1. 데이터 모델링의 이해

모델링의 특징

1. 추상화

      : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현한다는 의미

      : 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다는 것

2. 단순화

      : 복잡한 현실 세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념을 의미

3. 명확화

      : 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 것을 의미

 

모델링의 세 가지 관점

1. 데이터 관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터 간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법

2. 프로세스 관점 : 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법

3. 데이터와 프로세스의 상관 관점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법

 

데이터 모델링이란

• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 현실 세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

데이터 모델링의 중요성 

• 파급효과
• 간결한 표현
• 데이터 품질

 

데이터 모델링의 3단계 진행

1. 개념적 데이터 모델링

      : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 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

 

데이터 독립성

• 목적 : 지속적으로 증가하는 유지보수 비용을 절감하고 데이터 복잡도를 낮추며 중복된 데이터를 줄이기 위한 목적
• 효과

      -> 각 View의 독립성을 유지하고 계층별 View에 영향을 주지 않고 변경이 가능

      -> 단계별 스키마에 따라 데이터 정의어(DDL)와 데이터 조작어(DML)가 다름을 제공

 

데이터베이스 3단계 구조

1. 외부 스키마

      : 사용자 관점

      : DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의

2. 개념 스키마

      : 통합 관점

      : DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마

3. 내부 스키마

      : 물리적 관점

      : 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마

 

두 영역의 데이터 독립성

• 논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것
• 물리적 독립성 : 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것

 

데이터 모델링의 요소

1. 업무가 관여하는 어떤 것(Things)

2. 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)

3, 업무가 관여하는 어떤 것 같의 관계(Relationships)

 

ERD를 작성하는 작업순서

1. 엔터티를 그린다.

2. 엔터티를 적절하게 배치한다

3. 엔터티 간 관계를 설정한다

4. 관계명을 기술한다.

5. 관계의 참여도를 기술한다.

6. 관계의 필수여부를 기술한다.

 

엔터티의 개념

• 사람, 장소, 물건, 사건, 개념 등의 명사에 해당한다.
• 업무상 관리가 필요한 관심사에 해당한다.
• 저장이 되기 위한 어떤 것이다.
• 업무 활동상 지속적인 관심을 가지고 있어야 하는 대상
• 인스턴스의 집합이라 할 수 있다.
• 이해할 때 눈에 보이지 않는 개념 등에 대해서도 엔터티로서 인식을 할 수 있어야 한다.

 

엔터티의 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다.
• 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
• 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다.(두 개 이상)
• 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.
• 반드시 속성이 있어야 한다.
• 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

엔터티의 분류

1. 유무형에 따른 분류

   (1) 유형 엔터티

      : 물리적인 형태가 있고 안정적이며 지속적으로 활용되는 엔터티로 업무로부터 엔터티를 구분하기가 가장 용이

   (2) 개념 엔터티

      : 물리적인 형태는 존재하지 않고 관리해야 할 개념적 정보로 구분이 되는 엔터티

   (3) 사건 엔터티

      : 업무를 수행함에 따라 발생되는 엔터티로서 비교적 발생량이 많으며 각종 통계자료에 이용될 수 있다.

2. 발생시점에 따른 분류

   (1) 기본/키엔터티

   (2) 중심엔터티

   (3) 행위엔터티

 

엔터티의 명명

• 현업업무에서 사용하는 용어를 사용한다.
• 가능하면 약어를 사용하지 않는다.
• 단수명사를 사용한다.
• 모든 엔터티에서 유일하게 이름이 부여되어야 한다.
• 엔터티 생성 의미대로 이름을 부여한다.
• 단수 명사를 사용해야 한다.

 

속성의 정의

• 업무에서 필요로 한다.
• 의미상 더 이상 분리되지 않는다.
• 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다.

 

엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스 집합이어야 한다.
• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
• 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.

 

속성의 표기법

• 속성의 표기법은 엔터티 내에 이름을 포함하여 표현하면 된다.

 

속성의 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.
• 정규화 이론에 근간하여 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.
• 하나의 속성에 여러 개의 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용하여 분리한다.

