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1. 물리 데이터 모델 정의
- 논리적 모델을 특정 데이터베이스로 설계함으로써 생성된, 데이터를 저장할 수 있는 물리적인 스키마를 말한다.
- 데이터 모델의 엔터티와 서브타입은 논리적인 집합이며, 만약 관계형 데이터베이스로 설계한다면 이 단계에 와서 물리적인 테이블(Table)로 확정된다.
- 하나의 논리적 집합(엔터티 혹은 서브타입)은 하나 이상의 테이블이 될 수 있으며, 경우에 따라서는 속성의 일부만으로 생성될 수 있다.
- 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터 베이스 저장 구조(물리 데이터 모델)로 변환하는 것이다.
2. 물리 데이터 모델 의의
- 물리적 데이터 모델링은 관계 데이터 모델링(RDM, Relation Data Modeling)이라고도 한다.
- 물리적 데이터 모델링은 관계 데이터 모델링(RDM, Relation Data Modeling)이라고도 한다.
- 사전 적으로 작성된 논리적 데이터 모델을 각각의 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 특성, 기능, 성 능 등을 고려하여 데이터베이스의 물리적인 구조(Schema)를 작성해 가는 과정이다.
- 이 과정에서 결정되는 많은 부분이 데이터베이스 운용 성능(Performance)으로 나타나므로 소홀히 다루면 안된다.
3. 논리 데이터 모델-물리 데이터 모델
- 하나의 논리적 데이터 모델을 가지고 서로 다른 형태의 물리적 데이터 모델을 설계하는 경우는 크게 네 가지로 나눌 수가 있다.
가) 분산 데이터 구축 시
- 분산 데이터베이스를 구축하고자 할 때 노드별로 자신이 원하는 형태의 물리적 모델을 생성하고자 할 때 적용하는 경우이다.
나) 물리 데이터 모델 비교
- 각자 나름대로의 특징을 가지고 있는 여러 개의 물리적 모델을 생성하여 종합적인 비교 검토를 하기 위하여 적용하는 경우이다.
다) 물리적 환경의 변화
- 논리적인 모델에는 변화가 발생하지 않지만 물리적인 환경에는 변경이 발생했을 때 기존의 물리 적 모델을 새로운 목표 물리적 모델로 개선하고자 할 때 적용하는 경우이다.
라) 물리적 모델의 형상관리
- 물리적 모델이 세월의 흐름에 따라 조금씩 변해갈 때 그 이력을 관리할 목적으로 여러 개의 버전을 보유하고자 할 때 사용하는 경우
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