의 관점
- 데이터 관점
- 프로세스 관점
- 데이터와 프로세스 상관 관점
2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해
데이터 모델링의 정의
- 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
- 현실 세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계 과정
데이터 모델이 제공하는 기능
- 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화
- 시스템의 구조와 행동을 명세화
- 시스템을 구축하는 구조화한 틀 제공
- 시스템 구축 과정에서 결정한 것을 문서화
- 다른 여역의 세부사항은 숨기는 다양한 관점 제공
- 특정 목표에 따라 구체화한 상세 수준의 표현방법 제공
3. 데이터 모델링의 중요성과 유의점
파급효과
시스템 구축이 완성되어 가는 시점에서 데이터 구조의 변경은 전체 시스템에 많은 영향을 끼친다.
복잡한 정보 요구 사항의 간결한 표현
데이터 품질
- 유의할 점
- 중복 → 데이터 베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 ❌
- 비유연성 → 데이터의 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리
- 비일관성 → 데이터와 데이터 간 상호연관 관계에 대해 명확희 정의
4. 데이터 모델링의 3단계 진행
개념적 데이터 모델링
- 핵심 엔터티와 그들 간의 관계 발견하고 표현(엔터티-관계 다이어그램)
- 추상화 수준이 높고 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
- 전사적 데이터 모델링, EA수립 시 많이 이용
- 기능
- 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구사항을 발견하는 것 지원
- 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용
Enterprise Architecture(EA)
- AA(Application Architecture)
- BA(Business Architecture)
- DA(Data Architecture)
- TA(Technical Architecture)
논리적 데이터 모델링
- 데이터베이스 설계 프로세스의 Input으로서 비지니스 정보의 논리적 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정
- 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key,속성,관계 등을 정확하게 표현
- 재사용성 높음
- 정규화
물리적 데이터 모델링
- 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
- 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표혀노딜 것인가를 다룸
5. 프로젝트 생명주기에서 데이터 모델링
6. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해
데이터 독립성의 필요성
- 유지보수 비용 절감
- 데이터 복잡도 낮춤
- 중복된 데이터 줄임
- 사용자 요구사항에 대한 대응
- 효과
- 각 뷰의 독립성 유지하고 계층별 뷰에 영향 주지 않고 변경 가능
- 단계별 스키마에 따라 데이터 정의어(DDL)와 데이터 조작어(DML)가 다름을 제공
데이터베이스 3단계 구조
- 외부 단계 : 사용자가 처리하고자 하는 데이터 유형, 관점, 방법에 따라 다른 스키마 구조를 가짐
- 개념 단계 : 사용자가 처리하는 데이터 유형의 공통적인 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마 구조로 디자인한 형태
- 내부적 단계 : 데이터가 저장된 방법에 대한 스키마 구조
데이터 독립성 요소
외부 스키마
- 뷰 단계, 여러개의 사용자 관점으로 구성
- → 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB스키마
- DB의 개개 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 DB정의
개념 스키마
- 개념 단계, 하나의 개념적 스키마로 구성
- → 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술
- 모든 응용 시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB
- DB에 저장되는 데이터 와 그들 간의 관계를 표현하는 스키마
내부 스키마
- 내부 단계, 내부 스키마로 구성
- → DB가 물리적으로 저장된 형식
- 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마
두 영역의 데이터 독립성
논리적 독립성
- 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에 영향 미치지 않도록 지원하는 것
- 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향❌
- 특징
- 사용자 특성에 맞는 변경 가능
- 통합 구조 변경 가능
물리적 독립성
- 내부 스키마가 변경되어도 외부,개념 스키마는 영향 받지 않도록 지원하는 것
- 저장 장치의 구조변경은 응용 프로그램과 개념 스키마에 영향❌
- 특징
- 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경 가능
- 개념 구조 영향 없이 물리적 구조 변경 가능
사상
- 외부적•개념적 사상(논리적 사상) : 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 관련성을 정의
- 개념적•내부적 사상(물리적 사상) : 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호 관련성을 정의
7. 데이터 모델링의 중요한 세가지 개념
데이터 모델링의 세가지 요소
- 어떤 것(Things)
- 성격(Attributes)
- 관계(Relationship)
단수와 집합(복수)의 명명
8. 데이터 모델링의 이해 관계자
이해 관계자의 데이터 모델링 중요성 인식
데이터 모델링의 이해 관계자
9. 데이터 모델의 표기법인 ERD 이해
데이터 모델 표기법
- 1976년 피터첸이 E-R모델(Entitiy-Relationship Model)이라는 표기법을 만듬
ERD 표기법으로 모델링하는 방법
- 엔터티를 그린다.
- 엔터티를 적절히 배치한다. → 주요한 엔터티를 왼쪽 상단에
- 엔터티 간 관계를 성정한다. → 식별자 관계 설정, 중복과 Circle 발생하지 않도록 유의
- 관계명을 기술한다.
- 관계 참여도를 기술한다. → 관계차수 표현
- 관계의 필수 여부를 기술한다.
10. 좋은 데이터 모델의 요소
- 완정성
- 중복 배제
- 업무 규칙
- 데이터 재사용
- 의사소통
- 통합성