- 현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부 사항을 제거
- 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐
- 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대락적으로 표현하는 과정
- 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현
- 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 과정
- 명확화를 통해 모델을 이해하는 이들의 의사소통을 원활히 함
- 데이터가 어떻게 저장되고, 접근되고, 관리되는지를 정의하는 단계
- 시스템이 어떤 작업을 수행하며, 이러한 작업들이 어떻게 조직되고 조정되는지를 정의하는 단계
- 데이터가 시스템 내에서 어떻게 흐르고 변환되는지에 대한 확인
- 데이터 관점과 프로세스 관점을 결합하여 시스템의 전반적인 동작을 이해하는 단계
- 특정 프로세스가 어떤 데이터를 사용하는지, 데이터가 어떻게 생성되고 변경되는지를 명확하게 정의
- 한 테이블 또는 여러 테이블에 같은 정보를 저장하지 않도록 설계
- 사소한 업무 변화에 대해서도 잦은 모델 변경이 되지 않도록 주의
- 데이터 정의를 프로세스와 분리
- 데이터베이스 내의 정보가 모순되거나 상방된 내용을 갖는 상태를 의미
- 데이터간 상호연관 관계를 명확히 정의
- 데이터 품질 관리 필요
- 데이터 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있음
밑으로 갈수록 조금 더 구체화 위로 갈수록 조금 더 추상화
- 업무 중심적이고 포괄적(전사적)인 수준의 모델링
- 추상화 수준이 가장 높음
- 업무를 분석 뒤 업무의 핵심 엔터티(Entity)를 추출하는 단계
- 도출된 핵심 엔터티(Entity)들과의 관계들을 표현하기 위해 ERD 작성
- 개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계
- 데이터 구조를 정의하기 떄문에 비슷한 업무나 프로젝트에서 동일한 형태의 데이터 사용 시 재사용 가능
- 동일한 논리적 모델을 사용하는 경우 쿼리도 재사용 가능
- 데이터 정규화 수행
- 재사용성이 높은 논리적 모델은 유지보수가 용이해짐
- 논리 모델링이 끝나면 이를 직접 물리적으로 생성하는 과정
- 데이터베이스 성능, 디스크 저장구조, 하드웨어의 보안성, 가용성 등을 고려
- 가장 구체적인 데이터 모델링
1) 엔터티를 도출한 후 그린다
2) 엔터티 배치
3) 엔터티 간의 관계를 설정
4) 관계명을 서술
5) 관계의 참여도 기술
6) 관계의 필수 여부를 확인