데이터 모델

데이터 모델은 현실세계의 요소들을 인간, 컴퓨터가 이해하도록 단순화시켜 추상화한 모형을 의미합니다. 스키마를 논리적으로 표현하기 위해 데이터 모델을 이용하게 됩니다.

고양이를 가지고 데이터 모델링을 하면, 특성으로 종, 털의 색상 정도가 올 수 있겠고, 값은 종의 값으로 노르웨이 숲, 러시안 블루와 같은 값을 갖고, 털의 색상의 값으로는 황금색, 하얀색, 검은색과 같은 값을 가지게 됩니다. 이처럼 현실세계의 요소를 가지고 이해하기 쉽게 추상화 시킨것을 데이터 모델이라고 합니다.

데이터 모델의 세 종류

데이터 모델에는 개념, 논리, 물리 데이터 모델 3가지로 구분할 수 있습니다.

개념 데이터 모델

개념 데이터 모델은 요소를 인간이 이해할 수 있는 정보 구조로 표현하는 데이터 모델입니다. 보통 개체 타입 관계를 가지고 모델링을 합니다.

논리 데이터 모델

논리 데이터 모델은 요소를 컴퓨터가 이해할 수 있는 정보 구조로 표현하는 데이터 모델입니다. 일반적으로 데이터 모델이라고 한다면 논리 데이터 모델을 의미합니다. 모델링할 때 데이터간 관계에 따라 관계/계층/네트워크 모델로 구분하게 됩니다.

물리 데이터 모델

물리 데이터 모델은 논리 데이터 모델에서 개체의 상세 사항을 기술한 데이터 모델입니다. 이 모델은 실제 컴퓨터에 데이터들이 저장되는 방법을 모델링합니다.

데이터 모델의 구성요소

데이터 모델은 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)로 구성되어 있습니다.

개체 Entity

개체는 데이터베이스에 표현하려는 것입니다. 다시 말해 표현하고자 하는 현실세계 요소입니다. 개체는 정보를 제공하는 역할을 하고, 독립적으로 존재할 수도 있으며, 개체 자체로 무엇인지 구별이 가능하다는 특징을 갖고 있습니다.

속성 Attribute

속성은 데이터의 가장 작은 논리적 단위입니다. 속성들이 모여서 개체를 구성하게 됩니다.

관계 Relationship

관계는 두 개 이상의 개체와 개체 또는 속성과 속성 간의 연관성을 나타낸 것 입니다. 1:1, 1:N, N:N의 관계 형태가 있습니다.

구성 요소를 표로 나타내보면 다음과 같습니다.