[sqld] 데이터 모델링

데이터 모델링

 

모델링

구축하고자 하는 정보시스템에 맞게 현실세계의 데이터를 약속된 표기법으로 표현

업무의 흐름을 가시화, 명세화하며 정보시스템을 구축하기 위한 분석, 설계 과정의 일환

업무 프로세스의 데이터를 분석하여 추상화(Abstraction)

 

추상화: 1.단순화 2.축약 3.

 

특징: 추상화/단순화(약속된 표기법으로..)/명확화

유의사항: 중복/비유연성/비일관성(정규화와 관련/ ex_a를 바꿨는데 b 가 바뀌지 않는다,,) 최소화

 

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모델링의 3가지 단계

개념적 데이터 모델링

(가장 높은 추상화 레벨) 업무와 개념 중심으로 포괄적인 수준에서 모델링 수행

전사적 차원의 데이터 모델링, EA(Enterprise Architectue) 수립에 많이 사용

엔티티(Entity)와 속성(Attribute) 도출

 

논리적 데이터 모델링

(중간 수준의 추상화 레벨) 데이터 모델에 대한 키(Key), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 등 표현

정규화(테이블을 쪼갬)를 통해 중복 데이터를 최소화, 높은 재사용성

식별자도 도출 및 관계 정의

 

물리적 데이터 모델링 (disk, memorise)

(가장 낮은 추상화 모델) 특정 DBMS에 맞추어 구현이 가능한 수준에서 모델링 수행

DBMS의 성능이나 보안 가용성 등을 고려해 설계

 

스키마(구조) / 독립성 보장

외부 스키마

(사용자 관점) 사용자 또는 애플리케이션이 발보는 데이터베이스 스키마를 정의

다중 사용자 뷰 제공

 

개념 스키마

(설계자 관점) 모든 사용자가 바라보는 데이터베이스 스키마를 통합하여 나타내며 전체 데이터베이스에 저장되는 데이터와 그 관계를 정의

통합된 뷰 제공

 

내부 스키마

(개발자 관점) 디스크나 메모리 상의 물리적, 실질적 저장구조를 나타내며 테이블, 칼럼, 인덱스 등을 정의

물리적 뷰 제공

 

논리적 데이터 독립성

외부 스키마와 개념 스키마 간의 독립성

개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마는 영향을 받지 않는다

 

물리적 데이터 독립성

개념 스키마와 내부 스키마 간의 독립성

내부 스키마가 변경되어도 개념 스키마나 외부 스키마는 영향을 받지 않는다

 

*데이터 독립성이 중요한 이유: 독립성을 통해서 각 계층별 의존성을 줄이면 전체 시스템의 유지보수성 향상 및 변경 작업시에 효율성이 증가 -> 이에 중요한 것이 스키마의 3가지 구조