데이터 모델링의 기초

데이터 모델링이란?

 컴퓨터 공학을 전공하였거나 비 전공자라도 IT에 관심이 많은 사람이라면 DB가 무엇인지 대부분 알것이라 생각합니다. 데이터베이스는 결국 여러 사람이 공유할 수 있는 통합되어 관리하는 데이터베이스 집합인데 이러한 데이터의 집합을 효율적으로 구성하기 위한 작업을 의미합니다. 데이터 모델링을 3가지 문장으로 정의하자면

1. 정보시스템을 구축하기 위한 데이터관점의 업무 분석 기법
2. 현실 데이터에 대한 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정 
3. 데이터베이스를 분석하기 위한 분석/설계의 과정

 

데이터 모델이 제공하는 기능

1. 시스템을 원하는 모습으로 가시화 
2. 시스템 구조와 행동 명세화 
3. 시스템의 구조화된 틀을 제공한다 
4. 시스템을 결정하는 과정에서 결정한 것을 문서화 한다 
5. 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다 

 

데이터 모델링의 3단계 진행

데이터 모델링	내용
개념적 모델링	추상화 수준이 높다, 포괄적인 수준의 모델링, EA 수립시 많이 사용
논리적 모델링	key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
물리적 모델링	실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

데이터 모델링의 중요한 3가지 개념

1. 업무가 관여하는 어떤 것(Things)
2. 어떤 것이 가지고 있는 속성(Attribute)
3. 업무가 관여하는 어떤 것의 관계 (Relationship)

개념	해당되는 내용
Things	엔티티, 엔티티 타입, 인스턴스, 어커런스
Attribute	속성 , 속성 값
Relationship	관계, 페어링

 

좋은 데이터 모델의 요소 

1. 완전성(Completeness)  = 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 한다, 
2. 중복배재(Non-Redundancy) = 하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록 되어야 한다 
3. 데이터 재사용(Data Reusability) = 데이터의 톧합성과 독립성에 대한 충분한 고려를 통해 데이터를 재사용할 수 있는 환경을 구축한다
4. 업무규칙(Business Rule) = 데이터 모델은 수많은 업무규칙을 정의하고 모델을 사용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것이다 
5. 의사소통(Communication) = 데이터를 분석하는 과정에서 자연스럽게 많은 업무 규칙들이 도출이 되고 이 과정에서 많이 도출되는 속성, 관계등을 상세하게 표현하여 운용자, 설계자 들이 의사소통을 원활하게 해야한다 
6. 통합성(Integration) = 데이터 구조는 동일한 데이터를 조직의 전체에서 한번만 정의하고 이를 여러 다른 영역에서 참조 활용하는 것 이다