데이터 모델링
개념적 구조 정하는 것 > 논리적 모델링
데이터베이스 구축에 필요한 걸 정하는 것 > 물리적 모델링 // 제약사항, 데이터 타입 설정 등
데이터 모델
데이터를 사용하려는 목적에 맞게 정리하고 체계화해놓은 모형
개체Entity: 저장하고 싶은 데이터의 대상
Entity: 실제 대상 하나하나 row
Entity Type: 일반화한 Entity 종류 table
속성Attribute: Entity에 대해서 저장하려는 내용 column
관계Relationship: Entity들 사이 연결점
제약 조건 Constraint: 여러 데이터 요소들에 있는 규칙
데이터 모델링은 Entity, Attribute, Relationship, Constraint를 파악하고, 발전시켜 데이터 모델을 만드는 과정
저장하고자 하는 데이터에서 Entity, Attribute, Relationship, Constraint 파악하여
데이터베이스를 구축할 때 기반이 될 모델 만들기
Relational Model: 데이터를 relation, 즉 테이블로 정리해서 표현한 모델
Relation은 테이블을 의미하는 수학적 표현
Relationship 테이블들 사이 맺어지는 관계
단점
row가 있어서 Entity, Attribute, Relationship, Constraint 등 구조 설계 불필요
Foregin Key를 확인해야하기 때문에 relationship의 특성을 한눈에 알기 힘듦.
Entity Relationship Model(ERM)
Entity와 Relationship 중심으로 표현
Entity에 attribute를 넣고 Entity 선으로 연결
데이터 모델 스펙트럼
- 개념 모델Conceptual Model: 큼지막한 entity와 간단한 연결 관계, 대략적인 구조 파악 :: 경영인, 또는 기획자
사진 설명을 입력하세요. - 논리 모델Logical Model: entity와 attribute, primary key foreign key 표시 :: 개발자 구체화 단계
사진 설명을 입력하세요. - 물리 모델Physical Model: 변수이름, 데이터타입, 인덱스 등 구체적으로 표시 :: 데이터베이스 구축 단계
단점
데이터 중복 저장, NULL이 많음
연산 실행이 너무 오래 걸림
원하는 정보를 찾을 수 없음
틀린 데이터를 저장하고 있음
장점
중복, 틀린 데이터 없음
빠르고 정확하게 데이터를 다룰 수 있음
중복되는 데이터가 저장되지 않는다
NULL이 생기지 않는다
데이터가 늘어날 때 테이블 구조가 변하지 않는
데이터 모델링을 어떻게 했는지에 따라, 데이터베이스가 좋을 수도 나쁠 수도 있음
ERD
엔터티-관계 다이어그램(Entity-Relationship Diagram)
데이터 모델링의 일종
각 엔터티는 시스템 내의 구체적인 데이터 항목을 나타내며, 관계는 이러한 엔터티 간의 연결을 보여줌
데이터 모델링은 ERD를 만들고 관계형 데이터베이스 설계를 포함하는 과정 전반을 의미
