[SQLD] : 데이터 모델링 이해

데이터 모델링 이해

# 데이터 모델링은 시스템 구현, 업무 분석, 업무 형상화를 하는 목적이 있다.

 

# 데이터 모델링 유의 사항

- 중복(Duplication)

: 데이터 베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 한다.

 

- 비유연성(Inflexibility)

: 데이터 모델을 어떻게 설계했냐에 따라 사소한 업무 변화에도 데이터 모델이 수시로 변경되서 유지보수의 어려움을 증가시킬 수가 있다.

데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터나 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

 

- 비일관성(Inconsistency)

: 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있다.

데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의하면 이런 위험을 사전에 예방하는데 도움을 줄 수 있다.

 

# 데이터 모델링 개념

- 개념적 데이터 모델링

: 추상화 수준이 높다, 업무 중심적이고 포괄적이다, 전사적 데이터 모델링이다, EA수립시 많이 사용된다.

 

- 논리적 데이터 모델링

: 시스텡므로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등 정확하게 표현하고 재사용성이 높다.

 

- 물리적 데이터 모델링

: 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려해 설계한다.

 

# 데이터 베이스 스키마 구조 3단계

외부 스키마, 개념 스키마, 내부 스키마

 

# 엔터티 특징

- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하는 정보이어야 한다.

- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.

- 영속적으로존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다. ( 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스가 있어야 된다.)

- 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.

- 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.

- 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

 

# PK 속성

- 데이터를 조회할 때 빠른 성능을 낼 수 있도록 하기 위해 원래 속성의 값을 계산하여 저장할 수 있도록 만든 속성이다.

 

# 도메인

각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 도메인이라 하고 엔터티 내에서 속서엥 대한 데이터 타입과 크기, 제약사항을 지정하는 것이다.