SQLD_데이터 모델링의 이해

3.1 데이터 모델의 이해

3.1.1
모델링이란?

• 우리가 살고 있는 3차원의 복잡한 현실 세계를 단순화하여 표현하는 것
• 현실 세계를 추상화하여 그 구조를 표현한 것
• 현실 세계에 존재하는 사물이나 사건에 관한 관점 및 양상을 연관된 주체(사람 or 그룹)를 위하여 명확하게 하는 것
• IT시스템의 대상이 되는 업무를 분석하여 정보 시스템으로 구성하는 과정에서 업무의 내용과 IT시스템의 모습을 적절한 표기법으로 표현하는 것

모델링의 특징

• 추상화 : 복잡한 현실 세계를 일정한 형식에 맞게 표현하는 것
• 단순화 : 복잡한 현실 세계를 서로가 약속한 규약을 준수하는 표기법이나 언어로 표현하는 것
• 명확화 : 모델을 보는 여러 관계자가 이해하기 쉽게 애매모호함을 제거하여 명확하게 표현하는 것

 

3.1.2
모델링의 관점

1. 데이터 관점(WHAT) : 비즈니스와 관련된 데이터는 무엇인지 또는 데이터 간의 관계는 무엇인지, 즉 what에 대한 관점
2. 프로세스 관점(HOW) : 해당 비즈니스로 인해 일어나는 일은 어떠한 일인지, 즉 how에 관한 관점
3. 데이터 vs 프로세스 상관관점 : 데이터 관점과 프로세스 관점 간 서로 어떠한 영향을 받는지에 대한 관점을 의미한다.

 

3.1.3
데이터 모델링의 정의

• 현실 세계의 비즈니스를 IT 시스템으로 구현하기 위해 데이터 관점으로 업무를 분석하는 기법
• 현실 세계의 비즈시느를 약속된 표기법으로 표현하는 과정
• IT시스템의 근간이 되는 DB를 구축하기 위한 분석 및 설계의 과정 

대부분의 IT시스템은 RDBMS기반으로 구축되어 있으며, 데이터 모델링을 토해 정의된 데이터 모델을 기반으로 물리적인 DB가 구축되고, SQL을 활용하여 데이터를 입력, 수정, 삭제 조회하고 있다. 

 

3.1.4
데이터 모델링의 기능 

항목	설명
가시화	IT 시스템의 모습을 가시화하는 기능
명세화	IT 시스템의 구조와 발생하는 동작을 명세화 하는 기능을 제공
구조화된 틀 제공	IT 시스템을 구현하기 위해 필요한 구조화된 틀을 제공
문서화	IT 시스템 구축 시 산출물로 사용되는 문서를 제공
다양한 관점 제공	다른 영역의 세부사항을 숨김으로써 다양항 영역에 집중할 수 있는 넓은 관점을 제공
상세 수준의 표현 방법 제공	원하는 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현 방법을 제공

데이터 모델의 중요성 

• 파급효과 : 데이터 설계과정에서 비효율적인 데이터 설계 및 업무 요건을 충족하지 못하는 데이터 설계를 한다면 개발/테스트/오픈/운영의 전 과정에 걸쳐서 엄청난 비용이 발생한다. (처음으로 돌아가서 다시 갈아엎을 수도 있음,,)
• 복잡한 요구사항의 간결한 표현 : 좋은 데이터 모델 설계를 통해 IT 시스템에서 구현해야 할 정보 요구사항을 명확하고 간결하게 표현할 수 있다. 
• 데이터 품질 : 데이터 모델의 잘못된 설계로 인해 유연하지 않고 일관적이지 않으며 중복된 데이터가 발생하여 데이터의 품질이 저하될 수 있다.

 

3.1.5
데이터 모델링의 3단계 {3단계를 거쳐서 DB(물리구조)가 완성된다.}  & 프로젝트 생명 주기

개념적 데이터 모델링 : IT 시스템에서 구현하고자 하는 대상에 대해 포괄적 수준의 데이터 모델링을 진행한다. 전사적(기업 전체) 데이터 모델링 시 많이 사용하는 단계이다. (정보전략계획, 분석)
논리적 데이터 모델링 : IT 시스템에서 구현하고자 하는 비즈니스를 만족하기 위한 기본키, 속성, 관계, 외래키 등을 정확하게 표현하는 단계 (분석)
물리적 데이터 모델링 : 논리 데이터 모델을 기반으로 실제 물리 DB구출을 위해 성능, 저장공간 등의 물리적인 특성을 고려하여 설계하는 단계 (설계)

 

3.1.7
데이터 독립성의 필요성 
DB를 구성하는 데이터의 구조가 변경되어도 사용자들이 사용하는 응용프로그램 단에는 아무런 영향을 미치지 않도록 하는 속성을 데이터 독립성이라고 한다. 

등장배경
>보유한 데이터의 복잡도를 낮추고 중복된 데이터를 줄여서 시간의 흐름에 따라 증가하는 IT 시스템의 유지보수 비용 절감
>사용자의 요구사항은 지속하여 변동되며, 이에 따른 화면과 물리DB 간의 독립성을 유지하기 위함

 

3.1.8
데이터 베이스의 3단계 구조

출처 : https://ruddls00114.github.io/2019/04/18/DataBase-ANSI-SPARC-%EA%B5%AC%EC%A1%B0/

ANSI : American National Standards Institue
SPARC : Standards Planning And Requirements Committee
1975년도에 처음 제안된 RDBMS의 추상화된 설계 표준