데이터베이스 #4. 데이터 모델링

데이터 모델링이란,

(1) 건축물의 지반 설계와 같다.
(2) 소프트웨어 개발 절차 중의 '폭포수 모델' 중 [업무 분석]과 [시스템 설계]의 단계에 해당하기도 한다.
(3) 현실 세계의 복잡한 개념을 단순화하고 추상화시켜 데이터베이스 개체로 옮기는 과정이다.

데이터 모델링의 과정

데이터베이스 생명 주기에는 요구사항 수집 및 분석부터 설계하는 과정이 포함된다. 요구사항 수집 및 분석 단계에서는 현실 세계의 대상 데이터 및 사용자의 요구사항을 정리하고 분석한다.

<데이터 모델링 중 설계의 과정>

단계	설명
개념적 모델링	요구사항을 수집하고 분석한 결과를 토대로 업무의 핵심적인 개념을 구분하고 전체적인 뼈대를 만든다. 개체를 추출하고 개체 간의 관계를 정의하여 ER다이어그램을 만든다. 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링, 전사적 데이터 모델링, EA수립 시 많이 사용
논리적 모델링	개념적 모델링에서 만든 ER 다이어그램을 사용하고자 하는 DBMS에 맞게 사상하여 실제 데이터베이스로 구현하기 위한 모델을 만드는 과정이다. 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현하며 재사용성이 높다.
물리적 모델링	작성된 논리적 모델을 실제 컴퓨터 저장 장치에 저장하기 위해 데이터 타입과 길이 등 물리적 구조를 정의하고 구현하는 과정이다. 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능,저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계한다.

<데이터 모델링의 유의할 점>

• 중복(Duplication) : 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 말아야 한다.
• 비유연성(Inflexibility) : 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 쉽게 변경되어서는 안된다. 데이터의 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.
• 비일관성(Inconsistency) : 데이터의 중복이 없더라도 데이터의 비일관성이 발생할 수 있다.