[ SQLD ] 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

• 중복 : 같은 시간 같은 데이터 제공
• 비유연성 : 사소한 업무 변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안 된다. 데이터 정의를 사용 프로세스와 분리한다.
• 비일관성 : 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의해야 한다.

데이터 모델링

• 개념적 데이터 모델링
• 논리적 데이터 모델링
• 물리적 데이터 모델링

데이터 독립성 요소

• 외부 스키마 : 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
• 개념 스키마 : 모든 사용자 관점에서 통합한 전체 DB
• 내부 스키마 : 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장

데이터 독립성

• 논리적 독립성 : 개념 스키마 변경, 외부 스키마에 영향을 안 준다.
• 물리적 독립성 : 내부 스키마 변경, 외부/개념 스키마에 영향 안 준다.

Mapping 

• 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
• 논리적 사상 : 외부 스키마 - 개념 스키마
• 물리적 사상 : 개념 스키마 - 내부 스키마

데이터 모델링의 3요소

• 어떤 것(Things)
• 성격(Attributes)
• 관계(Relationships)

모델링의 특징 

(현실 시계) -> 추상화, 단순화, 정확화 -> (모델)

 

데이터 모델 표기법

1796년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발

• IE, Baker 기법이 많이 쓰임
• 에티티, 관계, 속성으로 이루어짐

ERD 작업 순서

1. 엔티티 그리기
2. 엔티티 배치
3. 엔티티 관계 설정
4. 관계명 기술
5. 관계의 참여도 기술
6. 관계 필수 여부

ERD 엔터티

 

좋은 데이터 모델의 요소

1. 완전성 : 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의
2. 중복 배제 : 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만
3. 업무 규칙 : 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공
4. 데이터 재사용 : 데이터가 독립적으로 설계되어야 함.
5. 의사소통 : 업무 규칙은 엔티티, 서브타입, 속성, 관계등의 형태로 최대한 자세히 표현
6. 통합성 : 동일한 데이터는 한번만 정의, 참조 활동

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엔티티

업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것, 보이지 않는 개념 포함

 

엔티티의 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 함
• 유일한 식별자에 의해 식별 가능
• 두 개 이상의 인스턴스의 집합
• 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함
• 반드시 속성이 있어야 함
• 다른 엔티티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 함 -> 통계성/코드성 엔티티는 관계 생략 가능

 

엔티티의 분류

 - 유무형에 따른 분류

 유형, 개념, 사건 엔티티

• 유형 : 물리적 형태 (ex.. 사원, 물품, 강사)
• 개념 : 개념적 정보 (ex.. 조직, 보험상품)
• 사건 : 업무 수행 시 발생 (ex.. 주문, 청구, 미납)

- 발생 시점에 따른 분류

 기본/키, 중심, 행위 엔티티

• 기본 : 그 업무에 원래 존재하는 정보, 타 엔티티의 부모 역할, 자신의 고유한 주식별자를 가진다. (ex .. 사원, 부서)
• 중심 : 기본 엔티티로부터 발생, 다른 엔티티와의 관계로 많은 행위 엔티티 생성 (ex.. 계약, 사고, 주문)
• 행위 : 2개 이상의 부모 엔티티로부터 발생, 자주 바뀌거나 양이 증가 (ex.. 주문 목록, 사원 변경 이력)

엔티티의 명명

 - 현업 업무에서 사용하는 용어 사용, 약어 사용 금지, 단수명사 사용, 고유한 이름 사용, 생성 의미대로 부여

 

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속성

 - 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위

• 한 개의 엔티티는 2개 이상의 인스턴스 집합
• 한 개의 엔티티는 2개 이상의 속성을 가진다.
• 한 개의 속성은 1개의 속성 값을 가진다.

