[SQLD]데이터 모델링(Data Modeling)

데이터 모델링

데이터 모델링의 특징

특징	설명
추상화(Abstraction)	현실세계를 간략하게 표현한다.
단순화(Simplification)	누구나 쉽게 이해할 수 있도록 표현한다.
명확성(Clarity)	명확하게 의미가 해석되어야 하고 한 가지 의미를 가져야 한다.

데이터 모델링 단계

(1) 개념적 모델링(Conceptual Data Modeling)

• 고객의 비즈니스 프로세스를 분석하고 업무 전체에 대해서 데이터 모델링을 수행한다.
• 복잡하게 표현하지 않고 중요한 부분을 위주로 모델링하는 단계이다.
• 업무적 관점에서 모델링하며 기술적인 용어는 가급적 사용하지 않는다.
• 엔터티(Entity)와 속성(Attribute)을 도출하고 개념적 ERD(Entity Relationship Diagram)를 작성한다.

(2) 논리적 모델링(Logical Data Modeling)

• 개념적 모델링을 논리적 모델링으로 변환하는 작업이다.
• 식별자를 도출하고 필요한 모든 릴레이션을 정의한다.
• 정규화를 수행해서 데이터 모델의 독립성을 확보한다.

(3) 물리적 모델링(Physical Modeling)

• 데이터베이스를 실제 구축한다. 즉, 테이블, 인덱스, 함수 등을 생성한다.
• 성능, 보완, 가용성을 고려해서 구축한다.

데이터 모델링 단계	설명
개념적 모델링	- 전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링한다. (*전사점 관점: 시스템의 용도, 범위, 정책) - 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링이다. - 계층형 데이터 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델에 관계없이 업무 측면에서 모델링한다.
논리적 모델링	- 특정 데이터베이스 모델에 종속한다. - 식별자를 정의하고 관계, 속성 등을 모두 표현한다. - 정규화를 통해 재사용성을 높인다.
물리적 모델링	- 구축할 데이터베이스 관리 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성하는 단계이다. - 성능, 보안, 가용성 등을 고려하여 데이터베이스를 구축한다.

데이터 모델링 관점

관점(View)	설명
데이터	- 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미한다. - 구조 분석, 정적 분석
프로세스	- 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 의미한다. - 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석
데이터와 프로세스	- 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미한다. - CRUD(Create, Read, Update, Delete) 분석

데이터 모델링을 위한 ERD(Entity Relationship Diagram)

• 1976년 피터첸(Peter Chan)이 Entity Relationship Model 표기법을 만들었으며, 사실상 데이터모델링의 으로 사용되고 있다.
• 엔터티와 엔터티 간의 관계를 정의하는 모델링 방법이다.

ERD 작성 절차

1. 엔터티를 도출하고 그린다.
2. 엔터티를 배치한다.(중요한 엔터티를 왼쪽 상단에 배치)
3. 엔터티 간의 관계를 설정한다.
4. 관계명을 서술한다.(엔터티 간의 어떤 행위나 존재가 있는지 표현)
5. 관계 참여도를 표현한다.
6. 관계의 필수 여부를 표현한다.

ERD 작성 시 고려사항

• 중요한 엔터티는 가급적 왼쪽 상단에 배치
• ERD는 이해가 쉬워야 하고 너무 복잡하지 않아야 한다.

데이터 모델링 고려사항

(1) 데이터 모델의 독립성

• 독립성이 확보된 모델은 고객의 업무 변화에 능동적으로 대응할 수 있다.
• 독립성을 확보하기 위해서는 중복된 데이터를 제거해야 한다.

(2) 고객 요구사항의 표현

• 데이터 모델링으로 고객과 데이터 모델러 간에 의사소통을 할 수 있어야 하므로, 고객의 요구사항을 간결하고 명확하게 표현해야 한다.

(3) 데이터 품질 확보

• 데이터베이스 구축 시에 데이터 표준을 정의하고 표준 준수율을 관리해야 한다.
• 데이터 표준을 확보해야 데이터 품질을 향상시킬 수 있다.

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3층 스키마

• 사용자, 설계자, 개발자가 데이터베이스를 보는 관점에 따라 데이터베이스를 기술하고 이들간의 관계를 정의한 ANSI 표준이다.
• 3층 스키마는 데이터베이스의 독립성을 확보하기 위한 방법이다.
• 데이터의 독립성을 확보하면 데이터 복잡성 증가, 데이터 중복 제거, 사용자 요구사항 변경에 따른 대응력 향상, 관리 및 유지보수 비용 절감 등의 장점을 갖는다.
• 3단계 계층으로 분리해서 독립성을 확보하는 방법으로 각 계층을 뷰(View)라고도 한다.

