SQLD 1과목 데이터 모델링의 이해 정리

데이터 모델링

• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 현실세계의 데이터(What)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

데이터 모델링 유의점

• 중복(Duplication)
• 비유연성(Inflexibility)
• 비일관성(Inoonsistency)

 

데이터 모델링 종류

  1. 개념적 데이터 모델링

    추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행.

    전사적 데이터 모델링, EA 수립시 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 윘도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

 

데이터베이스 스키마 구조 3단계

• 외부스키마(External Schema)
• 개념스키마(Conceptual Schema)
• 내부스키마(Internal Schema)

 

ERD 작성 순서

1. 엔터티를 그린다.
2. 엔터티를 적절하게 배치한다.
3. 엔터티간 관계를 설정한다.
4. 관계명을 기술한다.
5. 관계의 참여도를 기술한다.
6. 관계의 필수여부를 기술한다.

 

엔터티의 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자하는 정보이어야 한다. (예. 환자, 토익의 응시횟수, ...)
• 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
• 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다. ('한 개'가 아니라 '두 개 이상')
• 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.
• 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.
• 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

 

엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

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

 

속성의 특성에 따른 분류

• 기본속성
• 설계속성
• 파생속성

각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인(Domain)이라하며, 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것이다.

 

속성의 명칭 부여

• 해당업무에서 사용하는 이름을 부여 한다.
• 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
• 약어사용은 가급격 제한한다.
• 전체 데이터모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다.

ERD에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않지만 클래스다이어그램에서는 이것을 구분하여 연관관계와 의존관계로 표현한다.

 

관계의 표기법

• 관계명(Membership) : 관계의 이름
• 관계차수(Cardinality) : 1:1, 1:M, M:N
• 관계선택사양(Optionality) : 필수관계, 선택관계

 

관계 읽기

• 기준(Source) 엔터티를 한 개(One) 또는 각(Each)으로 읽는다.
• 대상(Target) 엔터티의 관계참여도 즉, 개수(하나, 하나 이상)를 읽는다.
• 관계선택사양과 관계명을 읽는다.

 

식별자의 종류

• 엔터티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자(Primary Identifier)와 보조식별자(Alternate Identifier)로 구분
• 엔터티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자(Foreign Identifier)로 구분
• 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일식별자(Single Identifier)와 복합식별자(Composit Identifier)로 구분
• 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질식별자와 인조식별자로 구분

 

주식별자의 특징

• 유일성 : 주식별자에 의해 엔터티내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함
• 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
• 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재(Null 안됨)