1장. 데이터 모델링
데이터 모델링의 중요성 및 유의점
- 중복: 같은 시간 같은 데이터 제공
- 비유연성
- 사소한 업무변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨.
- 데이터 정의를 사용
- 프로세스와 분리
- 비일관성: 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의해야 한다.
데이터 모델링
개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델링
데이터 독립성 요소
- 외부 스키마: 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
- 개념 스키마: 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB
- 내부 스키마: 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장
데이터 독립성
- 논리적 독립성: 개념스키마 변경, 외부스키마에 영향X
- 물리적 독립성: 내부스키마 변경, 외부/개념스키마에 영향X
Mapping(사상)
상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
- 논리적 사상: 외부 스키마 - 개념 스키마
- 물리적 사상: 개념 스키마 - 내부 스키마
데이터 모델링의 3요소
- 어떤 것
- 성격
- 관계
모델링의 특징
(현실세계) -> 추상화, 단순화, 정확화 -> (모델)
데이터 모델 표기법
1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발
- IE, Baker 기법이 많이 쓰임
- 엔티티, 관계, 속성으로 이뤄짐
ERD 작업순서
- 엔터티 그림
- 엔터티 배치
- 엔터티 관계설정
- 관계명 기술
- 관계의 참여도 기술
- 관계필수여부
좋은 데이터 모델의 요소
- 완전성: 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의
- 중복배제: 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만.
- 업무규칙: 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공.
- 데이터 재사용: 데이터가 독립적으로 설계돼야 함.
- 의사소통: 업무규칙은 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현
- 통합성: 동일한 데이터는 한번만 정의, 참조 활용
엔터티
업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것, 보이지 않는 개념 포함
엔터티의 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 함
- 유일한 식별자에 의해 식별가능
- 두 개 이상의 인스턴스의 집합
- 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함
- 반드시 속성이 있어야 함
- 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 함.
-> 통계성/코드성 엔터티는 관계 생략 가능
유무형에 따른 분류
- 유형: 물리적 형태 ex) 사원, 물품, 강사
- 개념: 개념적 정보 ex) 조직, 보험상품
- 사건: 업무수행시 발생 ex) 주문, 청구, 미납
발생시점에 따른 분류
- 기본: 그 업무에 원래 존재하는 정보, 타 엔터티의 부모 역할, 자신의 고유한 주식별자 가짐 ex) 사원, 부서
- 중심: 기본 엔터티로부터 발생, 다른 엔터티와의 관계로 많은 행위 엔터티 생성 ex) 계약, 사고, 주문
- 행위: 2개 이상의 부모 엔터티로부터 발생, 자주 바뀌거나 양이 증가 ex) 주문목록, 사원변경이력
엔터티의 명명
현업업무에서 사용하는 용어 사용, 약어 사용금지, 단수명사 사용, 고유한 이름 사용, 생성의미대로 부여
속성
업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자하는 의미상 분리되지 않는 최소이 데이터 단위
- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스 집합
- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐
- 한 개의 속성은 1개의 속성값을 가짐
구성 방식의 분류
- PK
- FK
- 일반 속성
속성의 분류
- 기본: 업무로부터 추출한 모든 일반적인 속성
- 설계: 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형, 정의하는 속성 ex) 일련번호
- 파생: 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성, 빠른 성능을 낼 수 있도록 원래 속성의 값을 계산, 적을수록 좋음 ex) 합
도메인
속성에 대한 데이터 타입, 크기, 제약사항 지정
속성의 명명
- 해당업무에서 사용하는 이름 부여
- 서술식 속셩명은 사용 금지
- 약어 사용 금지
- 구체적으로 명명하여 데이터 모델에서 유일성 확보
관계
엔터티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태, 관계 페어링의 집합
ex) 강사 - 가르친다(관계) - 수강생
페어링
엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
UML(통합모델링언어)에서의 관계
- 연관관계(실선): 항상 이용하는 관계 ex) 소속된다.
