데이터 모델링의 이해

엔터티 : 테이블
칼럼 : 속성
인스턴트 : 행

1-1 데이터 모델링의 이해

• 모델링의 개념
  현실 세계의 비지니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정
  데이터베이스의 구조와 관계를 정의하며, 이를 통해 데이터의 저장, 조작, 관리 방법을 명확하게 정의

• 모델링의 특징

1. 단순화
   현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부 사항을 제거
   단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐

2. 추상화
   현실세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정
   다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현

3. 명확성
   대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고, 정확하게 현상을 기술하는 과정.
   명확화를 통해 모델을 이해하는 사람들의 의사소통을 원활하게 만듦

• 데이터 모델링 유의점

1. 중복
   한 테이블 또는 여러 테이블에 같은 정보를 여러번 저장하지 않도록 한다.
2. 비유연성
   사소한 업무 변경에도 잦은 모델 변경이 되지 않도록 한다.
   데이터 정의를 프로세스와 분리
3. 비일관성
   DB내의 정보가 모순되거나 상반된 내용을 갖는 상태를 의미한다.
   데이터간 상호연관 관계를 명확하게 한다.
   데이터 품질 관리가 필요
   데이터의 중복이 없을지라도 비일관성이 발생할 수 있다.

• 데이터 모델링의 3요소
  대상(Entity) : 업무가 관리하고 하는 대상(객체)
  속성(Attribute) : 대상들이 갖는 속성 (하나의 특징으로 정의될 수 있는 것)
  관계(Relationship) : 대상들 간의 관계

• 데이터 모델링의 3단계

1. 개념적 모델링
   업무 중심적이고 포괄적(전사적)인 수준의 모델링
   추상화 수준이 가장 높음
   업무를 분석하고 업무의 핵심 엔터티를 추출하는 단계
   도출한 엔터티들과의 관계들을 표현하기 위한 ERD 작성

2. 논리적 모델링
   개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계
   데이터 구조를 정의하기 때문에 비슷한 업무나 프로젝트에서 동일한 형태의 데이터 사용 시 재사용 가능
   데이터 정규화 수행
   재사용성이 높은 논리적 모델은 유지보수가 용이해짐

3. 물리적 모델링
   논리 모델링이 끝나면 이를 직접 물리적으로 생성하는 과정
   데이터베이스 성능, 디스크 저장구조, 하드웨어의 보안성, 가용성 등을 고려
   가장 구체적인 데이터 모델링
   추상화 수준은 가장 낮음 (가장 구체적인 모델이므로)

• 데이터 모델의 표기법 (ERD)
  엔터티와 엔터티 간의 관계를 시각적으로 표현한 다이어그램
  1976년 피터 첸이 만든 표기법, 데이터 모델링 표준으로 사용

• ERD 작성 절차 (6단계)

1. 엔터티를 도출한 후 그린다.
2. 엔터티를 배치
3. 엔터티 간의 관계를 설정
4. 관계명을 서술
5. 관게의 참여도를 기술
6. 관계의 필수 여부를 확인

1-2 엔터티

• 엔터티의 개념
  현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 객체나 사물을 나타냄
  엔터티는 업무상 분석해야 하는 대상(Instance)들로 이루어진 집합
  인스턴트는 엔터티의 특정한 속성 값들로 구성되며, 엔터티의 개념을 현실에서 구체적으로 나타낸 것.
  ex) 엔터티와 속성, 인스턴트와의 관계

엔터티 : 학생
속성 : 학번, 이름, 학과
식별자 : 학번 (고유한 학번으로 각 학생들을 식별)
인스턴트 : 특정 학생의 데이터
ex) 학번 : 20211357, 이름 : 손흥민, 학과 : 컴퓨터 공학 ....

• 엔터티의 특징

1. 유일한 식별자에 의해 식별 가능
   인스턴트가 식별자에 의해 한 개씩만 존재하는 지 검증 필요
   유일한 식별자는 그 엔터티의 인스턴트만의 고유한 이름
   ex) 이름은 동명이인이 있을 수 있지만 학번은 고유함

2. 해당업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보
   설계하는 업무의 시스템 구축에 필요한 정보여야 함
   ex) 학교 시스템 구축시 학생정보가 필요하지만 공장 시스템 구축시 학생 정보 불필요.

