SQL - 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

-중복: 같은 시간 같은 데이터 제공

-비유연성: 사소한 업무변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨. 데이터 정의를 사용 프로세스와 분리한다.

-비일관성: 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의해야 한다.

 

1.     중복: 중복 데이터는 데이터베이스 내의 일관성과 정확성을 저해할 수 있습니다. 중복을 최소화하고 데이터의 표준화를 유지하여 데이터의 일관성을 확보해야 합니다.

2.     비유연성: 데이터 모델링은 비즈니스 프로세스의 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 구조를 설계해야 합니다. 데이터 정의를 프로세스와 분리하여 업무 변화에 유연하게 대처할 수 있는 환경을 조성해야 합니다.

3.     비일관성: 데이터 간의 관계를 명확하게 정의하여 데이터베이스 내의 정보가 일관되고 정확하게 유지되도록 합니다. 관계의 정의를 소홀히 할 경우 데이터 간의 불일치가 발생할 수 있습니다.

 

 

데이터 모델링은 데이터베이스 시스템을 구축하고 관리하기 위한 핵심적인 단계로 중복을 최소화하고, 비유연성을 방지하며, 비일관성을 방지하여 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 역할을 수행

 

개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델링

 

데이터 독립성 요소

외부스키마: 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마

개념 스키마: 모든 사용자 관점을 통합한 전체 DB

내부 스키마: 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장

 

데이터 독립성(상위 단계의 스키마 정의에 영향을 주지 않으면서 어떤 단계의 스키마 정의를 변경할 수 있음)

논리적 독립성: 개념 스키마 변경, 외부 스키마에 영향 x

물리적 독립성: 내부 스키마 변경, 외부/개념 스키마에 영향 x

 

Mapping(사상) : 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리

논리적 사상: 외부 스키마 – 개념 스키마

물리적 사상: 개념 스키마 – 내부 스키마

 

 

데이터 모델링의 3요소

어떤 것 (Things)

성격 (Attribute)

관계 (Relationships)

 

모델링의 특징
(현실세계) -> 추상화, 단순화, 정확화 -> 모델

 

데이터 모델 표기법

1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발

IE, Baker 기법이 많이 쓰임

엔티티, 관계, 속성으로 이루어짐

 

ERD 작업순서

1.     엔티티 그림 2. 엔티티 배치 3. 엔티티 관계설정 4. 관계명 기술 5. 관계의 참여도 기술 6.관계필수 여부

 

좋은 데이터 모델의 요소

1.     완전성: 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의

2.     중복배제: 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만.

3.     업무규칙: 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공

4.     데이터 재사용: 데이터가 독립적으로 설계돼야 함

5.     의사소통: 업무규칙은 엔티티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현

6.     통합성: 동일한 데이터는 한번만 정의, 참조 활용

엔티티: 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것, 보이지 않는 개념 포함

 

엔티티의 특징

1.     반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 함

2.     유일한 식별자에 의해 식별 가능

3.     두 개 이상의 인스턴스의 집합

4.     업무 프로세스에 의해 이용되어야 함

5.     반드시 속성이 있어야 함

6.     다른 엔티티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 함

è  통계성/코드성 엔티티는 관계 생략 가능

 

엔티티의 분류

유무형에 따른 분류: 유형, 개념, 사건 엔티티

유형: 물리적 형태 ex) 사원, 물품, 강사

개념: 개념적 정보 ex) 조직, 보험상품

사건: 업무수행시 발생 ex) 주문, 청구, 미납

 

발생시점에 따른 분류: 기본/키, 중심, 행위 엔티티

기본(키엔티티): 그 업무에 원래 존재하는 정보, 타 엔티티의 부모 역할, 자신의 고유한 주식별자 가짐, 다른 엔티티로부터 주식별자를 상속받지 않음 ex) 사원, 부서, 고객, 상품, 자재

중심: 기본 엔티티로부터 발생, 다른 엔티티와의 관계로 많은 행위 엔티티 생성 ex) 계약, 사고, 주문

행위: 2개 이상의 부모 엔티티로부터 발생, 자주 바뀌거나 양이 증가 ex) 주문목록, 사원변경이력

 

엔티티의 명명

현업업무에서 사용하는 용어 사용, 약어 사용금지, 단수명사 사용, 고유한 이름 사용, 생성의미대로 부여

속성: 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위, 업무상 관리가 가능한 최소의 의미 단위, 엔티티에서 한 분야 담당

-한 개의 엔티티는 2개 이상의 인스턴스 집합

-한 개의 엔티티는 2개 이상의 속성을 가짐

-한 개의 속성은 1개의 속성값을 가짐(하나의 인스턴스에서 각각의 속성은 한 개의 속성값을 가져야 한다)

-속성도 집합이다

 

구성 방식의 분류: PK, FK, 일반 속성

속성의 분류: 기본, 설계, 파생 속성

-기본: 업무로부터 추출한 모든 일반적인 속성

-설계: 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형, 정의하는 속성 ex) 일련번호

-파생: 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성, 빠른 성능을 낼 수 있도록 원래 속성의 값을 계산, 적을수록 좋음 ex) 합

