[SQLD 1-1] 데이터모델링의 이해

데이터 모델링이란

데이터 모델링이란

"모델링" = 현실을 단순하게 표현하는 기법. (단순화)

우리가 모델링을 하는 이유는, 현실세계로 부터 얻은 데이터를 단순하게 표현하여 활용하기 위함입니다.
따라서 모델링의 조건으로는

1. 현실세계를 반영해야 한다.
2. 단순화하여 표현해야 한다.
3. 관리하고자 하는 데이터를 모델로 설계한다.

1 - 현실에 없는 데이터는 말 그대로 존재하지 않는 환상이기에 , 현실을 반영한다는 말은 당연하다.
2 - 현실보다 단순하지 않은, 복잡한 표현은 활용에 적합하지 않다.
3 - 관리가 필요 없는 데이터는, 모델의 성능 저하만 일으킬 수 있다

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데이터모델링의 특징, 관점, 3단계

모델링의 특징, 모델링의 관점, 모델링의 세가지 단계

데이터모델링의 특징

1. 추상화
현실을 일정한 형식으로 간략하게 표현한다.

- 모델링의 조건 중 1번과 2번을 포함하는 특징으로 볼 수 있다.

2. 단순화
복잡한 현실을 일정한 표기법을 활용해서 단순하고 쉽게 표현한다.
- 모델링의 조건 2번의 내용과 유사하다

3. 명확화
불분명함을 제거하여 명확하게 해석할 수 있도록 표현한다.

데이터 모델링 = '현실세계를 추상화 단순화 명확화 하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법'

 

데이터모델링의 세 가지 관점

데이터 모델링은 데이터베이스의 구조와 관련된 요구사항을 파악하고, 이를 표현하기 위해 다양한 관점에서 데이터와 프로세스를 분석합니다. 이를 통해 데이터 모델을 설계하고 구축할 수 있습니다.

1. 데이터 관점(Data Perspective):
데이터 관점은 데이터의 특성과 구조에 관한 관점입니다. 이 관점에서는 데이터의 분석합니다. 데이터의 유형과 관계를 파악하여 데이터베이스 스키마를 설계하고, 데이터의 무결성과 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.

2. 프로세스 관점(Process Perspective):
프로세스 관점은 데이터베이스 시스템이 수행하는 작업과 프로세스 간의 관계에 초점을 맞춘 관점입니다. 이 관점에서는 사용자의 요구사항을 분석하고, 데이터베이스 시스템이 수행해야 할 작업들을 정의합니다. 각 작업들 간의 시간적인 순서와 제약을 고려하여 데이터베이스 시스템의 동작을 설계합니다.

3. 데이터와 프로세스의 상관 관점(Data and Process Interaction Perspective):
데이터와 프로세스의 상관 관점은 데이터와 프로세스 간의 상호작용을 중심으로 분석하는 관점입니다. 데이터와 프로세스 간의 의존성, 데이터의 흐름, 프로세스의 변환 등을 분석하여 데이터와 프로세스 간의 상호작용을 최적화합니다. 이를 통해 데이터의 효율적인 처리와 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 도모할 수 있습니다.

데이터 모델링의 3단계

1. 개념적 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling):
개념적 데이터 모델링은 비즈니스 요구사항을 분석하여 개념적인 수준에서 데이터 모델을 설계하는 단계입니다. 주로 개념적 데이터 모델은 관계(ER) 다이어그램을 사용하여 표현됩니다. 이 단계에서는 주요 업무 개체와 그들 사이의 관계를 식별하고, 각 개체의 속성과 제약 조건을 정의합니다. 개념적 데이터 모델은 비즈니스 요구사항을 이해하고, 데이터 모델의 기본 구조를 설계하는데 도움을 줍니다.

2. 논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling):
논리적 데이터 모델링은 개념적 데이터 모델을 데이터베이스 시스템에 맞게 변환하는 단계입니다. 이 단계에서는 개념적 데이터 모델을 기반으로 데이터베이스 시스템이 지원하는 데이터 모델(예: 관계형 데이터 모델)에 맞게 변환합니다. 주로 엔터티-관계(ER) 다이어그램을 사용하여 데이터 모델을 표현합니다. 논리적 데이터 모델링은 데이터베이스 테이블, 열, 관계, 제약 조건 등을 정의하여 데이터베이스 시스템에 맞는 구조를 설계하는데 사용됩니다.

3. 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling):
물리적 데이터 모델링은 논리적 데이터 모델을 실제 데이터베이스 시스템에 구현하는 단계입니다. 이 단계에서는 논리적 데이터 모델을 물리적 데이터베이스 구조(테이블, 인덱스, 파티션 등)로 변환합니다. 또한, 데이터베이스 시스템의 성능을 고려하여 데이터베이스 객체들의 형식, 크기, 접근 경로 등을 결정합니다. 물리적 데이터 모델링은 실제로 데이터베이스를 구축하고 운영하는데 필요한 기술과 구조를 설계하는데 사용됩니다. 

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