3. 인스턴스들의 집합
   인스턴스들은 최소 2개 이상 있어야 한다.
   인스턴스가 한 개 밖에 없는 엔터티는 집합이 아니므로 성립 x

4. 엔터티 반드시 속성을 가짐
   각 엔터티는 반드시 2개 이상의 속성을 가짐
   하나의 인스턴스는 각각의 속성들에 대해서 1개의 속성값만을 가질 수 있다.
   ex) 학생 엔터티가 있다면 학생의 이름(속성)에는 이름(인스턴트)이 하나만 들어간다. 2개 x

5. 엔터티는 업무 프로세서에 의해 사용
   업무적으로 필요해 선정했지만 실제 사용되지 않으면 잘못 설계된 것
   모델링 시 발견하기 어려운 경우 데이터 모델 검증이나 상관 모델링 시 단위 프로세스 교차점검으로 문제 도출
   누락된 프로세스의 경우 추후 해당 프로세스 추가
   반대로 사용되지 않은 고립 엔터티는 제거 필요

6. 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계 성립
   엔터티는 업무적 연관성을 갖고 다른 엔터티와 연관의 의미를 가짐
   관계가 없는 엔터티 도출은 부적절한 엔터티거나 적절한 관계를 찾지 못한 것.

• 엔터티의 분류

1) 유형과 무형에 따른 분류

1. 유형엔터티
   물리적인 형태가 있음 (실체가 있는 대상)
   안정적이며 지속적으로 활용되는 엔터티
   업무로부터 구분하기가 가장 용이한 엔터티
   ex) 사원, 물품, 감사 등
2. 개념엔터티
   물리적인 형태가 없음
   관리해야 할 개념적 정보로부터 구분되는 엔터티
   ex) 조직, 보험상품 등
3. 사건엔터티
   업무를 수행에 따라 발생하는 엔터티
   발생량이 많고 각종 통계자료에 이용
   ex) 주문, 청구, 미납

2) 발생 시점에 따른 분류

1. 기본엔터티
   그 업무에 원래 존재하는 정보
   다른 엔터티와의 관계에서 생성되지 않고 독립적으로 생성
   타 엔터티의 부모 역할을 한다
   다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가짐
   ex) 사원, 부서, 고객, 상품 등
2. 중심엔터티
   기본엔터티로부터 발생되고 그 업무에 중심적인 역할
   많은 데이터가 발생하고 다른 엔터티와의 관계를 통해 많은 행위엔터티를 생성
   ex) 계약, 사고, 청구, 주문, 매출
3. 행위엔터티
   2개 이상의 부모엔터티로부터 발생
   자주 내용이 바뀌거나 데이터 양이 증가
   분석 초기 단계보다는 상세 설계 단계나 프로세스와 상관모델링을 진행하면서 도출
   ex) 주문(고객과 상품 엔터티로부터 발생하므로 행위엔터티이기도 함), 사원변경이력, 이력 등

• 엔터티의 명명

1. 현업에서 사용하는 용어를 사용
2. 가능하면 약자 사용 x
3. 단수 명사 사용
4. 모든 엔터티에서 유일하게 이름 부여
5. 엔터티 생성 의미대로 이름을 부여

• 엔터티와 인스턴스 표기법
  엔터티는 사각형으로 표현, 속성은 조금씩 다름
  

1-3 속성

• 속성의 개념
  속성은 업무에 필요로 하는 고유한 성질, 특징을 의미(관찰대상) -> 컬럼으로 표현할 수 있는 단위
  업무상 인스턴스로 관리하고자 하는 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
  인스턴스의 구성 요소 -> 학생 엔터티의 이름, 학번, 학과 등이 속성이 될 수 있음.

• 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성 값의 관계
  한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다. (하나의 테이블은 두 개 이상의 행을 가짐)
  한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 갖는다. (하나의 테이블은 두 개 이상의 컬럼으로 구성됨)
  한 개의 속성은 1개의 속성값을 갖는다. (각 컬럼의 값은 하나씩만 삽입 가능)
  속성은 엔터티에 속한 엔터티에 대한 자세하고 구체적인 정보를 나타냄. 각 속성은 구체적인 값을 가짐

속성의 특징
반드시 해당업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다.
정해진 주 식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.
하나의 속성은 한 개의 값만을 가진다. (한 컬럼의 값은 각 인스턴스마다 하나씩만 저장)
하나의 속성에 여러 개의 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용하여 분리한다.
하나의 인스턴스는 속성마다 반드시 하나의 속성값을 가진다.
=> 각 속성이 하나의 값을 갖고 있음을 의미 (속성의 원자성)

** 원자성이란
데이터 모델에서 각 엔터티의 인스턴스가 해당 속성에 대해 단일하고 명확한 값을 가지는 것을 의미

• 함수적 종속성
  한 속성의 값이 다른 속성의 값에 종속적인 관계를 갖는 특징을 말함.
  즉, 어떤 속성 A의 값에 의해 다른 속성 B도 유일하게 결정된다면, B는 A에 함수적으로 종속됐다 하고,
  이를 수식으로 나타내면 A->B라고 표현함.

