[SQL] 데이터 모델링의 이해

모델링: 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것

현실세계 -> 추상화, 단순화, 명확화 -> 모델링

모델링의 특징: 추상화, 단순화, 명확화

모델링의 세 가지 관점:

1.     데이터 관점: 데이터 간의 관계

2.     프로세스 관점: 실제 하고 있는 일

3.     상관 관점: 처리하는 일의 방법에 따른 영향

 

데이터 모델의 기본 개념의 이해

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

파급효과, 복잡한 정보 요구 사항의 간결한 표현, 데이터 품질, 그리고 데이터 모델링을 할 때 유의점

유의점: 중복, 비유연성, 비일관성 주의

 

데이터 모델링의 3단계 진행

1.     개념적 데이터 모델링

2.     논리적 데이터 모델링

3.     물리적 데이터 모델링

 

프로젝트 생명 주기에서 데이터 모델링

Waterfall 기반, 정보공학이나 구조적 방법론, 나선형 모델 등

 

데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해

데이터 독립성 필요의 목적

è  유지보수 비용 증가

è  데이터 중복성 증가

è  데이터 복잡도 증가

è  요구사항 대응 저하

 

데이터베이스의 3단계 구조

 

외부단계, 개념적단계, 내부적 단계

-       외부 스키마

-       개념 스키마

-       내부 스키마

두 영역의 데이터 독립성

-       논리적 독립성

개념 스키마 변경 but 외부 스키마는 영향을 끼치지 않는다.

-       물리적 독립성

내부 스키마가 변경되어도 영향을 끼치지 않는다!

 

사상(mapping)

상호 독립적 개념을 연결시켜주는 다리를 뜻함

-       외부적, 개념적 사상(논리적)

-       개념적, 내부적 사상(물리적)

 

데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념

1.     업무가 관여하는 어떤 것(things)

2.     어떤 것이 가지는 성격(Attributes)

3.     업무가 관여하는 어떤 것의 관계

(relationships)

데이터 모델링의 이해 관계자

-       이해 관계자의 데이터 모델링 중요성 인식

-       데이터 모델링의 이해관계자

 

 

 

EDR의 이해

 

è  모델링 하는 방법(중요!)

1.     엔티티를 그린다

2.     엔티티를 적절하게 배치한다

3.     엔티티 간의 관계를 설정한다

4.     관계 명을 기술한다

5.     관계의 참여도를 기술한다

6.     관계의 필수 여부를 기술한다

 

좋은 데이터 모델의 요소

완전성, 중복배제, 업무규칙, 데이터 재사용, 의사소통, 통합성이 있다.