15주차: 데이터베이스 모델링

데이터 모델링

데이터 모델링이란?

• 논리적 모델링: 개념적 구조를 정하는 것
• 물리적 모델링: 데이터베이스 구축에 필요한 것을 정하는 것

데이터 모델

1. Entity (개체) : 저장하고 싶은 데이터의 대상.
   예: 학생, 수업, 교수...
2. Attribute (속성) : 엔티티에 대해서 저장하려는 내용.
   예: 학생의 학번, 이름, 성별, 전공 ...
3. Relationship (관계) : 엔터티 사이의 연결점
   예: 학생이 수업을 수강한다, 교수가 수업을 가르친다 ...
4. Constraint (제약조건)
   예: 학생의 학번은 겹쳐서는 안됨, 하나의 수업에 적어도 하나의 교수가 배정되어야 함 ...

Relational 모델

• Relation = 테이블 (not 관계)
• Relationship = 테이블 사이에 맺어지는 관계
  → FK를 사용해서 표현함

Entity-Relationship Model (ERM)

↓

데이터 모델 스펙트럼

✓ 데이터 모델의 종류: 개념모델, 논리모델, 물리모델 → 순서대로 점점 더 정확해짐

논리적 모델링

Entity, Attribute, Relationship 후보 찾기

1. 모든 명사는 entity 후보이다
2. 모든 동사는 relationship 후보이다
3. 하나의 값으로 표현할 수 있는 명사는 attribute 후보이다
   → 예외? attribute의 값이 여러개일 때
   ▶ 이유: 구조적으로 null이 여러개 발생할 가능성이 있고, row가 추가됨에 따라 테이블의 구조가 변화해야 함
   
   

카디널리티

• 카디널리티(Cardinality)란? entity A와 B 사이에서 A 한개가 B 몇개와 연결될 수 있고, B 몇개가 A 몇개와 연결될 수 있는지를 나타냄
• 종류: 1:1, 1:N, N:M

카티널리티 ERM에서 표현하기

• 카디널리티의 개수
  
• 필수 여부
  
• 총 종류
  

일대일, 일대다 관계, 다대다 관계 모델링

• https://www.codeit.kr/topics/database-modeling-and-normalization/lessons/4419

정규화

데이터베이스 이상현상 (anomaly)

• 데이터베이스에서 삽입, 업데이트, 삭제가 정상적으로 이루어지지 않는 경우

1. 삽입 이상: 컬럼의 값들을 모두 채우지 않으면 삽입이 되지 않는 경우
2. 업데이트 이상: 데이터를 업데이트했을때 불일치가 발생하는 경우
3. 삭제이상: 원하는 데이터만 자연스럽게 삭제가 불가하고, 원하지 않는 데이터까지 연쇄적으로 삭제되어버리는 현상

정규화 (Normalization)

• 정규화: 데이터베이스의 테이블이 잘 만들어졌는지를 평가하고, 잘 만들지 못한 테이블을 고쳐나가는 과정
  데이터 모델을 만들고, 데이터베이스에 구현하기 전에 적용하는 것이 바람직함

• 정규형: 1NF, 2NF, 3NF

• prime attribute: 테이블 안 하나의 로우를 특정짓는 데 사용될 수 있는 컬럼

1NF

• 규칙: 테이블 안 모든 row의 모든 컬럼값들은 쪼갤 수 없는 단일값이어야 함
  
• https://www.codeit.kr/topics/database-modeling-and-normalization/lessons/4448
  
• 만약 단일값이 아니라면, 해당 컬럼을 별도의 테이블로 분리한 후,
  (1) 두 테이블 사이의 관계가 다대다(M:N) 관계일 경우: 연결 테이블을 사용해서 기존 테이블과 새로운 테이블 간의 관계를 모델링함
  (2) 두 테이블 사이의 관계가 일대다(1:N) 관계일 경우 "다"에 해당하는 테이블에 foreign key를 만들어서 두 테이블 사이 관계를 모델링합니다.

함수 종속성

• x의 값에 따라서 y의 값이 결정될 때, y는 x에 함수 종속성이 있음
  
  
  
• 이행적 함수 종속성: 하나 이상의 attribute를 건너서 함수 종속성이 있는 경우에 함수 종속성이 이행된다고 함
  

Candidate Key (후보키)

• Candidate Key: 하나의 row를 특정지을 수 있는 attribute들의 최소집합
  
• id 단독으로도 candidate key가 될 수 있음

2NF

• 규칙

1. 테이블 안 모든 row의 모든 컬럼값들은 쪼갤 수 없는 단일값이어야 함
2. 테이블에 candidate key의 일부분에 대해서만 함수종속성이 존재하는 non-prime attribute가 없어야 함

3NF

• 규칙

1. 테이블 안 모든 row의 모든 컬럼값들은 쪼갤 수 없는 단일값이어야 함
2. 테이블에 candidate key의 일부분에 대해서만 함수종속성이 존재하는 non-prime attribute가 없어야 함
3. 테이블 안에 있는 모든 attribute들은 오직 primary key에 대해서만 함수 종속성이 있어야 함 (이 때, 이행적 함수종속성은 해당하지 않음)

물리적 모델링

네이밍

테이블 이름 작명 시,

1. 단수/복수를 통일해야 함
2. 대문자/띄어쓰기방식 정하기 (camal case 등)
3. 줄임말을 통일해야 함

데이터타입

• 각 컬럼에 어떤 타입의 테이터를 저장할 지 정하는 것

선형 vs 이진 탐색

• 선형탐색: 리스트에서 맨 앞부터 순서대로 하나씩 확인해보는 방식
  특히 정렬되지 않은 리스트의 경우, 선형탐색이 가장 빠른 방식임 → O(n)

• 이진탐색: 리스트에서 가장 가운데의 원소를 확인하고, 해당 원소와 찾고자 하는 원소의 크기를 비교한 후 대소관계에 따라 반씩 버려가며 다시 가운데 값을 비교하는 것을 반복함
  정렬된 리스트의 경우 무척 효율적 → O(logn)

Clustered vs Non-Clustered 인덱스

• Clustered: 조회속도가 아주 빠르고 인덱스를 하나밖에 못 만듦 (사전식)

• Non-Clustered: 테이블 자체는 수정하지 않은 채, 새로운 테이블을 생성해서 순서 저장

• 이 때, 자주 삽입, 업데이트, 삭제되는 테이블의 컬럼에 인덱스를 추가하는 것은 오히려 역효과!!

• 인덱스 추가 코드: https://www.codeit.kr/topics/database-modeling-and-normalization/lessons/4446