40. SQLD 1과목 (1)데이터 모델링의 이해

데이터모델링

정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
현실 세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

 

데이터모델링 특징

현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가짐
시스템 구현, 업무분석, 업무 형상화의 목적이 있음
복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법으로 이해하기 쉽도록하는 단순화의 의미를 가짐
애매모호함을 배제하고 누구나 이해 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가짐
데이터 모델링 자체로 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가짐

 

 

데이터모델링 유의점

① 중복 : 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.

 

② 비유연성 : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리한다.
데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

 

③ 비일관성 : 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있다.
데이터와 데이터간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의하여야 한다.
사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점.

 

 

데이터 모델링의 종류

① 개념적 데이터 모델링
추상화 수준이 높다.
업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행.
전사적 데이터 모델링
EA(Enterprise Architect) 수립시 많이 사용

② 논리적 데이터 모델링
시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음.

③ 물리적 데이터 모델링
실제 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계.

 

 

데이터베이스 스키마 구조

① 개념 스키마
모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현
데이터 모델링은 통합 관점을 가지고 있는 개념 스키마(Conceptual Schema)를 만들어 가는 과정.

② 외부 스키마
사용자 뷰(View)
사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의
전체 데이터베이스의 한 논리적인 부분 (서브 스키마)
같은 데이터베이스에 대해서도 서로 다른 관점을 정의 할 수 있도록 허용
일반 사용자는 SQL을 사용하여 DB를 사용한다.

③ 내부 스키마

시스템 프로그래머, 설계자가 보는 관점의 스키마
물리적 저장장치 입장에서 본 데이터베이스 구조, 물리적인 저장 장치와 밀접한 계층
실제 데이터베이스에 저장될 레코드의 물리적인 구조를 정의
데이터 항목의 표현방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등을 나타냄

 

 

Mapping( ) 사상

상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리

① 논리적 사상 : - 외부 스키마 개념 스키마
② 물리적 사상 : - 개념 스키마 내부 스키마

 

 

 

 

 

엔터티?

반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.
유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
영속적으로 존재하는 두 개 이상의 인스턴스 집합이어야 한다.
엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.
엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다. (통계성/코드성 엔터티는 관계 생략 가능)

 

 

 

발생 시점에 따른 엔터티 분류
① 기본 엔터티 (키 엔터티)
업무에 원래 존재하는 정보
다른 엔터티와의 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성 가능
타 엔터티의 부모역할을 하게됨
ex. 사원, 부서, 고객, 상품 등

② 중심 엔터티
기본 엔터티로부터 발생하며, 업무에 있어서 중요한 역할을 한다.
데이터량이 많이 발생되고 다른 엔터티와의 관계를 통해 행위 엔터티를 생성한다.
ex. 계약, 청구, 주문, 매출 등

③ 행위 엔터티
두 개 이상의 부모 엔터티로부터 발생
자주 내용이 바뀌거나 데이터량이 증가한다.
분석 초기 단계에서는 잘 나타나지 않고 상세 설계나 프로세스와 상관 모델링을 하면서 도출될 수 있다.
ex. 주문목록, 사원 변경이력 등

 

 

엔터티 명명 기준
가능하면 현업에서 사용하는 용어를 사용한다.
가능하면 약어를 사용하지 않는다.
단수명사를 사용한다.
모든 엔터티를 통틀어서 유일하게 이름이 부여되어야 한다.
엔터티 생성 의미대로 이름을 부여한다.

 

 

ERD(Entity Relationship Diagram)란?
개체 속성과 개체 간 관계를 도표로 표현한 것을 의미한다.

 

 

ERD 관계 표현법

* 카디널리티 : 전체 행에 대한 특정 컬럼의 중복 수치를 나타내는 지표

 

 

관계선의 종류
① 실선(Identifying): 식별관계
부모테이블의 PK가 자식테이블의 FK/PK가 되는 경우
부모가 있어야 자식이 생기는 경우

② 점선(Non-Identifying): 비식별관계
부모테이블의 PK가 자식테이블의 일반속성이 되는 경우
부모가 없어도 자식이 생기는 경우

 

 

ERD(Entity Relationship Model : 개체-관계 모델) 작성 순서
엔터티를 그린다.
엔터티를 적절하게 배치한다.
엔터티간 관계를 설정한다.
관계명을 기술한다.
관계의 참여도를 기술한다.
관계의 필수여부를 기술한다.

 

 

 

 

 

속성

업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
엔터티에 대한 자세하고 구체적인 정보를 나타냄
하나의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다
속성도 집합이다

 

 

엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계
한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.
한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.