3층 스키마의 독립성

독립성	설명
논리적 독립성	개념 스키마가 변경되더라도 외부 스키마가 영향을 받지 않는 것이다.
물리적 독립성	내부 스키마가 변경되더라도 개념 스키마가 영향을 받지 않는 것이다.

3층 스키마의 구조

구조	설명
외부 스키마 (External Schema)	- 사용자 관점, 업무상 관련이 있는 데이터 접근이다. - 관련 데이터베이스의 뷰(View)를 표시한다. - 응용 프로그램이 접근하는 데이터베이스를 정의한다.
개념 스키마 (Conceptual Schema)	- 설계자 관점, 사용자 전체 집단의 데이터베이스 구조이다. - 전체 데이터베이스 내의 규칙과 구조를 표현한다. - 통합 데이터베이스 구조이다.
내부 스키마 (Internal Schema)	- 개발자 관점, 데이터베이스의 물리적 저장 구조이다. - 데이터 저장 구조, 레코드 구조, 필드 정의, 인덱스 등을 의미한다.

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엔터티(Entity)

• 엔터티는 업무에서 관리해야하는 데이터 집함을 의미하며, 저장되고 관리되어야 하는 데이터이다.
• 엔터티는 개념, 사건, 장소 등의 명사이다.

엔터티(Entity) 도출

엔터티는 고객의 비즈니스 프로세스에서 관리되어야 하는 정보를 추출해야 한다.

엔터티(Entity) 특징

엔터티 특징	설명
식별자	- 엔터티는 유일한 식별자가 있어야 한다. - 예) 회원ID, 계좌번호
인스턴스 집합	- 2개 이상의 인스턴스가 있어야 한다. - 즉, 고객정보는 2명 이상 있어야 한다.
속성	- 엔터티는 반드시 속성을 가지고 있다. - 예) 고객 엔터티에 회원ID, 패스워드, 이름, 주소, 전화번호
관계	- 엔터티는 다른 엔터티와 최소한 한 개 이상 관계가 있어야 한다. - 예) 고객은 계좌를 개설한다.
업무	- 엔터티는 업무에서 관리되어야하는 집합이다. - 예) 고객, 계좌

엔터티(Entity) 종류

- 엔터티의 종류는 유형과 무형에 따른 종류, 엔터티가 발생하는 시점에 따른 종류로 나누어진다.

- 엔터티를 유형과 무형으로 분류하는 기준은 물리적 형태의 존재 여부이다.

 

▶ 유형과 무형에 따른 엔터티 종류

종류	설명
유형 엔터티	- 업무에서 도출되며 지속적으로 사용되는 엔터티이다. - 예) 고객, 강사, 사원 등
개념 엔터티	- 유형 엔터티는 물리적 형태가 있지만, 개념 엔터티는 물리적 형태가 없다. - 개념적으로 사용되는 엔터티이다. - 예) 거래소 종목, 코스닥 종목, 생명보험 상품
사건 엔터티	비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 엔터티이다. - 예) 주문, 체결, 취소주문, 수수료 청구 등

▶ 발생 시점에 따른 엔터티 종류

종류	설명
기본 엔터티 (Basic Entity)	- 키 엔터티라고도 한다. - 다른 엔터티로부터 영향을 받지 않고 독립적으로 생성되는 엔터티이다. - 예) 고객, 상품, 부서 등
중심 엔터티 (Main Entity)	- 기본 엔터티와 행위 엔터티 간의 중간에 있는 것이다. - 즉, 기본 엔터티로부터 발생되고 행위 엔터티를 생성하는 것 이다. - 예) 계좌, 주문, 취소, 체결 등
행위 엔터티 (Active Entity)	- 2개 이상의 엔터티로부터 발생된다. - 예) 주문 이력, 체결 이력 등

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속성(Attribute)

• 속성이라는 것은 업무에서 필요한 정보인 엔터티가 가지는 항목이다.
• 속성은 더 이상 분리되지 않는 단위로, 업무에 필요한 데이터를 저장할 수 있다.
• 인스턴스의 구성요소이고 의미적으로 더 이상 분해되지 않는다.

