제 1장. 데이터 모델링의 이해

데이터모델링

설계과정에서 시스템의 중요한 개념을 논리적인 데이터 모델을 구성하는 작업을 의미하며, 일반적으로 물리적인 데이터베이스 모델 구현, 시스템 데이터베이스 반영 과정을 포함한다. 데이터 모델링은 단순 데이터를 다루는 것 뿐만 아니라 시스템의 구체적인 Flow를 정의하는데도 매우 큰 영향을 미친다.

데이터모델링이란

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

데이터모델링의 3요소

Thing, Attributes, Relationship

사물, 속성, 관계

데이터모델링 특징

• 추상화(모형화) : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현한다.
• 단순화 : 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 한다.
• 명확화(정확화) : 애매모호함을 제거하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술한다.

데이터모델링 유의사항

• 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 설계했느냐 에 따라 사소한 업무변화에도 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 들어 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 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 해준다. 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점에 해당한다.

데이터모델링 과정

1. 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델린 진행. 전사적 데이터 모델링, EA수립시 많이 이용
2. 논리적 데이터 모델링 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
3. 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

데이터베이스 스키마 구조 3단계

항목 내용 비고

외부스키마(External Schema)	- View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마- DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의	사용자 관점접근하는 특성에 따른 스키마 구성
개념스키마(Conceptual Schema)	- 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것- 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마	통합관점
내부스키마(Internal Schema)	- DB가 물리적으로 저장된 형식- 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마	물리적 저장구조

ERD

데이터 모델에 대한 표기법으로 1976년 피터첸(Peter Chen)이 Entity-Relationship Model(E-R Model)이라는 표기법을 만들었다.

ERD 작성순서

① 엔터티를 그린다. ② 엔터티를 적절하게 배치한다. ③ 엔터티간 관계를 설정한다. ④ 관계명을 기술한다. ⑤ 관계의 참여도를 기술한다. ⑥ 관계의 필수여부를 기술한다.

ER 다이어그램 / ERD 기호 및 표기법 참고

https://mjn5027.tistory.com/43

엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.
• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
• 하나의 인스턴스에서 각각의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.

엔터티(Entity)

필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(Thing)

엔터티의 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.
• 유일한 식별자에 의해 식별할 수 있어야 한다.
• 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다. ('한 개'가 아니라 '두 개 이상')
• 엔터티는 업무 프로세서에 의해 이용되어야 한다.
• 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.
• 엔터티는 다른 엔터티와 최소한 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

발생시점에 따른 엔터티 분류

• 기본엔터티(Fundamental Entity)/키엔터티(Key Entity) : 그 업무에 원래 존재하는 정보로서 다른 엔터티와 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성이 가능하고 자신은 타 엔터티의 부모의 역할을 하게 된다. 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가지게 된다. 예를 들어 사원, 부서, 고객, 상품, 자재 등이 기본엔터티가 될 수 있다.
• 중심엔터티(Main Entity) : 기본엔터티로부터 발생되고 그 업무에 있어서 중심적인 역할을 한다. 데이터의 양이 많이 발생되고 다른 엔터티와의 관계를 통해 많은 행위엔터티를 생성한다. 예를 들어 계약, 사고, 예금원장, 청구, 주문, 매출 등이 될 수 있다.
• 행위엔터티(Active Entity) : 두 개 이상의 부모엔터티로부터 발생되고 자주 내용이 바뀌거나 데이터량이 증가된다. 분석초기 단계에서는 잘 나타나지 않으며 상세 설계단계나 프로세스와 상관모델링을 진행하면서 도출될 수 있다. 예를 들어 주문목록, 사원변경이력 등이 포함된다.

속성

업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위

속성의 명칭 부여

• 해당업무에서 사용하는 이름을 부여 한다.
• 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
• 약어사용은 가급적 제한한다.
• 전체 데이터모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다. (반정규화, 통합 등의 작업에서 혼란을 방지할 수 있음)

속성의 특성에 따른 분류

• 기본속성 : 업무분석을 통해 바로 정의한 속성을 기본속성 (예: 원금, 예치기간, 이자율)
• 설계속성 : 원래 업무상 존재하지는 않지만 설계를 하면서 도출해내는 속성 (예: 예금분류)
• 파생속성 : 다른 속성으로부터 계산이나 변형이 되어 생성되는 속성 (예: 이자)

도메인

각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인(Domain)이라하며, 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것이다.

관계

관계의 분류

• 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분될 수 있다.
• UML(Unified Modeling Language)에는 클래스다이어그램의 관계 중 연관관계(Association)와 의존관계(Dependency)가 있고 이것을 구분하여 연관관계는 실선으로 표현하고, 의존관계는 점선으로 표현한다.
• ERD 에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않고 단일화된 표기법을 사용한다.

관계의 표기법

• 관계명(Membership) : 관계의 이름
• 관계차수(Cardinality) : 1:1, 1:M, M:N
• 선택사양(Optionality) : 필수관계, 선택관계

관계 체크사항

• 두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?
• 두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가?

관계 읽기

• 기준(Source) 엔터티를 한 개(One) 또는 각(Each)으로 읽는다.
• 대상(Target) 엔터티의 관계참여도 즉 개수(하나, 하나 이상)를 읽는다.
• 관계선택사양과 관계명을 읽는다.

식별자

식별자의 종류

• 주식별자(Primary Identifier)/보조식별자(Alternate Identifier) : 자신의 엔터티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 구분
• 내부식별자/외부식별자(Foreign Identifier) : 엔터티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 구분
• 단일식별자(Single Identifier)/복합식별자(Composit Identifier) : 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 구분
• 본질식별자/인조식별자 : 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분

주식별자의 특징

• 유일성 : 주식별자에 의해 엔터티내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다.
• 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다.
• 불변성 : 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다.
• 존재성 : 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다. (Null 안 됨)

주식별자 도출기준

• 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
• 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정하지 않는다.
• 복합으로 주식별자로 구성할 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 한다.

식별자와 비식별자관계 비교

항목	식별자관계	비식별자관계
목적	강한 연결관계 표현	약한 연결관계 표현
자식 주식별자 영향	자식 주식별자의 구성에 포함	자식 일반 속성에 포함
표기법	실선 표현	점선 표현
연결 고려사항	- 반드시 부모엔터티 종속- 자식 주식별자구성에 부모 주식별자포함 필요- 상속받은 주식별자속성을 타 엔터티에 이전 필요	- 약한 종속관계- 자식 주식별자구성을 독립적으로 구성- 자식 주식별자구성에 부모 주식별자 부분 필요- 상속받은 주식별자속성을 타 엔터티에 차단 필요- 부모쪽의 관계참여가 선택관계

[서적] SQL 자격검정 실전문제
참고

[SQLD 이론정리] I. 데이터 모델링의 이해1