[SQLD] 📚데이터 모델링의 이해(1)

모델링의 이해

모델링이란?

   - 모델을 만들어가는 일 자체를 모델링으로 정의할 수 있다.

모델링의 특징

1. 추상화 : (모형화, 가설적) 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다는 것이다.
2. 단순화 : 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념이다.
3. 명확화 : 애매모함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 것을 의미한다.

모델링의 3가지 관점

1. 데이터 관점 : 어떤 데이터와 관련이 있는지 or 데이터 간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법(What, Data)
2. 프로세스 관점 : 실제하고 있는 일은 무엇인지 or 무엇을 해야 하는지 모델링하는 방법(How, Process)
3. 데이터와 프로세스의 상관 관점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지
   모델링하는 방법 (Interaction)

데이터 모델의 기본 개념의 이해

데이터 모델링의 정의 (중요)

   - 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

   - 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법

   - 현실세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정

데이터 모델이 제공하는 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. (추상화)
• 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다.

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

데이터 모델링이 중요한 이유

• 파급효과
• 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현
• 데이터 품질

데이터 모델링을 할 때 유의점

1. 중복 : DB가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
2. 비유연성 : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 작은 변화가 DB에 중대한
   변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.
3. 비일관성 : 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다. 데이터 모델링을 할 때 데이터 간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 해준다.

데이터 모델링의 3단계 진행

1. 개념적 데이터 모델링
   • 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행해준다.
   • 엔터티-관계 다이어그램을 생성함
   • 전사적 데이터 모델링, EA 수립 시 많이 이용한다.
2. 논리적 데이터 모델링
   • 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현한다.
   • 재사용성이 높다.
3. 물리적 데이터 모델링
   • 실제로 데이터베이스에 이식할 수  있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계(구체적)

※ 실질적인 현실 프로젝트에서는 개념적 데이터 모델링과 논리적 데이터 모델링을 한 번에 수행하는 경우가 대부분이다.

 

 

 

 

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