Reference
🙇🏻♂️ 스스로 다시 보려고 기록하는 내용입니다
데이터베이스 모델링의 이해
데이터베이스 모델링의 필요
- 비즈니스적 관점 what
- 어떤 데이터를 저장해야 하는가? - 개발자 관점 how
- 어떻게 데이터를 저장해야 하는가?
DB 시스템 구현 과정
DB 모델링 개념
-
데이터의 의미 파악
-
데이터와 관여하는 업무 프로세스를 개념적으로 정의하고 분석하는 작업
-
모델링의 단계
-
최종적으로 내부 스키마 생성하는 것으로 종료
데이터 모델
- 사용할 데이터를 선별하여 데이터베이스에 체계적으로 구조화하여 저장 / 사용할 방법 필요
- 데이터 모델 : 의미, 데이터타입, 연산 등을 명시하기 위해 사용할 수 있는 개념들의 집합
- 데이터 모델링 : 실세계의 일부분을 데이터 모델의 형태로 표현하는 과정 (DBMS가 지원)
데이터베이스 모델링의 한계
- 개념적 데이터 모델링
- 요구사항의 해석 오류를 방지
- 실세계의 데이터를 개념적으로 일반화시켜 데이터구조, 데이터타입, 속성, 관계, 제악조건 등을 이끌어내는 과정 -> 실제 DBMS와 무관한 사람에게 필요한 과정
- 논리적 데이터 모델링
- 특정 DBMS의 구현 모델에 맞춰 데이터를 표현하는 과정
- 데이터 정의 언어로 기술된 개념 스키마 생성
=> 어떻게 DBMS에 구현할 것인가?
- 물리적 데이터 모델링
- 데이터베이스 파일의 내부 저장구조, 파일 구성, 인덱스, 접근경로 등을 결정하는 과정
=> 데이터의 흐름 결정
사용자 요구사항 분석
사용자 요구사항의 필요
- 데이터에 대한 충분한 사전 분석없이는 적절한 설계가 불가능
- 데이터베이스의 구조가 점차 복잡, 수명주기 단축 -> 신속성, 정확성 요구됨
- 데이터베이스 활용 범위 확대 -> 데이터베이스의 효율적 운용에 초점
- 사용자의 요구를 명세하지 않고 데이터베이스를 설계 및 개발하는 경우
- 결과물의 완성도 저하 및 신뢰도 추락
- 개발 후, 유지보수 비용 지출
사용자 요구사항 분석의 개념
- 시스템의 대상이 되는 업무 분석
- 정보시스템의 데이터베이스가 신속하고 효과적으로 업무 처리를 지원
- 필요한 데이터를 저장 및 운영할 수 있는 구조 개발
- 도출, 분석, 기록의 단계로 수행
=> 국제 표준화 :IEEE_Std-830
사용자 요구사항 분석 과정
- 제안요청서(from 클라이언트) -> 요구사항 도출
- 구축대상, 프로젝트 목표, 범위를 기준으로 조사 범위를 결정
- 업무 관계자 인터뷰
- 외부 자료 수집 및 분석
- 요구사항 명세서 -> 요구사항 분석
- 도출된 요구사항의 명확성, 완전성, 모호성 검증
- 불완전한 부분이 존재할 경우 요구사항 도출단계 재수행
- 요구사항을 분류하여 통합 또는 분리
- 요구사항 정의서(PM) -> 요구사항 기록
- 요구사항 정리 및 관리자 승인
- 정리된 요구사항을 형식에 맞춰 문서화
- 프로젝트 종료시까지 반영 여부 지속적 관리
ER 모델
ER 모델의 개념
- 실세계의 속성으로 이루어진 객체(entity)와 개체 사이의 관계(relationship)를 정형화시킨 모델
- 개념적 모델링 단계에서 사용
- 데이터 구조와 단계를 ER 다이어그램(ERD)으로 표현
- 구성요소
- 개체집합
- 개체 : 실세계에 존재하는 다른 객체와 구별되는 유무형의 사물, 개체를 설명하는 여러 속성들로 구성
- 개체집합 : 같은 속성을 공유하는 개체들의 모임
관계집합
- 관계 : 개체와 개체사이의 연관성
- 관계집합 : 개체 집합간의 연결관계 -> 마름모로 표현
속성
- 개체를 구체적으로 설명
- 속성에 포함될 수 있는 값의 특성에 따라 여러 종류로 구분
속성의 종류
- 단순 속성: 더 작은 구성요소로 나눌 수 없는 속성 (학생이름, 성별, 나이 등)
- 복합 속성: 더 작은 구성요소로 나눌 수 있는 속성 (생년월일 -> 년, 월, 일로 분류 가능)
- 단일값 속성: 한 개체에 대해 단 하나의 값만을 갖는 속성
- 다중값 속성: 한 개체에 대해 여러개의 값을 갖는 속성, 집합 기호 넣음
- 유도 속성: 다른 속성의 값으로부터 값이 유추될 수 있는 속성 (생년월일로 나이 유추)
- 저장 속성: 유도 속성을 위해 사용될 수 있는 속성 (저장해야만 하는 값)
제약조건
- 데이터 모델은 데이터, 의미, 구조, 연관성 및 데이터의 조건을 표현하기 위한 도구
- ER 모델은 개체와 관계에 대해 표현의 정확성을 위해 데이터가 준수해야 하는 제약조건을 정의할 수 있는 표현 방법을 제공 -> 데이터 정확성 개선
- 제약조건의 종류
- mapping cardinality (사상수)
- 관계집합에 참가한 개체 집합에 대해 한 개체가 다른 개체와 관계를 맺을 수 있는 수량을 명시
- 화살표가 있으면 1, 없으면 N(다)
참가제약조건
- 전체적 참가: 어떤 개체 집합의 모든 개체가 관계 집합에 참여하는 조건 (이중선)
- 부분적 참가: 어떤 개체 집합의 일부 개체가 관계 집합에 참여하는 조건 (단일선)
(과목은 과목을 강의하는 교수의 존재가 필연적이다.)
키(key) 속성
- 각 개체를 구별하는데 사용되는 유일한 값을 가지는 속성의 집합
- 개체를 고유하게 구분 (ex. 학생번호)
- 관계집합의 특정 관계를 찾는 역할
특수속성과 특수 관계
- 관계집합의 속성: 두 개체 집합의 관계에서 생성되는 값을 저장하는 속성
(수강신청을 한 사람만 수강신청한 날짜의 값 보유) - 재귀적 관계: 한 개체 집합이 자기 자신과 관계 집합을 형성하는 관계
특수관계
- 약한 개체 집합
- 개체의 유무가 관계를 맺고 있는 개체의 존재에 종속되는 개체 집합
(학생이 없어지면 학생 계좌 정보 개체도 함께 소멸) - 이중선으로 표현 -> 이중선은 전체적 참가 -> 그림에서 이중선 그리면 안됨
- 강한 개체 집합
- 약한 개체 집합과 연결되는 일반 개체 집합
- 약한 개체 집합이 없어져도 없어지지 않는다.
(학생 계좌정보가 없어져도 학생 정보는 소멸하지 않는다. 학생이 강한 개체 집합이기 때문에)
우리스러움