1) 완전 함수적 종속
특정 컬럼이 기본키에 대한 완전히 종속될 때를 말함
PK를 구성하는 컬럼이 2개 이상일 경우 PK값 모두에 의한 종속관계를 나타낼 때 완전 함수 종속성 만족
ex) (주문번호 + 제품번호)에 의해 수량 컬럼의 값이 결정됨

2) 부분 함수적 종속
기본키 전체가 아니라, 기본키 일부에 대해 종속될 때를 말함
ex) 수강기록 테이블에서 학생번호에 과목이 PK라고 가정할 때, 과목에 의해서도 교수가 결정되면 부분 함수적 종속 관계!

속성의 분류
1) 속성의 특성에 따른 분류

1. 기본 속성
   업무로부터 추출한 모든 속성
   엔터티에 가장 일반적으로 많이 존재하는 속성
   ex) 원금, 예치기간 등
2. 설계 속성
   기본 속성 외에 업무를 규칙화하기 위해 만들어지거나 기본 속성을 변형하여 만들어지는 속성
   ex) 상품코드, 지점코드, 업무분류 등
3. 파생 속성
   다른 속성에 의해 만들어지는 속성
   일반적으로 계산된 값들이 해당
   데이터 정합성을 유지하기 위해 가급적 적게 정의하는 것이 좋음
   ex) 합계, 평균, 이자

2) 엔터티 구성방식에 따른 분류

1. PK (Primary Key, 기본키)
   인스턴스를 구분할 수 있는 속성

2. FK (Foreign Key, 외래키)
   다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성

3. 일반 속성
   엔터티에 포함되어 있고 PK와 FK가 아닌 속성

3) 분해 여부에 따른 속성

1. 단일 속성
   하나의 의미로 구성된 경우
   ex) 회원ID, 이름 등

2. 복합 속성
   여러개의 의미로 구성된 경우
   ex) 주소(시, 구, 동 등으로 분해 가능) 등

3. 다중값 속성
   속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 경우
   다중값 속성은 엔터티로 분해
   ex) 상품 리스트 등

• 속성의 명명규칙

1. 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여
2. 서술식 속성명은 사용하지 않음
3. 약어의 사용은 가급적 자제
4. 전체 데이터 모델에서 유일한 명칭

• 도메인 (Domain)
  도메인 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위를 의미함
  엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기, 제약사항을 지정하는 것이다.

1-4 관계

관계의 개념
관계는 엔터티간의 연관성을 나타낸 개념
관계를 정의할 때는 인스턴스(각 행 데이터)간의 논리적인 연관성을 파악하여 정의
엔터티를 어떻게 정의하느냐에 따라 변경되기도 함

관계의 종류
1) 존재적 관계
한 엔터티의 존재가 다른 엔터티의 존재에 영향을 미치는 관계
엔터티 간의 연관된 상태를 의미
ex) 부서 엔터티가 삭제되면 사원 엔터티의 존재에 영향을 미침

2) 행위적 관계
엔터티 간의 어떤 행위가 있는 것을 의미
ex) 고객 엔터티의 행동에 의해 주문 엔터티가 발생

ERD에서는 존재관계와 행위관계를 구분하지 않는다.

관계의 구성
1. 관계명 ex) 관계의 이름
2. 차수 ex) 1:1, 1:다
3. 선택성 ex) 필요 or 선택

관계의 차수
한 엔터티의 레코드(인스턴스)가 다른 엔터티의 레코드(인스턴스)와 어떻게 연결되는지를 나타내는 표현
주로 1:1, 1:n, n:m 등으로 표현한다.

