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모델링
- 복잡한 '현실세계'를 단순화시켜 표현하는 것
- 모델이란 사물 또는 사건에 관한 양상(Aspect)이나 관점(Perspective)을 연관된 사람이나 그룹을 위하여 명확하게 하는것
- 모델이란 현실 세계의 추상화된 반영
모델링의 특징
- 추상화(모형화): 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현
- 단순화: 복잡한 현실 세계를 약속된 규약에 의해 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 함
- 명확화(정확화): 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 정확하게 현상을 기술하는 것
모델링의 세 가지 관점
- 데이터관점: 업무가 어떤 데이터와 관련 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지 대해서 모델링 하는 방법(What, Data)
- 프로세스관점: 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야하는지를 모델링 하는 방법(How, Process)
- 데이터와 프로세스의 상관관점: 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링 하는 방법(Interaction)으로 설명됨
데이터 모델링이란
- 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
- 현실세계의 데이터(What)에 대한 약속된 표기법으로 표현하는 과정
- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정
데이터 모델이 제공하는 기능
- 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화
- 시스템의 구조와 행동을 명세화
- 시스템을 구축하는 구조화된 틀
- 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화
- 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공
- 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공
데이터 모델링의 중요성
- 파급효과(Leverage)
- 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)
- 데이터 품질(Data Quality)
⚠️ 데이터 모델링의 유의점
중복(Duplication)
데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 장소를 파악하는데 도움을 줌
이러한 지식응용 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 함
비유연성(Inflexibility)
데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄임
비일관성(Inconsistency)
데이터 중복이 없더라도 비일관성은 발생
데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이렇나 위험을 사전에 예방
사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점에 해당
e.g. 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 경우. 개발자가 서로 연관된 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문에 이와 같은 문제가 발행할 수 있다.
데이터 모델링의 3단계 진행
현실세계에서 데이터베이스까지 만들어지는 과정
개념적 데이터 모델 → 논리적 데이터 모델 → 물리적 데이터 모델
- 개념적 데이터 모델링: 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 사용
- 논리적 데이터 모델링: 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
- 물리적 데이터 모델링: 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
데이터 독립성
데이터 독립성의 필요성
- 유지보수 비용 증가
- 데이터 중복성 증가
- 데이터 복잡도 증가
- 요구사항 대응 저하
데이터베이스 3단계 구조
- 외부단계: 사용자와 가까운 단계, 사용자 개개인이 보는 자료에 대한 관점과 관련이 있는 부분
- 개념단계: 사용자가 처리하는 데이터 유형의 공통적인 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마 구조로 디자인한 형태
- 내부적단계: 데이터가 물리적으로 저장된 방법에 대한 스키마 구조
데이터독립성 요소
항목 | 내용 | 비고 |
외부스키마(External Schema) | - View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적인 DB 스키마 - DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의 |
사용자 관점 접근하는 특성에 따른 스키마 구성 |
개념 스키마(Conceptual Schema) | - 개념단계 하나의 개념적 스키마로 구성 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것 - 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마 |
통합관점 |
내부 스키마(Internal Schema) | - 내부단계, 내부스키마로 구성, DB가 물리적으로 저장된 형식 - 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마 |
물리적 저장구조 |
두 영역의 데이터 독립성
독립성 | 내용 | 특징 |
논리적 독립성 | - 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것 - 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램 영향 없음 |
- 사용자 특성에 맞는 변경 가능 - 통합 구조 변경가능 |
물리적 독립성 | - 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것 - 저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없음 |
- 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경가능 - 개념구조 영향 없이 물리적 구조 변경 가능 |
사상(Mapping)
사상 | 내용 | 예 |
외부적/개념적 사상(논리적 사상) | 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호관련성을 정의함 | 사용자가 접근하는 형식에 따라 다른 타입의 필드를 가질 수 있음. 개념적 뷰의 필드 타입은 변화가 없음 |
개념적/내부적 사상(물리적 사상) | 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호관련성을 정의함 | 만약 저장된 데이터베이스 구조가 바뀐다면 개념적/내부적 사상이 바뀌어야 함. 그래야 개념적 스키마가 그대로 남아있게 됨 |
데이터 모델링의 3요소
엔터티, 속성, 관계
- 업무가 관여하는 어떤 것(Things)
- 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)
- 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationship)
데이터 모델 표기법 (ERD)
- 1976년 피터첸(Peter Chen)이 Entity-relationship model(E-R Model) 표기법을 만듦
- 각 업무 분석에서 도출된 엔터티와 엔터티 간의 관계를 이해하기 쉽게 도식화된 다이어그램으로 표시하는 방법
- 데이터의 흐름과 프로세스와의 연관성을 이야기하는 데 가장 중요한 표기법이자 산출물
ERD 작업 순서
엔터티 그리기 → 엔터티 배치 → 엔터티 간 관계 설정 → 관계명 기술 → 관계의 참여도 기술 → 관계의 필수여부 기술
좋은 데이터 모델 요소
- 완전성(Complateness): 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함
- 중복배제(Non-Redundancy): 저장공간 절약, 데이터의 일관성을 위해 하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록
- 업무규칙(Business Rules): 업무규칙을 데이터 모델에 표현하고, 이 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 함
- 데이터 재사용(Data Reusability): 통합 모델이어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있음
- 의사소통(Communication): 데이터 모델이 의사소통의 도구 역할을 함
- 통합성(Intergration): 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참고, 활용하는 것이 가장 바람직한 데이터 구조의 형태
📌 참고자료
스키마 관련 참고자료
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