속성의 특징

• 속성은 업무에서 관리되는 정보이다.
• 속성은 하나의 값만 가진다.
• 주식별자에게 함수적으로 종속된다. 즉, 기본키가 변경되면 속성의 값도 변경된다는 것이다.

속성의 종류

▶ 분해 여부에 따른 속성의 종류

종류	설명
단일 속성	- 하나의 의미로 구성된 것으로 회원ID, 이름 등이다.
복합 속성	- 여러 개의 의미가 있는 것으로 대표적으로 주소가 있다. - 주소는 시, 군, 동 등으로 분해될 수 있다.
다중값 속성	- 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 것으로 예를 들어 상품 리스트가 있다. - 다중값 속성은 엔터티로 분해된다.

▶ 특성에 따른 속성의 종류

종류	설명
기본 속성	- 비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성이다. - 예) 회원ID, 이름, 계좌번호, 주문 일자 등
설계 속성	- 데이터 모델링 과정에서 발생되는 속성이다. - 유일한 값을 부여한다. - 예) 상품코드, 지점 코드 등
파생 속성	- 다른 속성에 의해서 만들어지는 속성이다. - 예) 합계, 평균 등

*도메인(Domain) : 속성이 가질 수 있는 값의 범위 (예: 성별이라는 속성의 도메인은 남자와 여자)

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관계(Relationship)

- 관계는 엔터티 간의 관련성을 의미하며 존재 관계와 행위 관계로 분류된다.

- 존재 관계는 두 개의 엔터티가 존재 여부의 관계가 있는 것이고, 행위 관계는 두 개의 엔터티가 어떤 행위에 의한 관련성이 있는 것이다.

 

(1) 존재 관계

- 존재 관계는 엔터티 간의 상태를 의미한다.

- 예를 들어 고객이 은행에 회원가입을 하면, 관리점이 할당되고, 그 할당된 관리점에서 고객을 관리한다.

 

(2) 행위 관계

- 행위 관계는 엔터티 간에 어떤 행위가 있는 것으로, 계좌를 사용해서 주문을 발주하는 관계가 만들어진다.

- 예를 들어 증권회사는 계좌를 개설하고 주문을 발주하는 것이다.

관계 차수(Relation Cardinality)

관계 차수는 두 개의 엔터티 간에 관계에 참여하는 수를 의미한다.

예를 들어 한 명의 고객은 여러 개의 계좌를 개설할 수 있다.

이러한 경우는 1대N 관계가 된다.

관계 차수의 종류

①1대1 관계

- 1대1 관계는 완전 1대1 관계와 선택적 1대1 관계가 있다.

종류	설명
완전 1대1	하나의 엔터티에 관계되는 엔터티의 관계가 하나인 경우로, 반드시 존재한다.
선택적 1대1	하나의 엔터티에 관계되는 엔터티의 관계가 하나이거나 없을 수도 있다.

②1대N 관계

- 1대N 관계는 엔터티에 행이 하나 있을 때 다른 엔터티의 값이 여러 개 있는 관계이다.

- 예를 들어 고객은 여러 개의 계좌를 가질 수 있다.

③M대N 관계

- M대N 관계는 두 개 엔터티가 서로 여러 개의 관계를 가지고 있는 것이다.

- 예를 들어 한 명의 학생이 여러 개의 과목을 수강할 수 있다. 반대로 한 개의 과목은 여러 명의 학생이 수강한다. 그래서 M대N 관계가 발생한다.

- 관계형 데이터베이스에서 M대N 관계의 조인(Join)은 카테시안 곱이 발생한다. 그래서 M대N 관계를 1대N, N대1로 해소해야 한다.

④필수적 관계와 선택적 관계

- 필수적 관계는 반드시 하나는 존재해야 하는 관계이고 선택적 관계는 없을 수도 있는 관계이다.

- 필수적 관계는 '|'로 표현되고 선택적 관계는 'O'으로 표현된다.

구분	설명
필수적 관계	- 반드시 하나가 있어야 하는 관계이다. - 예) 고객이 반드시 있어야 계좌를 개설할 수 있다.
선택적 관계	- 없을 수도 있는 관계이다. -고객은 있지만, 계좌가 없을 수도 있다면 선택적 관계가 된다.

식별 관계와 비식별 관계

▶ 식별관계(Identification Relationship)

- 고객과 계좌 엔터티에서 고객은 독립적으로 존재할 수 있는 강한 개체(Strong Entity)이다.

- 강한 개체는 어떤 다른 엔터티에게 의존하지 않고 독립적으로 존재한다.

