1. 데이터모델링이란

• 개념적 데이터 모델링
  • 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터모델링, EA수립 시 많이 이용
• 논리적 데이터 모델링
  • 시스템으로 구축하고자하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
• 물리적 데이터 모델링
  • 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

2. 데이터 모델링의 이유

1. 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현함으로써
   정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것
2. 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것

👉 데이터모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가짐

3. 데이터 모델링을 할 때 유의할 사항

1. 중복성
   • 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 한다.
2. 비유연성
   • 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 혹은 프로세스의 작은변화가
     애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.
3. 비일관성(비연계성)
   • 데이터간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터를 유지
   • 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은
     데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점이다.

4. 모델링의 특징

1. 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현
2. 단순화 : 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 함
3. 정확화 : 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술
   👉 시스템 구현을 포함한 업무분석 및 업무형상화의 목적

5. 데이터베이스 스키마 구조 3단계

• 외부스키마
• 개념스키마
  • 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현
  • 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한
    조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들 간의 관계를 표현하는 스키마
• 내부스키마