S1. 데이터 모델링

데이터 모델링의 이해

데이터 모델링

• 데이터 모델링은 현실 세계를 데이터베이스로 표현하기 위해 추상화한다.

• 고객과의 의사소통을 통해 업무 프로세스를 이해한 후 데이터 모델링 표기법을 사용해 모델링한다.

• 데이터 모델링은 이해하기 쉽게 모델링해야 한다.

• 데이터 모델링은 업무 프로세스를 추상화하고, 소프트웨어를 분석 설계하면서 점점 더 상세해진다.

• 데이터 모델링은 고객의 비즈니스 프로세스를 이해하고 정의한 비즈니스 프로세스의 규칙으로 데이터 모델을 표현한다.

데이터 모델링의 특징

• 추상화

• 단순화

• 명확

데이터 모델링 단계

1) 개념적 모델링 (Conceptual Data Modeling)

• 고객의 비즈니스 프로세스를 분석하고 업무 전체에 대해 데이터 모델링을 수행한다.

• 복잡하게 표현하지 않고 중요한 부분을 위주로 모델링하는 단계

• 업무적 관점에서 모델링하며 기술적 용어는 가급적 사용하지 않는다.

• 엔터티와 속성을 도출하고 개념적 ERD를 작성한다.

• 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링

2) 논리적 모델링 (Logical Data Modeling)

• 개념적 모델링을 논리적 모델링으로 변환하는 작업

• 식별자를 도출하고 필요한 모든 릴레이션을 정의한다.

• 정규화를 수행하여 재사용성을 높이고 데이터 모델의 독립성을 확보한다.

• 특정 데이터베이스 모델에 종속

3) 물리적 모델링(Physical Modeling)

• 데이터베이스를 실제 구축한다.

• 성능, 보안, 가용성을 고려해 구축한다.

• 구축할 데이터베이스 관리 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성하는 단계

• 성능, 보안, 가용성 등을 고려해 데이터베이스를 구축

데이터 모델링 단계

개념적 모델링 > 논리적 모델링 > 물리적 모델링

데이터 모델링을 위한 ERD (Entity Relationship Diagram)

엔터티와 엔터티 간 관계를 정의하는 모델링 방법으로 사실상 데이터 모델링의 표준

1) ERD 작성 절차

엔터티 도출하고 그리기 > 엔터티 배치 > 관계 설정 > 관계명 서술 > 관계 참여도 표현 > 관계의 필수 여부 표현

2) ERD 작성시 고려사항

• 중요 엔터티는 가급적 좌상단 위치.

• 이해가 쉬워야 하고, 복잡하지 않아야 한다.

데이터 모델링 고려사항

1) 데이터 모델의 독립성

• 독립성이 확보된 모델은 고객의 업무 변화에 능동적으로 대응할 수 있다.

• 독립성 확보를 위해 중복 데이터를 제거한다.

• 데이터 중복을 제거하는 방법 = 정규화

2) 고객 요구사항의 표현

• 데이터 모델링으로 고객과 데이터 모델러 간 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.

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3층 스키마 3-Level Schema

3층 스키마

• 사용자, 설계자, 개발자의 관점별 데이터베이스를 기술하고 관계를 정의한 ANSI 표준이다.

• 3층 스키마는 데이터베이스의 독립성을 확보하기 위한 방법이다.

• 3단계 계층으로 분리해 독립성을 확보하는 방법으로 각 계층을 뷰라고도 한다.

3층 스키마 구조

구조	설명
외부 스키마	사용자 관점, 업무상 관련 있는 데이터 접근 관련 데이터베이스의 뷰를 표시 응용 프로그램이 접근하는 데이터베이스를 정의한다.
	설계자 관점, 사용자 전체 집단의 데이터베이스 구조 전체 데이터베이스 내 규칙과 구조를 표현한다. 통합 데이터베이스 구조
내부 스키마	개발자 관점, 데이터베이스의 물리적 저장 구조 데이터 저장 구조, 레코드 구조, 필드 정의, 인덱스 등을 의미

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엔터티 Entity

엔터티 Entity

관리해야 하는 데이터 집합을 의미하며, 저장되고 관리되어야 하는 데이터이다.

엔터티의 의미

인물	엔터티의 의미
Peter Chen 1976	엔터티는 변별할 수 있는 사물이다.
James Martin 1989	정보를 저장할 수 있는 어떤 것이다.
C.J Date 1986	데이터베이스 내부에서 변별 가능한 객체이다.
Thomas Bruce 1992	정보가 저장될 수 있는 장소, 사람, 사건, 개념, 물건 등이다.

엔터티 도출

• 엔터티는 고객의 비즈니스 프로세스에서 관리되어야 하는 정보를 추출해야 한다.

엔터티 특징

엔터티 특징	설명
식별자	유일한 식별자가 있어야 한다.
인스턴스 집합	2개 이상의 인스턴스가 있어야 한다.
속성	반드시 속성을 가지고 있다.
관계	다른 엔터티와 최소 1개 이상 관계가 있어야 한다.
업무	업무에서 관리되어야 하는 집합이다.

엔터티 종류

• 엔터티 종류는 물리적 형태의 존재 여부, 엔터티 발생 시점에 따른 종류로 나뉘어진다.

물리적 형태의 존재 여부에 따른 엔터티 종류

종류	설명
유형	지속적으로 사용되는 엔터티
개념	물리적 형태 없이 개념적으로 사용되는 엔터티
사건	비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 엔터티

발생 시점에 따른 엔터티 종류

종류	설명
기본	키 엔터티, 독립적으로 생성되는 엔터티
중심	기본 엔터티로부터 발생되고 행위 엔터티를 생성하는 엔터티
행위	2개 이상의 엔터티로부터 발생된다

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속성 Attribute

속성 Attribute

• 속성은 업무에서 필요한 정보인 엔터티가 가지는 항목이다.