1) 1 대 1 관계
-완전 1 대 1 관계
하나의 엔터티에 관계되는 엔터티가 반드시 하나로 존재하는 경우
ex) 사원은 반드시 소속 부서가 있어야 함
-선택적 1 대 1 관계
하나의 엔터티에 관계되는 엔터티가 하나이거나 없을 수 있는 경우
ex) 사원은 하나의 소속 부서가 있거나 아직 발령전이면 없을 수 있음

2) 1 대 N 관계
엔터티의 하나의 행에 다른 엔터티의 값이 여러 개 있는 관계
ex) 고객은 여러 개의 계좌를 소유할 수 있음

3) N 대 M 관계
두 엔터티가 다대다의 연결 관계 가지고 있음
이 경우 조인 시 카테시안 곱이 발생하므로 두 엔터티를 연결하는 연결엔터티의 추가로 1 대 N 관계로 해소할 필요가 있음
ex) 한 학생이 여러 강의를 수강할 수 있고, 한 강의 기준으로도 여러 학생을 보유할 수 있음
-> 이 두 엔터티의 연결엔터티로는 구매이력 엔터티가 필요함

관계의 페이링
엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
관계란 페이링의 집합을 의미함

관계와 차수, 페이링의 차이
학생과 강의 엔터티는 관계를 가짐
한 한생은 여러 강의를 수강할 수 있고, 한 강의도 여러 학생에게 수강될 수 있으므로
M 대 N 관계이며, 이 때 차수는 M : N가 됨
인스턴트의 관계로 보면 "학생 A가 강의 B를 2024년 1학기에 수강했고
성적은 'A+'를 받았다"와 같은 특정한 페이링이 형성
이런식으로 관계의 차수는 하나의 엔터티와 다른 엔터티 간의 레코드 연결 방식을 나타내는 반면,
관계의 페이링은 두 엔터티 간의 특정 연결을 설명하고 추가 정보를 제공하는 용도로 사용.

1-5 식별자

식별자
하나의 엔터티에 구성된 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 나타냄.
하나의 유일한 식별자가 존재해야 함.
식별자는 논리 모델링에서 사용하는 용어, 물리 모델링에서는 키(key)라고 표현.
ex) 학생 엔터티에서 주식별자는 학생번호 속성 => 학생 테이블의 기본키는 학생번호 컬럼
(논리 모델링) => ( 물리 모델링 )

주식별자 특징
1. 유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스를 유일하게 구분함
ex) 학생 엔터티에서 이름 속성은 동명이인이 발생할 수 있으므로 모든 인스턴스를 완벽하게 구분할 수 없으므로 학생번호와 같은 유일한 식별자를 주식별자로 사용
2. 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성은 유일성을 만족하는 최소한의 속성으로 구성
ex) 학생 엔터티의 주식별자는 학생번호만으로 충분한데, 학생번호 + 이름으로 구성할 필요 없음
3. 불변성 : 주식별자가 한번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함.
(항상 고유값으로 존재해야 함)
ex) 학생 엔터티에 주식별자인 학생번호가 때에 따라 변경되서는 안됨
4. 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 값이 존재해야 하며 NULL은 허용되지 않음

식별자 분류
1) 대표성 여부에 따른 식별자의 종류

2) 생성 여부에 따른 식별자의 종류

3) 속성 수에 따른 식별자 종류

4) 대체 여부에 따른 식별자의 종류

식별자 표기법

주식별자 도출기준
1) 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
같은 식별자 조건을 만족하더라도 업무적으로 더 많이 사용되는 속성을 주식별자로 지정
ex) 학생번호와 주민번호 중에 학생번호가 주식별자, 주민번호는 보조식별자

2) 명칭이나 내역등과 같은 이름은 피함
이름 자체를 주식별자로 사용하는 행위를 피함
ex) 부서명 보다는 부서코드를 부여하여 부서코드로 주식별자를 사용한다.

3) 속성의 수를 최대한 적게 구성
주 식별자를 너무 많은 속성으로 구성 시, 조인으로 인한 성능저하 발생 우려
일반적으로 7~8개 이상의 주식별자 구성은 새로운 인조식별자를 생성하여 모델을 단순화 시키는 것이 좋음

관계간 엔터티 구분
1) 강한 개체
독립적으로 존재할 수 있는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 고객은 독립적으로 존재할 수 있음
2) 약한 개체
독립적으로 존재할 수 없는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 계좌는 독립적으로 존재할 수 없음 (고객에 의해 파생되는 엔터티)

식별 관계와 비식별관계
1) 식별관계
하나의 엔터티의 기본키를 다른 엔터티가 기본키의 하나로 공유하는 단게
식별관계는 ERD에서 실선으로 표시
ex) 사원과 교육이력 엔터티에서 양쪽 모두 기본키 중 일부가 사원번호임

2) 비식별관계
강한 개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 속성으로 관계를 가지는 것
비식별관계는 ERD에서 점선으로 표시
ex) 부서와 사원의 관계에서 부서의 부서번호(기본키)를 사원 엔터티에서는 일반키로 가짐
(사원에서는 사원번호가 기본키)

참조

해당 글은 홍쌤의 데이터랩의 영상강의를 기반으로 작성되었습니다.

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