- 의존관계(점선): 상대 행위에 의해 발생하는 관계 ex) 주문한다.
관계의 표기법
- 관계명: 관계의 이름
- 관계차수: 1:1, 1:M, M:N
- 관계선택성(관계선택사양): 필수관계, 선택관계
관계 체크사항
- 2개의 엔터티 사이에 관심있는 연관 규칙O?
- 2개의 엔터티 사이에 정보의 조합 발생O?
- 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙 서술O?
업무 기술서, 장표에 관계연결을 가능케 하는 동사O?
식별자
- 엔터티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자 식별자는 논리적, Key는 물리적 데이터 모델링 단계에 사용
식별자의 특징
- 유일성: 주식별자에 의해 모든 인스턴스들이 유일하게 구분
- 최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
- 불변성: 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않아야 함. 변하면 이전 기록 말소됨
- 존재성: 주식별자가 지정되면 반드시 값이 들어와야 함
식별자 분류
대표성여부
- 주식별자: 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자, 타 엔터티와 참조관계를 연결 O
- 보조식별자: 구분자이나 대표성X, 참조관계 연결X
스스로 생성여부
- 내부식별자: 스스로 생성되는 식별자
- 외부식별자: 타 엔터티로부터 받아오는 식별자
속성의 수
- 단일식별자: 하나의 속성으로 구성
- 복합식별자: 2개 이상의 속성으로 구성
대체 여부
- 본질식별자: 업무에 의해 만들어지는 식별자
- 인조식별자: 인윈적으로 만든 식별자
주식별자 도출기준
- 해당 업무에 자주 이용되는 속성임
- 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 X
- 복합으로 주식별자로 구성할 경우 너무 많은 속성 X
-> 너무 많으면 인조식별자 생성한다.
식별자 관계
주식별자
자식의 주식별자로 부모의 주식별자 상속
- 부모로부터 받은 식별자를 자식 엔터팅의 주식별자로 이용하는 경우
- 강한 연결관계 표현, 실선 표기
- 식별자 관계로만 설정 시 주식별자 증가로 오류 유발
비식별자
부모 속성을 자식의 일반 속성으로 사용
1. 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우
2. 부모와 자식의 생명주기가 다른 경우 (별도로 소멸)
3. 여러개의 엔터티가 하나의 엔터티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔터티가 별도의 관계를 가진 경우
4. 자식엔터티에 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우
5. SQL 문장이 길어져 복잡성 증가되는 것 방지
- 약한 연결관계 표현, 점선 표기
- 비식별자 관계로만 설정 시 부모 엔터티와 조인하여 성능 저하
2장. 데이터 모델과 성능
성능 데이터 모델링
DB 성능향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블분할, 조인구조, PK, FK 등 여러가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것.
분석/설계 단계에서 데이터 모델에 성능을 고려한 데이터 모델링을 수행할 경우 성능저하에 따른 재업무 비용을 최소화 할 수 있음.
데이터의 증가가 빠를수록 성능저하에 따른 성능개선비용은 기하급수적으로 증가하게 된다.
성능 데이터 모델링 고려사항 순서
- 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행
- DB 용량산정을 수행한다.
- DB에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
- 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행
- 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼서브타입 조정
- 성능관점에서 데이터 모델을 검증한다.
함수적 종속성
데이터들이 어떤 기준 값에 의해 종속되는 현상
정규화
반복적인 데이터를 분리하고 각 데이터가 종속된 테이블에 적절하게 배치되도록 하는 것
- 1차 정규화: 같은 성격, 내용 컬럼이 연속될 때 컬럼 제거, 테이블 생성
- 2차 정규화: PK 복합키 구성일 때 부분적 함수 종속 관계 테이블 분리
- 3차 정규화: PK가 아닌 일반 컬럼에 의존하는 컬럼 분리
