[DATABASE] 데이터 모델링, 데이터 독립성 이란?
데이터 모델링 이란?
모델링의 특징
1. 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞춰 표현을 한다는 의미
2. 단순화 : 복잡한 현실세계를 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 세가지 관점
1. 데이터 관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해 모델링하는 방법
2. 프로세스 관점 : 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법
3. 상관괌점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법
데이터 모델링의 정의
1. 정보시스템을 구축하기 위한 데이터관점의 업무 분석 기법
2. 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
3. 데이터베이스를 구축하기 위한 분석,설계의 과정
데이터 모델링의 중요성
1. 파급효과 : 테스트 과정 중, 데이터 모델의 변경이 불가피한 상황이 발생하게 되는 경우 많은 영향 분석이 발생합니다.
2. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 : 시스템을 구축하는 많은 관련자들이 설계자의 생각대로 이해해야 합니다.
3. 데이터 품질 : 데이터는 기업의 중요한 자산이기 때문에, 품질이 떨어져서는 안됩니다.
데이터 모델링의 유의점
1. 중복 : 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하면 안됩니다.
2. 비유연성 : 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시키면 안됩니다.
3. 비일관성 : 데이터간의 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의를 해야합니다.
데이터 모델링의 3단계
1. 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링. 전사적, 모델링, EA 수립시 사용
2. 논리적 데이터 모델링 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현
3. 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
데이터 모델링의 세 가지 요소
1. 엔터티 ( Entity, Things ) : 업무가 관여하는 어떤 것
2. 속성 ( Attributes ) : 어떤 것이 가지는 세부적인 사항
3. 관계 ( Relationships ) : 각각의 어떤 것과 다른 어떤 것의 연관성
좋은 데이터 모델의 요소
1. 완전성 : 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함
2. 중복배제 : 하나의 데이터베이스 내에 동일한 데이터는 반드시 한번만 기록되어야 함
3. 업무규칙 : 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공
4. 데이터 재사용
5. 의사소통
6. 통합성
데이터 독립성 이란?
1. 지속적으로 증가하는 유지보수 비용을 절감하고 데이터 복잡도를 낮추며 중복된 데이터를 줄위기 위한 목적
2. 화면과 데이터베이스 간에 서로 독립성을 유지하기 위한 목적
외부 단계 - (논리적 데이터 독립성) - 개념적 단계 - (물리적 데이터 독립성) - 내부적 단계
데이터 독립성 - 데이터베이스 3단계 구조
1. 외부단계 : 사용자 개개인이 보는 자료에 대한 관점과 관련
2. 개념적단계 : 사용자가 처리하는 데이터 유형의 공통적인 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마 구조로 디자인한 형태
3. 내부적단계 : 데이터가 물리적으로 저장된 방법에 대한 스키마 구조
데이터 독립성 - 독립성
1. 논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원
2. 물리적 독립성 : 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원
데이터 독빌성 - 사상(매핑)
1. 외부적/개념적 사상 : 외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 관련성을 정의
2. 개념적/내부적 사상 : 개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호관계성을 정의
이 내용은 'SQL 전문가 가이드, 한국데이터베이스 진흥원' 에서 공부한 내용입니다.