1-1장. 데이터 모델링의 이해(데이터 모델의 이해)

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1.  모델링의 이해

가)  모델링의 정의

- 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상은 사람, 사물, 개념 등에 의해 발생된다 고 할 수 있으며 모델링은 이것을 표기법에 의해         규칙을 가지고 표기하는 것 자체를 의미한 다. 즉 모델을 만들어가는 일 자체를 모델링으로 정의할 수 있다.

나) 모델링의 특징

1) 추상화(모형화, 가설적): 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다는 것을 의미한다.

2) 단순화: 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념을 의미한다.

3) 명확화: 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확(正確)하게 현상을 기술하는 것을 의미한다.

※ 모델링을 다시 정의하면 ‘현실세계를 추상화, 단순화, 명확화 하기 위해 일정한 표 기법에 의해 표현하는 기법’으로 정리할 수 있다.

 

다) 모델링의 세 가지 관점 

- 모델링은 크게 세 가지 관점인 데이터관점, 프로세스관점, 데이터와 프로세스의 상관관점으로 구분하여 설명할 수 있다.

1) 데이터관점: 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법.(What, Data)

2) 프로세스관점: 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법(How, Process)

3) 데이터와 프로세스의 상관관점: 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향 을 받고 있는지 모델링하는 방법(Interaction)

 

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2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해

가) 데이터 모델링의 정의

- 정보시스템을 구축하기 위한 데이터관점의 업무 분석 기법

- 현실세계의 데이터(What)에 대한 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정

- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

 

나) 데이터 모델이 제공하는 기능

- 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화하도록 도와준다.

- 시스템의구조와 행동을 명세화할 수 있게 한다.

- 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다.

- 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다.

- 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다.

- 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다.

 

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3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

가) 파급효과(Leverage)

- 데이터 구조의 변경으로 인한 일련의 변경작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소가 된다.

나) 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)

- 데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구이다.

다) 데이터 품질(Data Quality)

- 데이터베이스에 담겨 있는 데이터는 기업의 중요한 자산이다.

- 데이터 품질의 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 바로 데이터 구조의 문제이다.  중복 데이터의 미정의, 데이터 구조의 비즈니스          정의의 불충분, 동일한 성격의 데이터를 통합하지 않고 분리함으로써의 나타나는 데이터 불일치 등의 데이터 구조의 문제 등이 있다.

① 중복(Duplication) : 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.

② 비유연성(Inflexibility) : 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬                                             수 있는 가능성을 줄여야 한다.

③ 비일관성(Inconsistency) : 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의를 해줘야 한다.

 

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4. 데이터 모델링의 3단계 진행

 

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5.  프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링

 

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6.  데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해 

가) 데이터 독립성의 필요성

나) 데이터베이스의 3단계 구조

- ANSI/SPARC의 3단계 구성의 데이터독립성 모델은 외부단계와 개념적 단계, 내부적 단계로 구성된 서로 간섭되지 않는 모델을 제시함.

다) 데이터독립성 요소

- 데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분되고 각각은 상호 독립적인 의미를 가지고 고유한 기능을 가진다.

 

라) 두 영역의 데이터독립성

- 3단계로 개념이 분리되면서 각각의 영역에 대한 독립성을 지정하는 용어가 바로 논리적인 독립성과 물리적인 독립성이다.

마) 사상(Mapping)

- 영어로 ‘Mapping’은 우리말로 ‘사상’이라고 번역되는데 이것은 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리를 뜻한다.

  데이터독립성에서는 크게 2가지의 사상이 도출된다.

※  외부 화면이나 사용자에게 인터페이스하기 위한 스키마 구조는 전체가 통합된 개념 적 스키마와 연결된다는 것이 논리적 사상이다.

    또한 통합된 개념적 스키마 구조와 물리적으로 저장된 구조의 물리적인 테이블스페이스와 연결되는 구조가 물리적 사상이다.

 

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7.  데이터 모델링의 중요한 세 가지 관점

가) 데이터 모델링의 세 가지 요소

※ 이 세 가지는 데이터 모델링을 완성해 가는 핵심 개념으로서 결국 엔터티, 속성, 관계로 인식되는 것이다. 사물이나 사건 등을 바라볼 때       전체를 지칭하는 용어를 어떤 것(Things)이라 하고, 그 어떤 것이 가지는 세부적인 사항을 성격(Attributes)이라고 할 수 있다.

   또한 각각의 어떤 것은 다른 어떤 것과 연관성을 가질 수 있는데 이것을 관계(Relationship)라고 표현한다.

 

나) 단수와 집합(복수)의 명명

- 단수와 복수의 개념을 분명하게 구분하고 있고 실제로 데이터 모델링을 할 때 많이 활용되는 용어이다.

 

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8.  데이터 모델링의 이해관계자

 

 

9. 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해

가) 데이터 모델 표기법

-  엔터티를 사각형으로 표현하고 관계를 마름모 속성을 타원형으로 표현.

나)  ERD(Entity Relationship Diagram) 표기법을 이용하여 모델링하는 방법

① ERD 작업 순서

② 엔터티 배치

-  중요도에 따라 왼쪽에서 오른쪽, 위 쪽에서 아래쪽으로 배치

 

③ ERD 관계의 연결

- 초기에는 모두 Primary Key로 속성이 상속되는 식별자 관계를 설정하도록 한다.

- 중복되는 관계가 발생되지 않도록 하고 Circle  관계도 발생하지 않도록 유의하여 작성하도록 한다.

④ ERD 관계명의 표시

- 관계설정이 완료되면 연결된 관계에 관계이름을 부여하도록 한다.

  관계이름은 현재형을 . 사용하고 지나치게 포괄적인 용어는 사용하지 않도록 한다.

⑤ ERD 관계 관계차수와 선택성 표시

 

 

10. 좋은 데이터 모델의 요소

- 완전성 (Completeness)

- 중복배제 (Non-Redundancy)

- 업무규칙 (Business Rules)

- 데이터 재사용 (Data Reusability)

- 의사소통(Communication)

- 통합성(Integration)