[SQLD] 1-1. 데이터 모델링의 이해 개요 키워드

안녕하세요, 럼지입니다. 올해 SQLD 시험을 보고 앞으로도 꾸준히 SQL 공부를 하기 위해 카테고리를 신설해 봤어요. 

SQLD 포스팅은 패스트캠퍼스 합격의 하이패스: SQLD 자격 과정을 참고로 할 예정입니다. 수업 내용을 온전히 써놓기 보다는 키워드 위주로, 혹은 시험을 위해 같이 알아두면 좋은 내용도 최대한 포함해 포스팅하려고 합니다. 

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데이터 모델의 이해

모델링의 정의: 복잡한 현실세계를 "추상화, 단순화, 명확화"하여 데이터 모델로 표현하는 것

모델링 특징

1. 추상화: 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현
2. 단순화: 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현
3. 명확화: 누구나 이해하기 쉽도록 정확하게 현상을 기술

모델링의 세 가지 관점

1. 데이터 관점: 데이터와 관련된 업무 혹은 데이터 간 관계에 대한 모델링 - WHAT
2. 프로세스 관점: 무엇을 해야 하는지 모델링 - HOW
3. 상관 관점: 일의 방법에 따라 데이터가 받는 영향을 모델링 - DATA vs PROCESS

데이터 모델링의 정의

1. 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
2. 현실의 데이터가 약속된 표기법에 의해 표현되는 과정
3. 데이터베이스를 구축하기 위해 분석/설계되는 과정

데이터 모델이 제공하는 기능

가시화 / 명세화 / 구조화된 틀 / 문서화 / 다양한 관점 / 구체화

중요성 및 유의점

파급효과	시스템 구축 작업 중에서 데이터 설계가 가장 중요한 과정
간결한 표현	데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사하오가 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현
데이터 품질	중복, 비유연성, 비일관성 지양

데이터 모델링의 3단계 진행

개념적 데이터 모델링 → 논리적 데이터 모델링 → 물리적 데이터 모델링 

데이터 독립성의 필요성

• 배경: 유지 보수 비용 증가, 데이터 중복성, 데이터 복잡도, 요구사항 대응 저하 
• 요구사항이 변경되더라도 계층별 view에 영향을 주지 않고 변경이 가능해야 유지보수가 쉬워짐

데이터베이스 3단계 구조

외부 스키마 external schema	여러 개의 사용자 관점으로 구성, 사용자가 보는 개인적인 DB 스키마 사용자 혹은 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의 "사용자가 보는 화면"	사용자 관점
개념 스키마 conceptual schema	모든 응용 시스템 혹은 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술 DB에 저장되는 데이터와 그들간 관계를 표현하는 스키마	통합 관점
내부 스키마  internal schema	DB가 물리적으로 저장된 형식 물리적 장치에서 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마	물리적 관점

 

- 데이터 독립성

논리적 독립성	개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에는 영향 없음	사용자 특성에 맞는 변경 가능 통합 구조 변경 가능
물리적 독립성	내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원 저장장치의 구조 변경은 응용프로그램과 개념 스키마에 영향 없음	개념 구조와 물리적 구조가 서로 영향 없이 변경 가능

 

- 매핑

논리적 사상 (외부적/개념적 사상)	외부적 뷰와 개념적 뷰의 상호 호환성 정의	사용자의 접근 형식에 따라 다른 타입의 필드를 가질 수 있음 개념적 뷰의 필드 타입은 변화 없음
물리적 사상 (개념적/내부적 사상)	개념적 뷰와 저장된 데이터베이스의 상호 관련성 정의	DB구조가 바뀌면 물리적 사상이 바뀌어야함  (개념 스키마가 그대로 남아있도록)

데이터 모델링의 세 가지 요소

1. Things
2. Attributes
3. Relationships

데이터 모델링의 이해 관계자

• DBA : 물리 데이터 관리
• 프로젝트 개발자 : 가장 중요한 인력
• 전문 모델러
• 현업 업무 전문가

좋은 데이터 모델의 요소

• 완전성 - 업무에 필요한 데이터가 모두 정의 되어야 함
• 중복 배제 - 동일한 사실은 한 번만 저장
• 업무 규칙 - 데이터 모델 분석 만으로 비즈니스 로직이 이해되어야 함
• 데이터 재사용 - 데이터 통합성과 독립성 고려 필요
• 의사소통 - 데이터 모델을 보고 이해 당사자들끼리 의사소통 가능
• 통합성 - 동일한 데이터는 유일하게 정의하여, 다른 영역에서 참조해야 함