 

도메인: 속성에 대한 데이터 타입, 크기, 제약사항 지정

 

속성의 명명

1.     해당업무에서 사용하는 이름 부여

2.     서술식 속성명은 사용금지

3.     약어 사용 금지

4.     구체적으로 명명하여 데이터 모델에서 유일성 확보 (직원 엔티티의 이름, 고객 엔티티의 이름과 같이 각 엔티티별로 동일한 속성명을 사용하여 데이터 모델의 일관성을 가져가는 것이 좋다? -> X)

 

관계: 엔티티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태, 관계 페어링의 집합

ERD에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않지만 클래스다이어그램에서는 이것을 구분하여 연관관계(항상 의존하는 관계)와 의존관계(상대 행위에 의해 발생하는 관계)로 표현한다.

 

패어링 : 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것

 

UML(통합모델링언어) 에서의 관계

연관관계 (실선) : 항상 이용하는 관계 ex) . 소속된다

의존관계 (점선) : 상대 행위에 의해 발생하는 관계 ex) 주문한다.

 

관계의 표기법

관계명 : 관계의 이름

관계차수 : 1:1, 1:M, M:N

관계선택성 (관계선택사양) : 필수관계 선택관계

 

관계 체크사항

1. 2개의 엔터티 사이에 관심있는 연관 규칙O?

2. 2개의 엔터티 사이에 정보의 조합 발생O?

3. 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙 서술O?

4. 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능케 하는 동사O? (명사 아님!)

 

식별자

엔티티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자

식별자는 논리적, key는 물리적 데이터 모델링 단계에 사용

 

 

식별자의 특징

유일성, 최소성, 불변성, 존재성

-유일성: 주식별자에 의해 모든 인스턴스들이 유일하게 구분

-최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함

-불변성: 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않아야 함. 변하면 이전 기록 말소됨

-존재성: 주식별자가 지정되면 반드시 값이 들어와야 함

 

식별자의 종류

-주식별자, 보조 식별자: 엔티티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자와 보조식별자로 구분

-내부식별자, 외부식별자: 엔티티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자로 구분

-단일식별자, 복합식별자: 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일식별자와 복합식별자로 구분

-본질식별자, 인조식별자: 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질식별자와 인조식별자로 구분’

 

주식별자 도출기준

1.     해당업무에서 자주 이용되는 속성

2.     명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 x, 특히 사람의 이름은 동명이인이 있을 수 있기 때문에 주식별자로서 더더욱 부적절

3.     복합으로 주식별자 구성할 경우 너무 많은 속성 x -> 너무 많으면 인조식별자 생성

식별자 관계

주식별자: 자식의 주식별자로 부모의 주식별자 상속

-부모로부터 받은 식별자를 자식엔티티의 주식별자로 이용하는 경우

-강한 연결관계 표현, 실선 표기

-식별자 관계로만 설정 시 주식별자 증가로 오류 유발

 

식별자 관계 예시

• 예를 들어, "부서(Department)" 엔티티와 "직원(Employee)" 엔티티 간에 관계가 있다고 가정해봅시다.
• 각 부서마다 부서 코드를 주식별자로 가지고 있다고 가정할 때, 직원 엔티티에서 부서 코드를 자신의 주식별자로 이용하는 경우가 있을 수 있습니다.
• 이런 관계에서 각 직원은 자신이 속한 부서의 부서 코드를 자신의 주식별자로 사용합니다.

 

비식별자: 부모 속성을 자식의 일반 속성으로 사용

1.     부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우

2.     부모와 자식의 생명주기가 다른 경우 (별도로 소멸)

예를 들어 부모엔티티의 인스턴스가 자식의 엔티티와 관계를 가지고 있었지만 자식만 남겨두고 먼저 소멸될 수 있는 경우 비식별자 관계로 연결하는 것이 적절

같이 소멸되는 경우는 식별자 관계로 정의하는 것이 더 적합

3.     여러 개의 엔티티가 하나의 엔티티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔티티가 별도의 관계를 가진 경우

4.     자식엔티티에 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우

5.     SQL문장이 길어져 복잡성 증가되는 것 방지

-약한 연결관계 표현, 점선 표기

-비식별자 관계로만 설정 시 부모 엔티티와 조인하여 성능 저하

 

비식별자 예시:

• 예를 들어, "주문(Order)" 엔티티와 "상품(Product)" 엔티티 간의 관계를 생각해봅시다.
• 각 주문마다 여러 개의 상품을 포함할 수 있습니다.
• 이때, 주문 엔티티는 상품의 식별자를 외래 키로 사용하여 상품을 참조하는 것이 아닌, 상품의 속성(예: 상품명, 가격 등)을 가져오는 비식별자 관계를 설정할 수 있습니다.

 

 

 

SQL 자격검정 실전문제

오답 1

Q.데이터 모델링 필요한 주요 이유로 가장 부적절한 것은?

A.데이터베이스를 구축하기 위한 용도를 위해 데이터모델링을 수행하고 업무에 대한 설명은 별도의 표기법을 이용한다.(X)

   - 데이터모델링이라는 것은 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가지고 있다고 할 수 있다.