속성 특성에 따른 분류
① 기본 속성
원래 가지고 있어야 하는 속성
업무로 부터 추출된 일반적인 속성

② 설계 속성
원래 존재하지 않지만 업무 규칙화를 위해 설계자가 새로 만들거나 변형 정의한 속성 
ex. 주문번호, 예약번호, 고객번호, 상품코드, 일련번호 등

③ 파생 속성

다른 속성에 영향을 받아 발생
데이터를 조회할 때 빠른 성능을 낼 수 있도록 하기 위해 원래 속성의 값을 계산하여 저장할 수 있도록 만든 속성

ex. 합


도메인
각 속성이 가질 수 있는 값의 범위
엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 제약사항을 지정하는 것
ex. 제품명이라는 속성은 길이가 20자리 이내의 문자열로 정의할 수 있다.


속성 명칭 부여
해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다.
서술적인 속성명을 사용하지 않는다.
약어는 가급적 사용하지 않는다.
전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다.

 

관계

엔터티 간의 논리적인 연관성

존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태 관계

페어링의 집합 * 페어링 : 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
ex) 강사 - 가르친다(관계) - 수강생

① 존재에 의한 관계 : 부서와 사원 

② 행위에 의한 관계 : 고객과 주문

 

 

UML(클래스 다이어그램)에서의 관계
① 연관관계(실선) : 항상 이용하는 관계 ex. 소속된다
② 의존관계(점선) : 상대 행위에 의해 발생하는 관계 ex. 주문한다

 

 

관계의 표기법
① 관계명 : 엔터티간 관계에 맺어진 관계 형태
② 관계차수 : 두 엔터티간 관계에서 수행되는 경우의 수 ex) 1:1, 1:M, M:N
③ 관계선택성(=선택사양) : 항상 참여하는지 아니면 참여할 수도 있는지를 나타내는 방법 ex) 손님-주문 관계

- 필수 관계 : 주문은 손님에 의해 수행된다

- 선택 관계 : 손님은 주문을 할 수도 있고, 안 할 수도 있다 (선택참여하는 엔터티쪽에 원 표시)

관계 도출시 체크 사항
두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관 규칙이 존재하는가?
두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생하는가?
업무기술서, 장표에 관계 연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
업무기술서, 장표에 관계 연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가?

식별자

엔터티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자

식별자는 논리적

Key는 물리적 데이터 모델링 단계에 사용

 

 

식별자의 종류
① 대표성 여부
주 식별자 : 인스턴스를 유일하게 구분 할 수 있으며 참조관계를 연결 할 수 있음
보조 식별자 : 유일하게 구분 가능하지만 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결을 못함

② 스스로 생성 여부
내부 식별자 : 엔터티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자
외부 식별자 : 타 엔터티와의 관계를 통해 타 엔터티로부터 받아오는 식별자

③ 속성의 수
단일 식별자 : 하나의 속성으로 구성
복합 식별자 : 2개 이상의 속성으로 구성

④ 대체 여부
본질 식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자
인조 식별자 : 업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자


주 식별자의 특징
① 유일성 : 엔터티내의 모든 인스턴스를 유일하게 구분함
② 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
③ 불변성 : 식별자가 한 번 지정되면 그 값은 변하지 않아야 함
④ 존재성 : 주식별자가 존재하면 반드시 데이터 값이 존재 (null 안 됨)

 

 

주식별자 도출기준
① 해당 업무에서 자주 이용되는 속성임
② 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 X
③ 복합으로 주식별자로 구성할 경우 너무 많은 속성 X -> 너무 많으면 인조식별자 생성

식별자 관계
① 주식별자 : 부모 엔터티의 주식별자가 자식 엔터티의 주 식별자로 상속된 경우
- 부모로부터 받은 식별자를 자식엔터티의 주식별자로 이용하는 경우
-  강한 연결관계 표현 실선 표기
- 식별자 관계로만 설정 시 주식별자 증가로 오류 유발

 

② 비식별자 : 부모 속성을 자식의 일반 속성으로 사용

- 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우

- 부모와 자식의 생명주기가 다른 경우 (별도 소멸)
- 여러개의 엔터티가 하나의 엔터티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔터티가 별도의 관계를 가진 경우
- 자식엔터티에 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우
- SQL 문장이 길어져 복잡성 증가되는 것 방지 (약한 연결관계 표현 점선 표기, 비식별자 관계로만 설정 시 부모 엔터티와 조인하여 성능 저하)