데이터베이스 모델링

데이터베이스 모델링 이해

데이터베이스 모델링의 필요

1. 비즈니스적 관점 (어떤 데이터를 저장해야 하는가?)
2. 컴퓨터 프로그래머 관점 (어떻게 데이터를 저장해야 하는가?)

데이터베이스 시스템 구현 과정

• 사용자 요구사항 분석
• 개념적 데이터 모델링
• 논리적 데이터 모델링 (개념 스키마)
• 물리적 데이터 모델링 (내부 스키마)

데이터베이스 모델링의 개념

1. 데이터의 의미를 파악하고 데이터와 관여하는 업무 프로세스를 개념적으로 정의하고 분석하는 작업
2. 모델링의 단계
3. 사용자 요구사항 분석
4. 개념적 데이터 모델링
5. 논리적 데이터 모델링
6. 물리적 데이터 모델링
7. 내부 스키마

데이터 모델

1. 사용할 데이터를 선별하여 데이터베이스에 체계적으로 구조화하여 저장, 사용할 방법이 필요
2. 데이터 모델: 의미, 데이터 타입, 연산 등을 명시하기 위해 사용할 수 있는 개념들의 집합
3. 데이터 모델링: 실세계의 일부분을 DBMS가 지원하는 데이터 모델의 형태로 나타내는 과정

데이터베이스 모델링의 단계

1. 개념적 데이터 모델링
   • 요구사항의 해석 오류를 방지
   • 실세계의 데이터를 개념적으로 일반화시켜 데이터 구조, 데이터 타입, 속성, 관계, 제약조건 등을 이끌어내는 과정
2. 논리적 데이터 모델링
   • 특정 DBMS의 구현 모델에 맞춰 데이터를 표현하는 과정
   • 데이터 정의 언어로 기술된 개념 스키마 생성
3. 물리적 데이터 모델링
   • 데이터베이스 파일의 내부 저장구조, 파일 구성, 인덱스, 접근 경로 등을 결정하는 과정

사용자 요구사항 분석

사용자 요구사항 분석의 필요

1. 데이터에 대한 충분한 사전 분석없이 적절한 설계가 불가능
   • 데이터베이스의 구조가 점차 복잡해지고 수명 주기가 단축되기 때문에 신속, 정확성이 요구
   • 데이터베이스의 활용 범위가 확대됨에 데이터베이스의 효율적 운용에 초점
2. 사용자의 요구를 명세하지 않고 데이터베이스 설계 및 개발을 진행하는 경우
   • 결과물의 완성도 저하 및 신뢰도 추락
   • 개발 후, 발생하는 에러 수정에 많은 추가 비용 지출

사용자 요구사항 분석의 개념

1. 시스템의 대상이 되는 업무를 분석
   • 정보 시스템의 데이터베이스가 신속하고 효과적으로 업무 처리를 지원
   • 필요한 데이터를 저장 및 운용할 수 있는 구조 개발
2. 도출, 분석, 기록 단계로 수행

ER모델

1. 실세계의 속성들로 이루어진 개체(entity)와 개체 사이의 관계(relationship)를 정형화시킨 모델
2. 개념적 모델링 단계에서 사용되는 데이터 모델
3. 데이터 구조와 관계를 ER 다이어그램(ERD)으로 표현
4. 구성요소
5. 개체
   • 개체 (entity)
     • 실세계의 존재하는 다른 객체와 구별되는 유무형의 사물
     • 개체를 설명하는 여러 속성들로 구성
   • 개체 집합(entity set)
     • 같은 속성을 공유하는 개체들의 모임
6. 관계
   • 관계: 개체와 개체 사이의 연관성
   • 관계 집합: 개체 집합 간의 연결 관계
   • 속성
     • 단순 속성: 더 작은 구성요소를 나눌 수 없는 속성
     • 복합 속성: 더 작은 구성요소를 나눌 수 있는 속성

사상수 (mapping cardinality)

관계 집합에 참가한 개체 집합에 대해 한 개체가 다른 개체와 관계를 맺을 수 있는 수량을 명시 (1:1, 1:N, N:1, N:N)

특수 속성과 특수 관계

특수 속성

1. 관계 집합의 속성: 두 개체 집합의 관계에서 생성되는 값을 저장하는 속성
2. 재귀적 관계: 한 개체 집합이 자기 자신과 관계 집합을 형성하는 관계

특수 관계

1. 약한 개체 집합: 개체의 존재 유무가 관계를 맺고 있는 개체의 존재에 종속되는 개체 집합
2. 강한 개체 집합: 약한 개체 집합과 연결되는 일반 개체 집합