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데이터 모델링이란?
- 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법.
- 현실 세계의 데이터를 약속된 표기법으로 표현하는 과정.
- DB 구축을 위한 분석 및 설계의 과정.
모델링의 특징?
- 추상화 : 일정한 형식에 맞추어 표현.
- 단순화 : 제한된 표기법, 언어로 표현해서 쉽게 이해할 수있도록 표현.
- 명확화 : 쉽게 이해할 수 있도록 정확하게 현상을 기술.
데이터 모델링이 필요한 이유
- 업무 정보를 일정한 표기법으로 표현.
- 분석된 모델로 DB 생성 및 개발.
- 업무 흐름을 설명.
데이터 모델링의 유의점
- 중복 : 여러 장소에 같은 정보를 저장 안됨. (유일성)
- 비유연성 : 데이터 정의를 데이터 프로세스와 분리. (유연성)
- 비일관성 : 데이터간 상호 연관관계는 일관, 명확. (일관성)
데이터 모델링 3단계
- 개념적 : 추상화
- 물리적 : 실제 DB이 이식, 물리적
- 논리적 : 정규화, 재사용성, {키, 속성, 관계}
데이터 베이스 3단계 구조(외개내)
- 외부 단계
- 개념적 단계
- 내부적 단계
데이터 독립성 요소(외개내)
- 외부 스키마
- 개념 스키마
- 내부 스키마
두 영역의 데이터 독립성
- 논리적 독립성(외부 <-> 개념) / 물리적 독립성(개념 <-> 내부)
- 외부 단계 : 외부 스키마
- 개념적 단계 : 논리적 데이터 독립성, 개념스키마(DB에 저장되는 데이터와 사용자 관계 표현)
- 내부 단계 : 물리적 데이터 독립성
사상(Mapping)
- "상호 독립적인 두 개념을 연결시키는 다리.
- 외부적/개념적 사상 + 개념적/물리적 사상
좋은 데이터모델의 요소
- 완정성, 중복배제, 업무규칙, 데이터 재사용, 의사소통, 통합성
엔터티
- "업무"에서 관리해야 하는 데이터의 집합, 단수명사, 인스턴스의 집합.
- 2개 이상의 인스턴스로 구성된 집합.
- 반드시 "속성"을 포함해야함.
- 특징 : (1)업무에서 필요로 함. (2) 유일한 식별자 (3) 2개 이상의 인스턴스 집합 (4) 업무 프로세스에서 이용됨 (5) 2개 이상의 속성 (6) 관계 가짐.
- 유무형에 따른 분류 : 유형 엔터티 / 개념 엔터티 / 사건 엔터티
- 발생 시점에 따른 : 기본 엔터티(상속X, 자신 고유 주식별자 가짐) / 중심 엔터티 / 행위 엔터티
- 엔터티 명명 규칙 : (1) 협업에서 사용되는 용어 (2) 약어 지양 (3) 단수 명사 (4) 유일성 보장 (5) 의미 명확