[SQLD][책없이 공부]1과목 01. 데이터 모델링 (Data Modeling)_01

1. 데이터 모델링의 이해

1) 데이터 모델링

- 현실세계를 데이터베이스로 표현하기 위해 추상화 -> 고객의 업무 프로세스를 이해 -> 데이터 모델링 표기법을 사용    하여 모델링

- 고객의 업무 프로세스 추상화 -> 소프트웨어를 분석 설계하면서 점점 더 상세해짐

- 고객의 비즈니스 프로세스를 이해, 비즈니스 프로세스 규칙(Business Rule)을 정의

- 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법

- 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정

- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

2) 데이터 모델링의 특징

추상화 (abstraction)	공통적인 특징을 찾고 현실세계를 간략하게 표현
단순화 (simplification)	복잡한 문제를 피하고 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 표현
명확성 (Clarity)	의미적 해석이 모호하지 않고 명확히 해석되며, 한 가지 의미를 가져야 함

3) 데이터 모델링 단계

- 개념적 모델링 -> 논리적 모델링 -> 물리적 모델링

개념적 모델링	- 고객의 비즈니스 프로세스를 분석하고 업무 전체에 대해서 데이터 모델링 수행 - 업무 측면에 대한 모델링 (기술적 용어 사용 자제) - 전사적 관점에서 기업의 데이터 모델링 - 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델 - 엔터티(Entity)와 속성(Attribute)도출, 개념적 ERD 작성
논리적 모델링	- 특정 데이터베이스 모델에 종속 - 식별자 정의하고 관계, 속성 등을 모두 표현함 - 정규화를 통해 데이터 모델의 독립성을 높여 재사용성을 높임 - 개념적 모델링을 논리적 모델링으로 변환하는 작업
물리적 모델링	- 데이터 베이스 실제 구축 (구축할 데이터베이스 관리 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성) - 성능, 보안, 가용성 등을 고려하여 데이터베이스 구축

- 데이터 모델링 관점

관점	코멘트
데이터 DATA, WHAT	- 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링  - 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터  - 구조 분석, 정적 분석
프로세스 PROCESS, HOW	- 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링  - 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업  - 시나리오 분석, 도메인 분석. 동적 분석
데이터와 프로세스 상관관점 DATA VS PROCESS	- 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링  - 프로세스와 데이터 간의 관계  - CRUD ( Create, Read, Update, Delete) 분석

4) 데이터 모델링의 유의점

(1) 중복(Duplication)

(2) 비유연성(Inflexibility)

(3) 비일관성(Inconsistency)

5) 데이터 모델링 고려사항

(1) 데이터 모델의 독립성

- 고객의 업무 변화에 능동적으로 대응가능해짐

- 독립성 확보 : 중복된 데이터 제거 => 정규화!

(2) 고객의 요구사항 표현

- 간결하고 명확하게 요구사항 표현

(3) 데이터 품질 확보

- 데이터 표준을 확보 -> 데이터 품질 향상 가능

- 데이터 표준을 정의하고 표준 준수율을 관리하여 데이터베이스 구축

6) 데이터 모델링을 위한 ERD

- 엔터티와 엔터티 간의 관계를 정의하는 모델링 방법

(1) ERD 작성 

 ① 엔터티를 도출하고 그림 (업무에서 관리해야 하는 집합을 도출)

 ② 엔터티를 배치 (중요한 엔터티를 왼쪽 상단에 배치)

 ③ 엔터티 간의 관계를 설정

 ④ 관계명 서술 (엔터티 간의 어떤 행위나 존재가 있는지 표현)

 ⑤ 관계 참여도를 표현 (관계 참여도 : 한 개의 엔터티와 다른 엔터티 간의 참여하는 관계 수)

 ⑥ 관계의 필수 여부 표현 (필수 : 반드시 존재해야 함)

(2) ERD 작성 시 고려사항

- 중요한 엔터티는 가급적 왼쪽 상단에 배치

- 이해하기 쉽고 복잡하지 않은 ERD 작성

2. 3층 스키마(3-Level Schema)

1) 3층 스키마

- 사용자, 설계자, 개발자가 데이터베이스를 보는 관점에 따라 데이터베이스를 기술, 이들 간의 관계를 정의한 ANSI 표준

- DB의 독립성을 확보하기 위한 방법

- 장점 : 데이터 복잡도 증가, 데이터 중복 제거, 사용자 요구사항 변경에 따른 대응력 향상, 관리 및 유지보수 비용 절감

- VIew : 3단계 계층으로 분리한 각 계층을 부르는 다른 이름

- 3층 스키마의 독립성

논리적 독립성	저장구조가 변경되어도 응용 프로그램 및 개념 스키마에 영향이 없음
물리적 독립성	데이터베이스 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 변화 없음

2) 3층 스키마 구조

외부 스키마 (External Schema)	- 사용자 관점. 업무상 관련이 있는 데이터 접근  - 관련 DB의 VIEW 표시  - 응용 프로그램이 접근하는 데이터베이스 정의
개념 스키마 (Conceptual Schema)	- 설계자 관점. 사용자 전체 집단의 데이터베이스 구조  - 전체 DB 내의 규칙, 구조 표현  - 통합 데이터베이스 구조
내부 스키마 (Internal Schema)	- 개발자 관점. DB의 물리적 저장 구조  - 데이터 저장 구조, 레코드 구조, 필드 정의. 인덱스 등 의미

3. 좋은 데이터 모델의 요소

완전성(Completeness)	업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함
중복배제(Non-Redundancy)	하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 함
업무규칙(Business Rules)	데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무규칙(Business Rules)을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것
데이터 재사용(Data Reusability)	데이터의 재사용성을 향상시키고자 한다면 데이터의 통합성과 독립성에 대해서 충분히 고려
의사소통(Communication)	많은 업무 규칙들을 해당 정보시스템을 운용, 관리하는 많은 관련자들이 설계자가 정의한 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 정보시스템을 활용할 수 있게 하는 역할
통합성(Integration)	가장 바람직한 데이터 구조의 형태는 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한번 만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조, 활용하는 것