[DB] 모델링, 데이터모델링

📌모델링

개념

현실세계를 단순하게 표현하는 것

특징

• 추상화 : 일정한 형식에 맞추어 표현
• 단순화 : 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 표현
• 정확화 : 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술

*시스템 구현, 업무분석 및 업무형상화의 목적

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📌데이터 모델링

개념

• 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

목적

• 일정한 표기법으로 표현함으로써 업무 내용을 정확하게 분석
• 분석된 모델로 실제 DB를 생성

→ 업무를 설명하고 분석하는 부분에서 의미를 가짐

유의점

• 중복(Duplication)
  - 데이터 중복 저장 방지
• 비유연성(Inflexibility)
  - 데이터 정의와 데이터 사용 프로세스를 분리
  → 작은 변화가 큰 변화를 일으킬 수 있는 가능성 줄임
• 비일관성(Inconsistency)
  - 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의하여 일관성 유지
  
  

종류

1. 개념적 데이터 모델링

   • 추상화 수준 높음, 업무중심적, 포괄적인 수준의 모델링
   • 엔터티와 속성 도출, ERD 작성
   • 전사적 데이터 모델링, EA 수립에 많이 사용

2. 논리적 데이터 모델링

   • 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 표현 (식별자 도출, 속성과 관계 정의)
   • 정규화 수행 → 독립성, 재사용성
   • 데이터 모델링 완료 상태임

3. 물리적 데이터 모델링
   - 실제 DB에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격 고려
   
   

DB 스키마 구조 3단계

1. 외부스키마(External Schema)
   • 각 사용자 단계의 개인적 DB 스키마
   • 사용자 관점, 응용 프로그램이 접근하는 DB를 정의
2. 개념스키마(Conceptual Schema)
   • 조직 전체의 통합된 관점으로 표현
   • 데이터 모델링은 통합관점의 개념 스키마를 만들어 가는 과정임
   • 설계자 관점 데이터 모델링의 지향점
3. 내부스키마(Internal Schema)
   • 물리적으로 데이터가 저장되는 방법을 표현
   • 개발자 관점, 물리적 저장 구조

ERD(Entity-Relationship Model)

표현 방식

• 엔터티 : 사각형
• 관계 : 마름모
• 속성 : 타원형

→ 현실의 데이터 모두 표현 가능

작성 순서

1. 엔터티 도출
2. 엔터티 배치
3. 엔터티 간 관계 설정
4. 관계명 기술
5. 관계차수 표현: 1:1, 1:N, M:N
6. 관계 참여도 기술
7. 관계 필수여부 기술