제 1절 데이터 모델의 이해
1. 모델링이란? : 복잡한 현실세계를 일정한 표기법에 의해 표현하는 일
[특징]
- 추상화 : 일정한 형식에 맞춰 표현한다.
- 단순화 : 제한된 표기법이나 언어로 표현한다.
- 명확성 : 이해하기 쉽게 표한한다.
[관점]
- 데이터 관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련 있는지, 데이터간의 관계는 무엇인지
- 프로세스 관점 : 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지, 무엇을 해야 하는지
- 상관 관점 : 업무가 처리하는 일에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지
2. 데이터 모델링이란? : 정보 시스템 구축을 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
[기능] : 가시화 / 명세화 / 구조화된 틀 / 문서화 / 다양한 관점 제공 / 구체화된 표현방법
[중요성]
- 파급효과
- 복잡한 정보요구사항의 간결한 표현
- 데이터 품질
[유의점]
- 중복 - 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않게 한다.
- 비유연성 - 데이터 정의와 데이터의 사용 프로세스를 분리
- 비일관성 - 신용 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보 갱신하는 것과 같은 현상
3. 데이터 모델링 3단계
- 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무 중식적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
- 논리적 데이터 모델링 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현 / 재사용성이 높음
- 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터 베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
4. 프로젝트 생명주기에서 데이터 모델링
- 계획 -> 분석 -> 설계 -> 개발 -> 테스트 -> 전환/이행
- 개념적 데이터 모델링 : 계획/분석 단계
- 논리적 데이터 모델링 : 분석 단계
- 물리적 데이터 모델링 : 설계 단계
- 단, 현실 프로젝트에서는 개념적 데이터 모델이 생략된 개념/논리 데이터 모델링이 분석단계 때 대부분 수행 된다.
5. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해
- 데이터 독립성의 필요성 : 유지보수비용 증가, 데이터 중복성 증가, 데이터 복잡도 증가, 요구사항 대응 저하
- 데이터베이스 3단계 구조 : 외부단계, 개념적단계, 내부적단계
- 데이터독립성 요소 : 외부스키마 (사용자관점), 개념스키마(통합 관점), 내부스키마(물리적 저장구조)
- 두 영역의 데이터 독립성 : 논리적 독립성 , 물리적 독립성
- 사상 'Mapping' : 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리, 외부적/개념적 사상 + 개념적/내부적 사상
6. 데이터 모델링 3요소
- 엔터티 (Things) : 업무가 관여하는 어떤 것
- 속성 (Attributes) : 어떤 것이 가지는 성격
- 관계 (Relationships) : 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계
- 단수와 집합(복수)의 명명
개념 | 복수/집합개념 & 타입/클래스 | 개별/단수개념 & 어커런스/인스턴트 |
어떤것 | 엔터티타입 | 엔터티 |
엔터티 | 인스턴스 / 어커런스 | |
어떤것 간의 연관 | 관계 | 페어링 |
어떤 것의 성격 | 속성 | 속성값 |
7. 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해
- 표기법 : 엔터티는 사각형, 관계는 마름모, 속성은 타원형으로 표현
- 모델링 순서
엔터티 그리기 -> 엔터티 배치 -> 엔터티간의 관계설정 -> 관게명 기술 -> 관계의 참여도 기술 -> 관계의 필수여부 기술
8. 좋은 데이터 모델의 요소
- 완전성 : 업무에 필요한 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어야 한다.
- 중복배제 : 하나의 DB에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 한다.
- 업무규칙 : 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 업무 규칙을 공유할 수 있도록 제공한다.
- 데이터 재사용
- 의사소통
- 통합성
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