• 속성은 더 이상 분리되지 않는 단위로, 업무에 필요한 데이터를 저장할 수 있다.

• 인스턴스의 구성요소이고 의미적으로 더 이상 분해되지 않는다.

속성의 특징과 종류

속성의 특징

• 속성은 업무에서 관리되는 정보이다.

• 일반적으로 하나의 값만 가지며, 주식별자에 함수적으로 종속된다. 즉, 기본키가 변경되면 속성 값도 변경된다.

속성의 종류

분해 여부에 따른 속성의 종류

종류	설명
단일 속성	하나의 의미로 구성된 것 회원ID, 이름 등
복합 속성	여러 의미가 있는 것 주소
다중값 속성	여러 값을 가질 수 있는 것으로 엔터티로 분해된다. 상품 리스트

특성에 따른 속성의 종류

종류	설명
기본 속성	비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성 회원ID, 이름, 계좌번호, 주문 일자 등
설계 속성	데이터 모델링 과정에서 발생되는 속성 유일한 값 부여 상품 코드, 지점 코드 등
파생 속성	다른 속성에 의해 만들어지는 속성 합계, 평균 등

도메인

속성이 가질 수 있는 값의 범위 성별 - 남자 | 여자

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관계 Relationship

관계 Relationship

• 관계는 엔터티 간 관련성을 의미하며 존재 관계와 행위 관계로 분류된다.

관계의 종류

1) 존재 관계

존재 관계는 엔터티 간 상태를 의미한다. 예를 들어 고객이 은행에 회원가입하면 관리점이 할당되고, 할당된 관리점에서 고객을 관리한다.

2) 행위 관계

행위 관계는 엔터티 간 어떤 행위가 있는 것을 의미한다. 예를 들어 증권회사는 계좌를 개설하고 주문을 발주한다.

관계 차수 Relation Cardinality

1) 관계 차수

두 엔터티 간 관계에 참여하는 수를 의미한다.

2) 관계 차수의 종류

1대1 관계

1대1 관계에는 완전 1대1 관계와 선택적 1대1 관계가 있다.

1대N 관계

1대N 관계는 엔터티에 행이 하나 있을 때 다른 엔터티의 값이 여러 개 있는 관계이다. 예를 들어 고객은 여러 개의 계좌를 가질 수 있다.

M대N 관계

M대N 관계는 두 엔터티가 서로 여러 개의 관계를 가지고 있는 것이다. 예를 들어 한 학생이 여러 개의 과목을 수강할 수 있다. 또한 한 과목은 여러 학생이 수강한다. 이 때 M대N 관계가 발생한다.

이러한 M대N 관계는 관계형 데이터베이스에서 조인할 경우 카테시안 곱이 발생한다. 따라서 M대N 관계를 1대N, N대1로 해소해야 한다.

필수적 관계와 선택적 관계

필수적 관계는 반드시 하나 존재해야 하는 관계로 |로 표현한다.

선택적 관계는 없을 수도 있는 관계로 O로 표현한다.

식별 관계 Identification Relationship

1) 식별 관계

식별 관계란 강한 개체의 기본키를 약한 개체의 기본키 중 하나로 공유한 관계를 말한다.

강한 개체는 어떤 다른 엔터티에 의존하지 않고 독립적으로 존재하는 개체를 말한다. 강한 개체는 다른 엔터티와 관계를 가질 때 다른 엔터티에 기본키를 공유한다. 따라서 강한 개체의 기본키 값이 변경되면 식별 관계의 엔터티의 값도 변경된다.

2) 비식별 관계

비식별 관계는 강한 개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 칼럼으로 관계를 가지는 것을 의미한다.

강한 개체와 약한 개체

강한 개체는 누구에도 지배되지 않는 독립적 개체이다.

약한 개체는 개체의 존재가 다른 개체의 존재에 의존하는 개체이다.

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엔터티 식별자 Entity Identifier

식별자는 엔터티를 대표할 수 있는 유일성을 만족하는 속성이다.

주식별자 (기본키, Primary key)

주식별자는 최소성, 대표성, 유일성, 불변성을 만족한다.

키의 종류에는 기본키, 후보키, 슈퍼키, 대체키, 외래키가 있다.

식별자의 종류

식별자는 대표성, 생성 여부, 속성 수, 대체 여부로 분리된다.

1) 식별자의 대표성

주식별자 - 대표성 O. 유일성과 최소성, 대표성을 만족하는 식별자로 다른 엔터티와 참조 관계로 연결 가능

보조 식별자 - 대표성 X. 유일성과 최소성은 만족하지만 대표성을 만족하지 못함

2) 생성 여부

내부 식별자 - 생성 O. 엔터티 내부에서 스스로 생성되는 식별자

외부 식별자 - 생성 X. 다른 엔터티와의 관계로 인해 만들어지는 식별자

3) 속성의 수

단일 식별자 - 하나의 속성으로 구성

복합 식별자 - 두 개 이상의 속성으로 구성

4) 대체 여부

본질 식별자 - 비즈니스 프로세스에서 만들어지는 식별자

인조 식별자 - 인위적으로 만들어지는 식별자

대표성	생성 여부	속성 수	대체 여부
주식별자	내부 식별자	단일 식별자	본질 식별자
보조 식별자	외부 식별자	복합 식별자	인조 식별자