구성 방식의 분류

PK, FK, 일반 속성

 

속성의 분류

기본, 설계, 파생 속성

• 기본 : 업무로부터 추출한 모든 일반적인 속성
• 설계 : 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형, 정의하는 속성 (ex.. 일련번호)
• 파생 : 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성, 빠른 성능을 낼 수 있도록 원래 속성의 값을 계산, 적을 수록 좋다.(ex..합)

도메인

 - 속성에 대한 데이터 타입, 크기, 제약사랑 지정

 

속성의 명명

1. 해당 업무에서 사용하는 이름 부여
2. 서술식 속성명을 사용 금지
3. 약어 사용 금지
4. 구체적으로 명명하여 데이터 모델에서 유일성 확보

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관계

 - 엔티티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태, 관계 페어링의 집합 (ex.. 강사 - 가르친다(관계) - 수강생)

 

페어링

 - 엔티티 안에 인스턴가 개별적으로 관계를 가지는 것

 

UML(통합모델링 언어)에서의 관계

• 연관관계 (실선) : 항상 이용하는 관계 (ex.. 소속된다.)
• 의존관계 (점선) : 상대 행위에 의해 발생하는 관계 (ex.. 주문한다.)

관계의 표기법

관계명 : 관계의 이름

관계차수 : 1:1, 1:M, M:N

관계선택성 : 필수관계, 선택관계

 

관계 체크사항

• 2개의 엔티티 사이에 관심있는 연관 규칙이 있나 ?
• 2개의 엔티티 사이에 정보의 조합이 발생하나 ?
• 업무 기술서, 장표에 관계 연결에 대한 규칙이 서술되어 있나 ?
• 업무 기술서, 장표에 관계 연결을 가능케 하는 동사가 있나 ?

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식별자 

 - 엔티티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자

 - 식별자는 논리적, key는 물리적 데이터 모델링 단계에 사용

 

식별자의 특징

 - 유일성, 최소성, 불변성, 존재성

• 유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스들이 유일하게 구분
• 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다.
• 불변성 : 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않아야 한다. 변하면 이전 기록 없어진다.
• 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 값이 들어와야 한다.

식별자 분류

대표성 여부

 - 주식별자, 보조식별자

• 주식별자 : 엔티티 내에서 각 occurance를 구분할 수 있는 구분자, 타 엔티티와 참조관계를 연결한다.
• 보조연결자 : 구분자이지만 대표성과 참조관계 연결이 없다.

스스로 생성 여부

 - 내부식별자, 외부식별자

• 내부식별자 : 스스로 생성되는 식별자
• 외부식별자 : 타 엔티티로부터 받아오는 식별자

속성의 수

 - 단일식별자, 복합식별자

• 단일식별자 : 하나의 속성으로 구성
• 복합식별자 : 2개 이상의 속성으로 구성

대체 여부

 - 본질식별자, 인조식별자

• 본질식별자 : 하나의 속성으로 구성
• 인조식별자 : 인위적으로 만든 식별자

주식별자 도출기준

• 명칭, 내역등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 안 된다.
• 해당 업무에서 자주 이용되는 속성
• 복합적으로 주식별자로 구성할 경우 너무 많은 속성은 안된다.
  • 너무 많으면 인조식별자로 생성한다.

 

식별자 관계

주식별자

 - 자신의 주식별자로 부모의 주식별자 상송

• 부모로부터 받은 식별자를 자식 엔티티의 주식별자로 이용하는 경우
• 강한 연결관계 표현, 실선 표기
• 식별자 관계로만 설정 시 주식별자 증가로 오류 유발

 

비식별자

- 부모 속성을 자식의 일반 속성으로 사용하는 경우

• 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우
• 부모와 자식의 생명주기가 다른 경우
• 여러 개의 엔티티가 하나의 엔티티로 통합되어 표현 되었는데 각각의 엔티티가 별도의 관계를 가진 경우
• 자식 엔티티에 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우
• SQL 문장이 길어져 복잡성이 증가되는 것을 방지
  • 약한 연결관계 표현, 점선 표기
  • 비식별자 관계로만 설정 시 부모 엔티티와 조인하여 성능 저하