🌟데이터 모델링에 대한 이해

✅ 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

중복, 비유연성, 비일관성

✅ 데이터 모델링 개념

개념적 데이터 모델링

• 추상화 수준 상승.
• 업무 중심적
• 포괄적

논리적 데이터 모델링

• 시스템으로 구축하고자 하는 업무 관련 key, 속성, 관계 등을 명확하게 표현.
• 재사용성이 좋음.

물리적 데이터 모델링

• 물리적 성격 고려한 모델.

✅ 데이터 독립성 요소

외부 스키마

• 추상적, 서브, 개인적 DB 스키마.

개념 스키마

• 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB 스키마.

내부 스키마

• 물리적 장치에서 데이터가 실제 저장된 스키마.

✅ 데이터 독립성

논리적 독립성

• 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에 영향을 미치지 않음.

물리적 독립성

• 내부 스키마가 변경되어도 개념/외부 스키마에 영향을 미치지 않음.

✅ 데이터 모델링의 3요소

• 개체
• 속성
• 관계

데이터 모델링은 프로젝트에 참여한 모두가 알아야 한다.
엔티티 : 집합
인스턴스 : 단수

✅ 데이터 모델 표기법

• 1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발.

✅ 데이터 모델링의 특징

• 추상화
• 단순화
• 정확화

✅ ERD 작업 순서

1. 엔티티 그림
2. 엔티티 배치
3. 엔티티 간에 관계 설정
4. 관계명 기술
5. 관계의 참여도 기술
6. 관계 필수여부 기술

✅ 좋은 데이터 모델의 요소

완전성

• 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의.

중복 배제

• 하나의 DB 내 동일한 데이터는 한번만 사용.

업무규칙

• 많은 규칙을 사용자에게 공유.

데이터 재사용

• 데이터를 독립적으로 설계.

의사소통

• 업무규칙은 엔티티, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현.

통합성

• 동일한 데이터는 한번만 정의하여 참조 및 활용함.

✅ 엔티티

• 업무에 필요하고 유용한 데이터를 저장하고 관리하기 위한 집합.
• 보이지 않는 개념도 포함한다.

✅ 엔티티 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요한 데이터를 가지고 있음.
• 유일한 식별자에 의해 식별이 가능.
• 두 개 이상의 인스턴스의 집합으로 구성.
• 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함.
• 반드시 속성 필요함.
• 다른 엔티티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 함.

✅ 엔티티의 분류

유/무형에 따른 분류

• 유형 : 물리적 형태. Ex) 사원, 강사
• 개념 : 개념적 정보. Ex) 조직, 제도
• 사건 : 업무 수행 시 발생. Ex) 주문, 청구

발생 시점에 따른 분류

• 기본 : 해당 업무에 원래 존재하는 정보로써 자신의 고유한 주식별자를 가진다.

• 중심 : 기본 엔티티로부터 발생하며, 다른 엔티티와의 고나계로 많은 행위 엔티티가 생성된다.

• 행위 : 2개 이상의 부모 엔티티로 부터 발생하며, 자주 바뀌거나 양이 증가한다.

✅ 엔티티 명명규칙

• 현업에서 사용하는 용어 사용.
• 약어 사용금지.
• 단수명사 사용.
• 고유한 이름 사용.
• 생성 의미대로 부여.