[Database] 데이터 모델의 이해 (1)

모델링의 이해

모델링의 정의

▪ 현실세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것 

모델링의 특징

▪ 모델링은 추상화, 단순화, 명확화 3가지 특징을 가짐 

▪ 추상화: 다양한 현상을 일정한 표기법에 의해 표현하는 것을 의미

▪ 단순화: 복잡한 현실세계를 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 함

▪ 명확화: 누구나 이해할 수 있도록 현상을 정확하게 기술하는 것을 의미

모델링의 세 가지 관점 

▪ 업무의 내용과 정보시스템의 모습을 적절한 표기법으로 표현하는 것을 모델링이라고 한다면, 모델링은 데이터관점, 프로세스관점, 데이터와 프로세스의 상관관점으로 구분할 수 있음 

▪ 데이터관점: 업무가 어떤 데이터와 관련있고, 데이터 간 관계는 어떻게 되는지에 대해 모델링하는 방법

▪ 프로세스관점: 실제하고 있는 일은 무엇이고, 무엇을 할 지 모델링하는 방법

▪ 데이터와 프로세스의 상관관점: 일을 처리하는 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법

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데이터 모델의 기본 개념의 이해

데이터 모델링의 정의

▪ 해당 업무에 어떤 데이터가 존재하고 필요한 데이터가 무엇인지 분석하고, 정보 시스템을 구축하는 과정

데이터 모델링을 하는 이유

▪ 정보 시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하기 위해

▪ 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위해 

▪ 즉 데이터 모델링은 데이터베이스 구축 뿐만이 아닌, 업무를 설명하고 분석하는 용도로도 쓰임 

데이터 모델이 제공하는 기능

▪ 시스템을 원하는 모습으로 가시화 

▪ 시스템의 구조와 행동을 명세화

▪ 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공 

▪ 시스템 구축 과정에서 결정한 것을 문서화

▪ 다른 영역의 세부 사항은 숨김으로써 다양한 관점을 제공 

▪ 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공 

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데이터 모델링의 중요성 및 유의점

▪ 데이터 모델링이 중요한 이유는 파급효과, 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현, 데이터 품질로 정리 

파급효과

▪ 시스템 구축이 완성되는 시점에서 데이터 모델의 변경이 불가피한 하게 필요한 경우, 이로 인한 일련의 변경작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소 

▪ 이러한 이유에서 시스템 구축 작업에서 데이터 설계가 중요함 

복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현

▪ 데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 정확하고 간결하게 파악할 수 있는 방법 

▪ 데이터 모델은 요구 사항이 정확하고 간결하게 표현되어야 함 

데이터 품질

▪ 오래된 데이터를 필요에 따라 사용할 때, 데이터 품질에 문제가 생기면 비즈니스의 기회를 상실할 수도 있음 

▪ 데이터 모델링을 할 때 유의점

   - 중복: 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 함 

   - 비유연성: 데이터의 정의를 사용 프로세스와 분리함으로써, 데이터 또는 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과

     데이터베이스에 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄임 

   - 비일관성: 데이터 중복이 없더라도 비일관성은 발생, 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에

     대한 명확한 정의는 다른 데이터와 모순을 예방 

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데이터 모델링의 3단계 진행

▪ 현실세계에서 데이터베이스가 만들어지는 과정은 추상화 수준에 따라 개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델로 나뉨 

데이터 모델링	내용
개념적 데이터 모델링	추상화 수준이 높음, 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링, 전사적 데이터 모델링, EA 수립 시 많이 이용
논리적 데이터 모델링	시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성 높음
물리적 데이터 모델링	실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

개념적 데이터 모델링

▪ 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작

▪ 어떤 자료가 중요하고 유지되어야하는지 결정 

▪ 핵심 엔터티와 그들간의 관계를 발견하고, 엔터티-관계 다이어그램을 생성하여 표현

▪ 데이터 모델링 과정이 전 조직에 걸쳐 이루어지면, 전사적 데이터 모델(Enterprise Data Model)이라고 불림

▪ 개념 데이터 모델은 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구사항을 발견하는 것을 지원 

▪ 개념 데이터 모델은 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용

논리적 데이터 모델링

▪ 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정 

▪ 논리 데이터 모델은 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태

▪ 정규화는 논리 데이터 모델 상세화 과정으로 일관성 확보, 중복 제거 등으로 신뢰성 있는 데이터 구조 얻음

물리적 데이터 모델링

▪ 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룸 

▪ 물리적 스키마: 데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의

▪ 물리적인 저장구조, 사용될 저장 장치, 자료 추출을 위한 접근 방법 등이 해당 단계에서 결정됨