[SQLD] 1.1.1. 데이터 모델링의 이해

모델링의 이해

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모델링

사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상은 사람, 사물, 개념 등에 의해 발생한다고 할 수 있으며 이것을 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것

 

모델링 특징

• 추상화
  현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현한다는 의미
• 단순화
  복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현해 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념
• 명확화
  누구나 이해하기 쉽게하기 위해 대상에 대한 애매모함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 것

 

모델링의 세가지 관점

• 데이터관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련 있는지 || 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해 모델링하는 방법
• 프로세스 관점 : 업무가 실제하고 잇는 일이 무엇인지 || 무엇을 해야하는지 모델링하는 방법
• 데이터와 프로세스의 상관 관점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법으로 설명될 수 있다.

 

데이터 모델링의 중요성

• 파급효과
  시스템 구축이 완성되어가는 시점에서 데이터 구조의 변경은 전체 시스템에 많은 영향을 끼친다.
• 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현
• 데이터 품질

 

데이터 모델의 기본 개념의 이해

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데이터 모델링

• 정보시스템 구축을 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석 / 설계의 과정

 

데이터 모델링 목적

1. 업무 정보를 구성하는 기초가 되는 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써
   정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것
2. 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성해 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것

 

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

• 파급효과(Leverage)
  • 단위, 병행, 통합 테스트를 수행하다 데이터 모델의 변경이 불가피한 상황이 발생할 경우, 데이터 구조 변경에 따른 영향 분석을 한다.
  • 변경해야 하는 데이터 모델의 형태에 따라 그 영향 정도는 차이가 있겠지만, 이는 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소일 수 있다.
• 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 (Conciseness)
  • 데이터모델은 시스템을 구축하는 많은 관련자들이 설계자의 생각대로 정보요구사항을 이해하고 이를 운용할 수 있는 애플리케이션을 개발하고, 데이터 정합성을 유지할 수 있도록 하는 것이다.
• 데이터 품질
  • DB의 데이터는 기업의 중요한 자산이다. 그러나 품질이 떨어지는 데이터라면, 해당 데이터로 얻을 수 있었던 소중한 비즈니스 기회를 상실할 수도 있다.
  • 품질 문제의 원인 중 하나는 데이터 구조의 문제다.

 

데이터 모델링의 유의점

• 중복
  데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 한다.
• 비유연성
  데이터의 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리
• 비일관성
  데이터와 데이터간 상호연관 관계에 대해 명확히 정의

 

데이터 모델링의 3단계 진행

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개념적 데이터 모델링

• 엔터티-관계 다이어그램 : 핵심 엔터티와 그들간의 관계 발견하고 표현
• 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
• 전사적 데이터 모델링, EA(Enterprise Architecture) 수립시 많이 이용
• 기능
  • 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구사항을 발견하는 것 지원
  • 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용

 

논리적 데이터 모델링

• 데이터 베이스 설계 프로세스의 Input으로서 비즈니스 정보의 논리적 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정
• 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성 관계 등을 정확하게 표현
• 재사용성 높음
• 정규화 :  논리 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 속성들이 가장 적절한 엔터티에 배치되도록 함으로써 보다 신뢰성 있는 데이터 구조를 얻는데 목적이 있다.

 

물리적 데이터 모델링

• 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
• 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룸
• 물리적 스키마 : 데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의
• 물리적 저장구조, 사용될 저장장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법 등을 결정한다.

 

데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해

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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

SQL 전문가 가이드

• 외부단계
  • 사용자가 처리하고자 하는 데이터 유형, 관점, 방법에 따라 다른 스키마 구조를 가짐
• 개념단계
  • 사용자가 처리하는 데이터 유형의 공통적인 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마 구조로 디자인한 형태
• 내부적 단계
  • 데이터가 물리적으로 저장된 방법에 대한 스키마 구조

 

데이터 독립성 요소

1. 외부 스키마

• 뷰 단계, 여러 개의 사용자 관점으로 구성 → 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
• DB의 개개 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 DB 정의

2. 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 데이터와 그들 간의 관계를 표현하는 스키마

3. 내부 스키마

• 내부 단계, 내부 스키마로 구성 → DB가 물리적으로 저장된 형식
• 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마

 

논리적 독립성

• 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않는 것
• 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없다.

물리적 독립성

• 내부스키마가 변경되어도 외부 / 개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것
• 저장장치의 구조 변경은 응용프로그램과 개념 스키마에 영향 없다.

 

데이터 모델링의 주요한 세 가지 개념

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데이터 모델링의 세가지 요소

• Thing : 업무가 관여하는 어떤 것
• Attributes : 어떤 것이 가지는 성격
• Relationships : 업무가 관여하는 어떤것 간의 관계

 

데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해

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데이터 모델 표기법

• ERD (Entity - relationship Diagram)
  • 엔터티 : 사각형
  • 관계 : 마름모
  • 속성 :  타원형
  • 으로 표기한다.
• IE 표기법
• Baker 표기법

 

ERD 이용해 모델링하는 방법

1. 엔터티를 그린다.
2. 엔터티를 적절하게 배치한다.
3. 엔터티간 관계를 설정한다.
4. 고나계명을 기술한다.
5. 관계의 참여도를 기술한다.
6. 관계의 필수여부를 기술한다.

 

좋은 데이터 모델의 요소

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완전성 (Completencess)

• 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 한다.

중복배제 (Non-Redundancy)

• 하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 한다.

업무규칙 (Business Rules)

• 데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무규칙을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공해야한다.

데이터 재사용 (Data Reusability)

• 데이터 의 재사용성을 향상시키고자 한다면 데이터의 통합성과 독립성에 대해 충분히 고려해야한다.
• 데이터가 애플리케이션에 대해 독립적으로 설계되어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있다.
• 외부의 업무 환경 변화에 대해 유연하게 대응할 수 있어야 한다.

의사소통 (Communication)

• 많은 업무 규칙들을 해당 저옵 시스템을 운용, 관리하는 많은 관련자들이 설계자가 정의한 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 정보 시스템을 활용할 수 있게 하는 역할을 하게 된다.

통합성 (Integration)

• 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한 번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조, 활용하는 것이다.
• 공통코드 이런거인듯?