모델링
특징
단명추
- 단순화 : 복잡한 현실 세계를 선택과 집중을 통해 목적에 부합하는 필요한 것만 선택하는 것
- 명확화 : 누구나 쉽게 이해할 수 있게 애매모호함을 제거하고 정확하게 기술하는 것
- 추상화 : 현실세계의 다양한 현상을 일정한 형식의 표기법으로 관련있는 비슷한 수준끼리 묶어낸 것
데이터 모델링
필요성
이전부터 이어져오던 저장 방식에 관해서 데이터 모델링의 필요성이 드러나게 된다.
- 파일 저장
데이터가 소멸되지 않게 보관하기 위해 파일 형식으로 저장했었다.
- 시스템 장애나 파일 입출력 도중 문제가 발생했을 때 원상태로 복구 시키기가 힘들다.
- 이진 파일은 사람이 바로 읽고 해석하기 힘들다.
- 엑셀 파일 저장
한 눈으로 알아보기 쉽게 2차원 테이블로 저장했다.
- 컬럼이 늘러날 수록, 같은 컬럼에 들어가야 할 데이터가 많아질 수록 중복되는 데이터가 많아지고 저장할 데이터가 기하 급수적으로 늘어난다.
- 중복된 데이터가 많아 행을 추가 할때, 삭제 할 때, 수정할 때마다 번거로운 일이 발생한다.
- 관계형 데이터 베이스 저장
각 데이터들의 종류를 한눈에 파악하기 쉽다.
- 데이터 테이블 간의 관계를 통해 연관있는 데이터들이 어떻게 누적되어 가는지 한눈에 파악하기 쉽다.
- 중복값이 제거되어 중복된 데이터로 인한 문제들을 해결할 수 있다.
관계형 데이터 베이스 저장을 위한 설계
- 각 테이블들이 어떤 기준으로 따로 만들어져야 하는지에 대한 기준을 세울 수 있어야 한다.
- 테이블들의 컬럼이 어떤 의미인지 파악해서 테이블 별로 정의 될 수 있도록 해야 한다.
- 데이터들 간에 어떤 관계들이 있는지를 확인하고 서로 관련 있는 테이블들 간에 어떤 관계를 맺어야 하는지 정의할 수 있어야 한다.
소프트웨어 개발절차에 따른 정보시스템 구축 절차
- 폭포수(Waterfall) 모델 방식의 일반적인 소프트웨어 개발 절차는 요구사항 분석, 프로그램 설계, 프로그램 구현, 통합/테스트, 유지보수이다
데이터 관점 모델링
업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터 간의 관계는 무엇인지에 대한 모델링을 통해 ERD를 산출하고 물리적 데이터베이스 설계와 데이터베이스 구축 및 튜닝까지의 과정이 포함된다.
프로세스 모델링
업무가 어떻게 구성되고, 업무의 처리절차, 방법이 어떻게 되는지를 모델로 표현하는 단계
상관 모델링
데이터를 가지고 하는 일에 따라 데이터가 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링 하는 단계
데이터 모델 표기법
- 피터첸 표기법
- IE 표기법
- 바커 표기법
간단하게 3가지가 있고, 다뤄보는건 이후에 하겠다.
관계형 모델(Relational Model)
릴레이션
무결성
무결성은 데이터 값이 정확한 상태를 의미한다.(완전성과 정확성)
정합성은 데이터가 서로 모순이 없이 일관되게 일치해야 함을 의미함.
반면에 무결성은 데이터가 완전하고 정확해야 한다는 의미이다.
(정합성은 맞지만 실제 데이터는 모두 틀린 값이라면 무결성은 위반한 것)
| 무결성 종류 | 무결성 특징 |
|---|---|
| 엔터티 무결성 (Entity Integrity) | 모든 인스턴스는 고유해야 하며 인스턴스를 대표하는 속성에는 NULL 값을 가지면 안된다는 의미 |
| 참조 무결성 (Referentail Integrity) | 엔터티의 외래 식별자 속성은 참조하는 엔터티의 주 식별자 값에 포함되거나 NULL이어야 함을 의미 |
| 도메인 무결성 (Domain Integrity) | 속성 값과 관련된 것으로 특정 속성 같은 같은 데이터 타입, 길이, 널 여부, 중복 값 허용, 기본 값 등 동일한 범주의 값만 존재해야 함을 의미 |
| 업무 무결성 (Business Integrity) | 기업에서 업무를 수행하는 방법이나 데이터를 처리하는 규칙을 의미함 |
백엔드 개발자 꿈나무