데이터 모델링의 이해

모델링의 정의

복잡 ➡️ 단순

모델링(Modeling)

현실 세계의 복잡한 현상이나 사물을 단순화하여 표현하는 기법

사람이 접하는 다양한 현상(사람, 사물, 개념 등)을 약속된 방식(수식, 그림 등)으로 표현하는 것

 

 

 

 

모델링의 종류

💠정보시스템 모델링 : 정보 모델링, 데이터 모델링, 프로세스 모델링 등

💠수리 모델링 : 수학적 공식으로 현상을 표현

💠확률/통계 모델링 : 통계적 방법론으로 미래를 예측

💠회로 모델링 : 전자회로를 설계하고 구성

 

 

 

 

모델링의 특징

추상화 / 단순화 / 명확화

 

💠추상화 : 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 표현
💠단순화 : 복잡한 현실을 기호, 문자, 그림 등으로 쉽게 이해할 수 있게 함

💠명확화 : 애매모호함을 제거하고 명확하게 현상을 기술

 

 

 

 

 

정보 시스템 모델링의 세 가지 관점

데이터 관점 / 프로세스 관점 / 데이터와 프로세스의 상관 관점

💠데이터 관점(What, Data) : 업무가 어떤 데이터와 관련되는지 모델링

💠프로세스 관점(How, Process) : 업무가 실제로 처리하는 일을 모델링

💠데이터와 프로세스의 상관 관점 : 업무 처리 방식에 따라 데이터가 어떤 영향을 주고받는지 모델링

 

 

 

 

데이터 모델링의 정의

데이터 모델링 : 정보 시스템 구축을 위해 데이터 관점에서 업무를 분석하고

현실 세계의 데이터를 약속된 표기법으로 표현하는 과정

 

데이터 모델이 제공하는 기능

💠시스템 가시화 지원

💠시스템 구조와 행동 명세화

💠구조화된 틀 제공

💠문서화

💠다양한 관점 제공

💠상세 수준의 구체화

 

 

 

 

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

데이터 설계의 중요성

💠시스템 구축에서 매우 중요한 요소

💠복잡한 정보 요구사항을 간결하게 표현

💠데이터 중복/비유연성/비일관성을 줄여 품질 향상

 

데이터 모델링 시 유의점

💠중복된 데이터 요소 최소화

💠변화 가능성 고려 (업무 변화에 유연하게 대응)

💠데이터 모델의 단순화 추구

💠데이터 재사용성 고려

💠일관성과 통합성 유

 

 

 

 

데이터 모델링의 3단계

개념적 데이터 모델링

💠추상화 수준이 높고 업무 중심적, 포괄적 수준의 모델링

💠전사적 관점에서 기업의 데이터 모델링 진행

💠주로 ERD 산출물 생성

 

논리적 데이터 모델링

💠시스템 구축을 위한 키, 속성, 관계 등을 정확하게 표현

💠재사용성이 높은 설계가 가능

💠정규화를 통해 데이터 모델 품질 향상

 

물리적 데이터 모델링

💠실제 DB 구축을 위한 설계 단계

💠성능, 저장 등을 고려한 실제적 구현 방법 제시

💠인덱스, 역정규화 등의 기법 사용

 

 

 

 

 

데이터 독립성

 

외부 스키마

💠사용자 관점의 스키마

💠개인적인 데이터베이스 뷰

💠응용 프로그램이 접근하는 영역

 

 

⬅️ 외부에서 데려온 개인적인 고양이

 

 

 

 

 

 

 

개념 스키마

💠통합 관점의 스키마

💠조직 전체의 데이터베이스를 기술

💠전체 데이터베이스 구조 정의

 

 

⬅️ 개념있어 보이는 고양이 조직 전체

 

 

 

 

 

내부 스키마

💠물리적 저장구조

💠실제 데이터가 저장되는 방법 정의

 

⬅️ 내부에 있는 물리적 저장구조

 

 

 

 

 

 

 

 

독립성 종류

 

 

 

💠논리적 독립성

개념 스키마가 변경되어도 외부스키마에 영향 없음

💠물리적 독립성

내부 스키마가 변경되어도 개념스키마에 영향없음

 

 

 

💠매핑(사상)

상위 단계와 하위 단계 사이의 대응 관계

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ERD(Entity-Relationship Diagram)

ERD 정의 : 엔터티와 엔터티 간의 관계를 그림으로 표현한 것

 

💠 ERD 작성 순서

1. 엔터티 도출

2. 엔터티 간 관계 정의

3. 관계명 기술

4. 관계의 참여도 기술

5. 관계 필수여부 기술

 

 

💠 ERD 표기법 종류

- Chen 표기법 : 가장 오래된 표기법, 관계를 마름모꼴로 표시

- IE(Information Engineering) 표기법 : 까마귀발 표기법이라고도 함

- Barker 표기법 : 엔터티에 주식별자를 표기하지 않음, 관계는 선으로 표시

 

 

 

 

좋은 데이터 모델링의 특징

💠완전성 : 업무에 필요한 모든 데이터를 담아야 함

💠중복 배제 : 데이터 중복을 최소화하여 일관성 유지

💠업무 규칙 반영 : 협업의 업무 규칙을 정확히 표현

💠데이터 재사용 : 데이터 재사용이 용이하도록 설계

💠의사소통 : 비즈니스 요구사항을 명확히 전달

💠통합성 : 전체 데이터의 통합된 시각을 제공