- 강한 개체는 다른 엔터티와 관계를 가질 때 다른 엔터티에게 기본키를 공유한다.

- 강한 개체는 식별 관계로 표현된다.

- 즉, 식별관계란 고객 엔터티의 기본키인 회원ID를 계좌 엔터티의 기본키의 하나로 고유하는 것이다.

- 강한 개체의 기본키 값이 변경되면 식별 관계(기본키를 공유받은)에 있는 엔터티의 값도 변경된다.

- 여기서 계좌 엔터티는 약한 개체가 된다.

 

▶ 비식별 관계(Non-Identification Relationship)

- 비식별 관계는 강한 개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 칼럼으로 관계를 가지는 것이다.

- 예를 들어 관리점 엔터티의 기본키는 지점 코드이고 고객 엔터티와 비식별 관계를 가지고 있다.

- 즉, 지점 코드는 고객 엔터티의 기본키가 아닌 일반 칼럼으로 참조된다.

- 비식별 관계는 점선으로 표현한다.

 

*강한 개체: 누구에게도 지배되지 않는 독립적인 개체이다.

*약한 개체: 개체의 존재가 다른 개체의 존재에 달려있는 개체이다.

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엔티티 식별자(Entity Identifier)

식별자라는 것은 엔티티를 대표할 수 있는 유일성을 만족하는 속성이다.

일반적으로 회원ID, 계좌번호, 주민등록번호, 외국인등록번호, 여권번호 등이 있다.

 

주식별자(기본키, Primary key)

• 최소성: 주식별자는 최소성을 만족하는 키이다.
• 대표성: 주식별자는 엔터티를 대표할 수 있어야한다.
• 유일성: 주식별자는 엔터티의 인스턴스를 유일하게 식별한다.
• 불변성: 주식별자는 자주 변경되지 않아야 한다.

▶ 키의 종류

데이터베이스 키	설명
기본키 (Primary key)	후보키 중에서 엔터티를 대표할 수 있는 키이다.
후보키 (Candidate key)	후보키는 유일성과 최소성을 만족시키는 키이다.
슈퍼키 (Super key)	슈퍼키는 유일성은 만족하지만 최소성을 만족하지 않는 키이다.
대체키 (Alternate key)	대체키는 여러 개의 후보키 중에서 기본키를 선정하고 남은 키이다.
외래키 (Foreign key)	- 하나 혹은 다수의 다른 테이블의 기본 키 필드를 가리키는 것으로 참조 무결성을 확인하기 위해서 사용되는 키이다. - 즉, 허용된 데이터 값만 데이터베이스 저장하기 위해서 사용된다.

식별자의 종류

식별자는 대표성, 생성 여부, 속성의 수, 대체 여부로 분류된다.

 

(1) 식별자의 대표성

- 주식별자는 엔터티를 대표할 수 있는 식별자이다.

- 예를 들어 회원ID가 고객 엔터티에 주식별자가 된다.

 

▶ 대표성 여부에 따른 식별자의 종류

종류	설명
주식별자	- 유일성과 최소성을 만족하면서 엔터티를 대표하는 식별자이다. - 다른 엔터티와 참조 관계로 연결될 수 있다.
보조 식별자	유일성과 최소성은 만족하지만 대표성을 만족하지 못하는 식별자이다.

(2) 생성 여부

▶ 생성 여부에 따른 식별자의 종류

종류	설명
내부 식별자	- 내부 식별자는 엔터티 내부에서 스스로 생성되는 식별자이다. - 예) 부서코드, 주문번호, 종목코드 등
외부 식별자	- 다른 엔터티와의 관계로 인하여 만들어지는 식별자이다. - 예) 계좌 엔터티에 회원ID

(3) 속성의 수

▶ 속성의 수에 따른 식별자의 종류

종류	설명
단일 식별자	- 하나의 속성으로 구성된다. - 예) 고객 엔터티에 회원ID
복합 식별자	두 개 이상의 속성으로 구성된다.

(4) 대체 여부

▶ 대체 여부에 따른 식별자의 종류

종류	설명
본질 식별자	비즈니스 프로세스에서 만들어지는 식별자이다.
인조 식별자	인위적으로 만들어지는 식별자이다.

*인조 식별자

• 인조 식별자는 후보 식별자 중에서 주식별자로 선정할 것이 없거나 주식별자가 너무 많은 칼럼으로 되어 있는 경우에 사용한다.
• 즉, 순서번호(Sequence Number)을 사용해서 식별자를 만드는 것이다.