[DB] 데이터 모델링

데이터 모델링

 

데이터 모델링이란?

• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 현실세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

 

데이터 모델의 기능

• 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화하도록 도와준다.
• 시스템의 구조와 행동을 명세화할 수 있게 한다.
• 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다.
• 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다.
• 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다.
• 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다.

 

 

데이터 모델링의 유의점

데이터 품질의 문제가 야기되는 문제 중 하나가 바로 데이터 구조의 문제이다. 중복 데이터, 데이터 구조의 비즈니스 정의의 불충분, 동일한 성격의 데이터를 통합하지 않고 분리함으로써 나타나는 데이터 불일치 등의 데이터 구조 문제로 인한 데이터 품질 문제는 복구하기가 대부분 불가능하다.

데이터 모델링을 할 때 유의점은 아래와 같다.

 

중복 Duplication

• 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 준다. 이러한 지식 응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.

 

비유연성 Inflexibility

• 데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무 변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

 

비일관성 Inconsistency

• 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다.
• 예를 들면 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 것이다. 개발자가 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문이다.
• 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의를 내리도록 하자.

 

 

데이터 모델링의 3단계

1. 개념적 데이터 모델링
2. 논리적 데이터 모델링
3. 물리적 데이터 모델링

 

개념적 데이터 모델링

• 추상화 수준이 높고, 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행.
• 전사적 데이터 모델링 Enterprise Data Model
• 엔터티-관계 다이어그램을 생성

 

논리적 데이터 모델링

• 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현한다.
• 재사용성이 높다.

 

물리적 데이터 모델링

• 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계한다.

 

 

데이터 독립성의 필요성

• 유지보수 비용 증가
• 데이터 복잡도 증가
• 데이터 중복성 증가
• 요구사항 대응 저하

 

 

데이터베이스 스키마

외부 스키마 External Schema

• View 단계. 여러 개의 사용자 관점으로 구성. 개인적 DB 스키마
• DB의 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB정의

 

개념 스키마 Conceptual Schema

• 개념 단계. 하나의 개념적 스키마로 구성하여 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것.
• 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들 간의 관계를 표현하는 스키마

 

내부 스키마 Internal Schema

• 내부 단계. 내부 스키마로 구성. DB가 물리적으로 저장된 형식
• 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마이다.

 

+) 데이터 독립성

• 논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것
• 물리적 독립성 : 내부 스키마가 변경되어도 개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것