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데이터 모델링

■ 데이터베이스 생명주기(database life cycle)
• 데이터베이스의 생성과 운영에 관련된 특징

■ 요구사항 수집 및 분석
• 사용자들의 요구사항을 듣고 분석하여 데이터베이스 구축의 범위를 정함
• 요구사항 수집 방법
→실제 문서를 수집하고 분석함
→담당자와의 인터뷰나 설문조사를 통해 요구사항을 직접 수렴함
→비슷한 업무를 처리하는 기존의 데이터베이스를 분석함
→각 업무와 연관된 모든 부분을 살펴봄
■ 설계
• 분석된 요구사항을 기초로 주요 개념과 업무 프로세스 등을 식별하고(개념적 설계), 사용하는 DBMS의 종류에 맞게 변환(논리적 설계)한 후, 데이터베이스 스키마를 도출(물리적 설계)함

• 개념적 모델링
  • 요구사항을 수집하고 분석한 결과를 토대로 업무의 핵심적인 개념을 구분하고 전체적인 뼈대를 만드는 과정
  • 개체(entity)를 추출하고 각 개체들 간의 관계를 정의하여 ER 다이어그램(ERD, Entity Relationship Diagram)을 만드는 과정까지를 말함
• 논리적 모델링
  • 개념적 모델링에서 만든 ER 다이어그램을 사용하려는DBMS에 맞게 사상(매핑, mapping)하여 실제 데이터베이스로 구현하기 위한 모델을 만드는 과정
• 물리적 모델링
  • 작성된 논리적 모델을 실제 컴퓨터의 저장 장치에 저장하기 위한 물리적 구조를 정의하고 구현하는 과정
  • DBMS 특성에 맞게 저장 구조를 정의해야 데이터베이스가 최적의 성능을 낼 수 있음

■ 구현
• 설계 단계에서 생성한 스키마를 실제 DBMS에 적용하여 테이블 및 관련 객체(뷰, 인덱스 등)를 만듦
■ 운영
• 구현된 데이터베이스를 기반으로 소프트웨어를 구축하여 서비스를 제공함
■ 감시 및 개선
• 데이터베이스 운영에 따른 시스템의 문제를 관찰하고 데이터베이스 자체의 문제점을 파악하여 개선함

ER 모델

■ ER(Entity Relationship) 모델
• 세상의 사물을 개체(entity)와 개체 간의 관계(relationship)로 표현함
■ 개체(entity)
• 사람, 사물, 장소, 개념, 사건과 같이 유무형의 정보를 가지고 있는 독립적인 실체
• 데이터베이스에서 주로 다루는 개체는 낱개로 구성된 것, 낱개가 각각 데이터 값을 가지는 것, 데이터 값이 변하는 것
등이 있음
• 비슷한 속성의 개체 타입(entity type)을 구성하며, 개체 집합(entity set)으로 묶임