 

속성의 분류

1. 속성의 특성에 따른 분류

   (1) 기본속성 : 업무 분석을 통해 바로 정의한 속성

   (2) 설계속성 : 원래 업무상 존재하지는 않지만 설계를 하면서 도출해내는 속성

   (3) 파생속성 : 다른 속성으로부터 계산이나 변형이 되어 생성되는 속성

2. 엔터티 구성방식에 따른 분류

   (1) PK속성 : 엔터티를 식별할 수 있는 속성

   (2) FK속성 : 다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성

   (3) 일반속성 : 엔터티에 포함되어 있고 PK, FK에 포함되지 않은 속성

 

# 다중값 속성의 경우 하나의 엔터티에 포함될 수 없으므로 1차 정규화를 하거나, 아니면 별도의 엔터티를 만들어 관계로 연결해야 한다.

 

도메인

• 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위

 

속성명을 부여하는 원칙

1. 해당 없무에서 사용하는 이름을 부여한다.

2. 서술식 속성명은 사용하지 않는다.

3. 약어사용은 가급적 제한한다.

4. 전체 데이터모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다.

 

관계의 페어링

• 개별 인스턴스가 각각 다른 종류의 관계를 가지고 있다면 두 엔터티 사이에 두 개 이상의 관계가 형성될 수 있다.
• 각각의 엔터티의 인스턴스들은 자신이 관련된 인스턴스들과 관계의 어커런스로 참여하는 형태를 관계 페어링이라고 한다.

 

관계의 분류

   1. 존재에 의한 관계

   2. 행위에 의한 관계

      -> 관계를 연결함에 있어 어떤 목적으로 연결괴었느냐에 따라 분류

 

관계의 표기법

• 관계명 : 관계의 이름
• 관계차수 : 1:1, 1:M, M:N
• 관계선택사양 : 필수관계, 선택관계

      -> 관계 선택사양은 관계를 통한 상대방과의 업무적인 제약조건을 표현하는 것

 

관계의 정의 및 읽는 방법

1. 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 동사가 있는가?

2. 관계 읽기

• 기준 엔터티를 한 개 또는 각각으로 읽는다.
• 대상 엔터티의 관계참여도 즉 개수를 읽는다.
• 관계선택사양과 관계명을 읽는다.

 

식별자의 개념

• 여러 개의 집합체를 담고 있는 하나의 통에서 각각으 구분할 수 있는 구분자를 식별자라고 한다.
• 식별자란 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 의미하며 하나의 엔터티는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재해야 한다.

 

식별자의 특징

• 유일성 : 주식별자에 의해 엔터티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함
• 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
• 불변성 : 주식별자가 한 번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함
• 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재 

 

주식별자 도출 기준

• 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.

 

식별자 관계와 비식별자 관계

1. 식별자 관계 : 자식엔터티의 주식별자로 부모의 주식별자가 상속이 되는 경우

2. 비식별자 관계 : 부모엔터티로부터 속성을 받았지만 자식엔터티의 주식별자로 사용하지 않고 일반적인 속성으로만 사용하는 경우

 

-> 식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점 : 주식별자 속성이 지속적으로 증가할 수 밖에 없는 구조로서 개발자 복잡성과 오류가능성을 유발시킬 수 있는 요인이 될 수 있음

-> 비식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점 : 데이터 모델링을 전개할 대 각 엔터티 간의 관계를 비식별자 관계로 설정하면 이런 유형의 속성이 자식엔터티로 상속이 되지 않아 자식엔터티에서 데이터를 처리할 때 쓸데없이 부모엔터티까지 찾아가야 하는 경우 발생

 

식별자와 비식별자 관계 비교

항목	식별자관계	비식별자관계
목적	강한 연결관계 표현	약한 연결관계 표현
자식 주식별자 영향	자식 주식별자의 구성에 포함됨	자식 일반 속성에 포함됨
표기법	실선 표현	점선 표현
연결 고려사항	- 반드시 부모엔터티 종속 - 자식 주식별자구성에 부모 주식별자 포함 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 이전 필요	- 약한 종속관계 - 자식 주식별자 구성을 독립적으로 구성 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 부분 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 차단 필요 - 부모 쪽의 관계 참여가 선택관계