[SQLD] 1-1-1 데이터 모델의 이해

데이터 모델링의 이해  -  1장 데이터 모델링의 이해  -  1절 데이터모델의 이해

 

1. 데이터 모델링

  - 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 데이터베이스로 표현하기 위해 추상화

  - 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽도록 단순화, 고객이 쉽게 이해할 수 있도록 복잡하지 않게 모델링

  - 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화

  - 고객과의 의사소통을 통해 고객의 업무 프로세스를 이해한 후 데이터 모델링 표기법을 사용하여 모델링

  - 고객의 업무 프로세스를 추상화하고, 소프트웨어를 분석 / 설계하면서 점점 더 상세해짐

  - 고객의 비즈니스 프로세스를 이해하고 비즈니스 프로세스의 규칙을 정의한 후 정의된 비즈니스 규칙을 데이터 모델로 표현

 

2. 데이터 모델링의 목적

  - 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것

  - 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것

  - 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가지고 있음

 

3. 데이터 모델링의 특징

  - 추상화 Abstraction : 공통적인 특징을 찾고 간략하게 현실세계를 표현

  - 단순화 Simplication : 복잡한 문제를 피하고 누구나 쉽게 이해할 수 있게 표현

  - 명확성 Clarity : 의미적 해석이 모호하지 않고 한가지 의미로 명확하게 해석 가능하게 표현

 

4. 데이터 모델링 단계

  (1) 개념적 모델링 Conceptual Data Modeling

     - 고객의 비즈니스 프로세스를 분석하고 업무 전체에 대해서 데이터 모델링 수행 ( 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 )

     - 전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링, 추상화 수준이 가장 높은 수준

     - 복잡하게 표현하지 않고 중요한 부분을 위주로 모델링하는 단계

     - 계층형 데이터 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델에 상관없이 업무 측면에서 모델링

     - 업무적 관점에서 모델링하며 기술적인 용어는 가급적 사용하지 않음

     - 엔티티Entity와 속성Attribute를 도출하고 개념적 ERD(: Entity Relationship Diagram)를 작성

  (2) 논리적 모델링 Logical Data Modeling

     - 개념적 모델을 논리적 모델로 변환하는 작업

     - 특정 데이터베이스 모델에 종속

     - 식별자를 도출하고 필요한 모든 릴레이션 정의 (관계, 속성 등을 모두 표현)

     - 정규화를 수행해서 데이터 모델의 독립성을 확보, 재사용성을 높임

  (3) 물리적 모델링 Physical Data Modeling

     - 데이터베이스를 실제 구축 (테이블, 인덱스, 함수 등을 생성)

     - 성능, 보안, 가용성을 고려하여 구축

 

5. 데이터 모델링 관점

  - 데이터 : 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미. 구조 분석, 정적 분석

  - 프로세스 : 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 위미. 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석

  - 데이터와 프로세스 : 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미. CRUD(Create, Read, Update, Delete) 분석

 

6. 데이터 모델링을 위한 ERD : Entity Relationship Diagram

  - 1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 표기법을 만들었으며, 사실상 데이터 모델의 표준으로 사용됨

  - 엔티티와 엔티티 간의 관계를 정의하는 모델링 방법

  - ERD는 이해가 쉬워야 하고 너무 복잡하지 않아야 함

  - ERD 작성 절차

     1) 엔티티를 도출하고 그린다 : 업무에서 관리해야 하는 집합을 도출

     2) 엔티티를 배치한다 : 중요한 엔티티를 왼쪽 상단(에서 조금 아래쪽 중앙)에 배치

     3) 엔티티 간의 관계를 설정한다

     4) 관계명을 서술한다 : 엔티티 간의 어떤 행위나 존재가 있는지 표현

     5) 관계 참여도를 표현한다 : 관계 참여도란 한 개의 엔티티와 다른 엔티티 간의 참여하는 관계 수를 의미

          ( 고객이 여러 개의 계좌를 개설 할 수 있다 )

     6) 관계의 필수 여부를 표현한다 : 필수는 반드시 존재해야 하는 것

          ( 모든 고객은 반드시 하나의 계좌를 개설해야 한다 )

 

7. 데이터 모델링 고려사항

  (1) 데이터 모델의 독립성

     - 독립성이 확보된 모델은 고객의 업무 변화에 능동적으로 대응할 수 있다

     - 독립성을 확보하기 위해서는 중복된 데이터를 제거해야 한다

     - 정규화 : 데이터 중복을 제거하는 방법

  (2) 고객 요구사항의 표현

     - 데이터 모델링으로 고객과 데이터 모델러 간에 의사소통을 할 수 있어야 하므로, 고객의 요구사항을 간결하고 명확하게 표현해야 한다

  (3) 데이터 품질 확보

     - 데이터베이스 구축 시 데이터 표준을 정의하고 표준 준수율을 관리해야 한다

     - 데이터 표준을 확보해야 데이터 품질을 향상시킬 수 있다

 

8. 데이터 모델링 유의사항

  (1) 중복 Duplication : 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 줌으로써 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다

  (2) 비유연성 Inflexibility : 데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있기 때문에 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다

  (3) 비일관성 Inconsistency : 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있다. 개발자가 서로 연관된 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문에 이와 같은 문제가 발생할 수 있다. 데이터 모델링을 할 떄 데이터와 데이터 간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의한다면 이러한 위험을 사전에 예방 가능하다. 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점에 해당한다.

 

9. 3층 스키마 3-Level Schema

  - 사용자, 설계자, 개발자가 데이터베이스를 보는 관점에 따라 데이터베이스를 기술하고 이들 간의 관계를 정의한 ANSI 표준

  - 데이터베이스의 독립성을 확보하기 위한 방법

  - 데이터의 독립성을 확보하면 데이터 복잡도 증가, 데이터 중복 제거, 사용자 요구사항 변경에 따른 대응력 향상, 관리 및 유지보수 비용 절감 등의 장점을 갖음

  - 3단계 계층으로 분리해서 독립성을 확보하는 방법으로 각 계층을 뷰View 라고도 한다

  - 3층 스키마의 독립성

     - 논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되더라도 외부 스키마가 영향을 받지 않는 것

     - 물리적 독립성 : 내부 스키마가 변경되더라도 개념 스키마가 영향을 받지 않는 것

  - 구조

3층 스키마 구조

     1) 외부 스키마 External Schema

          - 사용자 관점, 업무상 관련이 있는 데이터 접근

          - 관련 데이터베이스의 뷰View를 표시

          - 응용 프로그램이 접근한 데이터베이스를 정의

     2) 개념 스키마 Conceptual Schema

          - 설계자 관점, 사용자 전체 집단의 데이터베이스 구조. 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현

          - 전체 데이터베이스 내의 규칙과 구조를 표현. 통합 데이터베이스 구조

          - 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것

          - DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마

     3) 내부 스키마 Internal Schema

          - 개발자 관점, 데이터베이스의 물리적 저장 구조

          - 데이터 저장 구조, 레코드 구조, 필드 정의, 인덱스 등을 의미