데이터 모델의 이해
데이터 모델링이란
- 정보 시스템을 구축하기 위한
데이터 관점의 업무 분석 기법 - 현실 세계의 데이터(what)에 대해
약속된 표기법에 의해 표현하는 과정 - 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정
모델링의 특징
- 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는
추상화의 의미를 가짐 - 시스템 구현, 업무분석, 업무 형상화의 목적이 있음
- 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법으로 이해하기 쉽도록하는
단순화의 의미를 가짐 - 애매모호함을 배제하고 누구나 이해 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는
정확화의 의미를 가짐 - 데이터 모델링 자체로 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가짐
데이터 모델링 유의점
중복(Duplication)
- 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
비유연성(Inflexibility)
- 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리한다.
- 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.
비일관성(Inconsistency)
- 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있다.
- 데이터와 데이터간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의하여야 한다.
- 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점.
개념적 데이터 모델링
추상화수준이 높다.업무 중심적이고포괄적인 수준의 모델링 진행.전사적데이터 모델링- EA(Enterprise Architect) 수립시 많이 사용
논리적 데이터 모델링
- 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음.
물리적 데이터 모델링
- 실제 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등
물리적인 성격을 고려하여 설계.
데이터베이스 스키마 구조 3단계
개념 스키마
모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현- 데이터 모델링은 통합 관점을 가지고 있는 개념 스키마(Conceptual Schema)를 만들어 가는 과정.
외부 스키마
- 사용자
뷰(View) - 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의
- 전체 데이터베이스의 한 논리적인 부분 (서브 스키마)
- 같은 데이터베이스에 대해서도 서로 다른 관점을 정의 할 수 있도록 허용
- 일반 사용자는 SQL을 사용하여 DB를 사용한다.
내부 스키마
- 물리적 저장장치 입장에서 본 데이터베이스 구조,
물리적인 저장 장치와 밀접한 계층 - 실제 데이터베이스에 저장될 레코드의
물리적인 구조를 정의 - 데이터 항목의 표현방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등을 나타냄
- 시스템 프로그래머, 설계자가 보는 관점의 스키마
엔티티
엔티티의 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.
- 유일한
식별자에 의해 식별이 가능해야 한다. - 영속적으로 존재하는
두 개 이상의인스턴스 집합이어야 한다. - 엔티티는 반드시
속성이 있어야 한다. - 엔티티는 다른 엔티티와 최소
한 개 이상의관계가 있어야 한다.
ERD 작성 순서
- 엔티티를 그린다.
- 엔티티를 적절하게 배치한다.
- 인티티간 관계를 설정한다.
- 관계명을 기술한다.
- 관계의 참여도를 기술한다.
- 관계의 필수여부를 기술한다.
발생 시점에 따른 엔티티 분류
기본 엔티티 (키 엔티티)
- 업무에
원래존재하는 정보 - 다른 엔티티와의 관계에 의해 생성되지 않고
독립적으로 생성 가능 - 타 엔티티의 부모역할을 하게됨
- 사원, 부서, 고객, 상품 등
중심 엔티티
기본 엔티티로부터 발생하며, 업무에 있어서 중요한 역할을 한다.- 데이터량이 많이 발생되고 다른 엔티티와의 관계를 통해 행위 엔티티를 생성한다.
- 계약, 청구, 주문, 매출 등
행위 엔티티
두 개 이상의 부모 엔티티로부터 발생- 자주 내용이 바뀌거나 데이터량이 증가한다.
- 분석 초기 단계에서는 잘 나타나지 않고 상세 설계나 프로세스와 상관 모델링을 하면서 도출될 수 있다.
- 주문목록, 사원 변경이력 등
엔티티 명명 기준
- 가능하면 현업에서 사용하는 용어를 사용한다.
- 가능하면 약어를 사용하지 않는다.
단수명사를 사용한다.- 모든 엔티티를 통틀어서 유일하게 이름이 부여되어야 한다.
- 엔티티 생성 의미대로 이름을 부여한다.
속성(Attribute)
- 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는
의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위 - 엔티티에 대한 자세하고 구체적인 정보를 나타냄
- 하나의 엔티티는
두 개 이상의속성을 갖는다. - 속성도
집합이다.
엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계
- 한 개의 엔티티는
두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다. - 한 개의 엔티티는
두 개 이상의 속성을 갖는다. - 한 개의 속성은
한 개의 속성값을 갖는다.
속성 특성에 따른 분류
기본 속성
- 원래 가지고 있어야 하는 속성
- 업무로 부터 추출된 일반적인 속성
설계 속성
- 원래 존재하지 않지만 필요에 따라 설계자가 추가한 속성
- 주문번호, 예약번호, 고객번호, 상품코드 등
파생 속성
- 데이터를 조회할 때 빠른 성능을 낼 수 있도록 하기 위해 원래 속성의 값을 계산하여 저장할 수 있도록 만든 속성
도메인
- 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위
- 엔티티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 제약사항을 지정하는 것
- 예) 제품명이라는 속성은 길이가 20자리 이내의 문자열로 정의 할 수 있다.
속성 명칭 부여
- 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다.
- 서술적인 속성명을 사용하지 않는다.
- 약어는 가급적 사용하지 않는다.
- 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다.
관계
관계의 표기법
- 관계명(Membership) : 관계의 이름
- 관계차수(Cardinality) : 1:1, 1:M, M:N
- 관계선택사양(Optionality) : 필수 관계, 선택 관계
관계 도출시 체크 사항
- 두 개의 엔티티 사이에 관심있는 연관 규칙이 존재하는가?
- 두 개의 엔티티 사이에 정보의 조합이 발생하는가?
- 업무기술서, 장표에 관계 연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
- 업무기술서, 장표에 관계 연결을 가능하게 하는
동사(Verb)가 있는가?
식별자
식별자의 종류
대표성 여부
- 주 식별자 : 인스턴스를 유일하게 구분 할 수 있으며 참조관계를 연결 할 수 있음
- 보조 식별자 : 유일하게 구분 가능하지만 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결을 못함
스스로 생성 여부
- 내부 식별자 : 엔티티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자
- 외부 식별자 : 타 엔티티와의 관계를 통해 타 엔티티로부터 받아오는 식별자
속성의 수
- 단일 식별자 : 하나의 속성으로 구성됨
- 복합 식별자 : 2개 이상의 속성으로 구성됨
대체 여부
- 본질 식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자
- 인조 식별자 : 업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자
주 식별자의 특징
- 유일성 : 엔티티내의 모든 인스턴스를 유일하게 구분함
- 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
- 불변성 : 식별자가 한 번 지정되면 그 값은 변하지 않아야 함
- 존재성 : 주식별자가 존재하면 반드시 데이터 값이 존재 (null 안됨)
주식별자를 도출하는 기준
- 해당 업무에서 자주 사용되는 속성을 주식별자로 지정
- 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 속성은 주식별자로 지정하지 않는다.
- 복합으로 주식별자를 구성하는 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 한다.
식별자 관계
- 부모 엔티티의 주식별자가 자식 엔티티의 주 식별자로 상속된 경우
비식별자 관계
- 부모 엔티티의 주식별자가 자식 엔티티의 일반 속성으로 상속된 경우
비식별자 관계로 설정하는 경우
- 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우
- 부모가 있었지만 자식만 남겨두고 먼저 소멸될 수 있는 경우
- 여러 엔티티가 하나의 엔티티로 통합되어 표현될 경우
- 자식 엔티티에서 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리하다고 판단될 때
- 자식과 관련이 있는 엔티티로의 주식별자 상속을 차단하기 위해
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