1장 데이터 모델링의 이해
정리 순서
1. 데이터 모델의 이해
2. 엔티티
3. 속성
4. 관계
5. 식별자
1. 데이터 모델의 이해
데이터 모델링의 중요성 및 유의점
- 중복: 같은 시간 같은 데이터 제공
- 비유연성: 사소한 변화로 인해 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨. 데이터 정의 프로세스와 사용 프로세스를 분리한다.
- 비일관성: 데이터간 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의해야 함.
데이터 모델링의 종류 (3단계)
- 개념적 데이터 모델링
- 논리적 데이터 모델링
- 물리적 데이터 모델링
데이터 독립성 요소 (3단계 구조)
- 외부 스키마: 개개인의 사용자가 보는 개인적인 DB에 대한 schema
- 개념 스키마: 모든 사용자의 관점을 통합하여 표현하는 schema
- 내부 스키마: 물리적 장치에 데이터가 실질적으로 저장되는 방법을 표현하는 schema
두 영역의 데이터 독립성
- 논리적 독립성: 개념 스키마를 변경해도 외부 스키마에 영향 X
- 물리적 독립성: 내부 스키마를 변경해도 외부/개념 스키마에 영향 X
사상(Mapping): 상호 독립적인 개념을 연결하는 다리
- 논리적 사상: 외부 스키마와 내부 스키마의 상호 관련성
- 물리적 사상: 개념 스키마와 내부 스키마의 상호 관련성
데이터 모델링의 3요소
1. Things (어떤 것)
2. Attributes (속성)
3. Relationships (관계)
모델링의 특징
현실 세계를 추상화, 단순화, 정확화 하여 모델로 표현
ERD(Entity Relationship Diagram) 작업 순서
1. 엔티티를 그린다.
2. 엔티티를 배치한다.
3. 엔티티간의 관계를 설정한다.
4. 관계명을 기술한다.
5. 관계 차수(Cardinality)를 기술한다.
6. 관계 필수 여부를 기술한다.
좋은 데이터 모델의 요소
1. 완전성: 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 정의되어 있어야
2. 중복 배제: 하나의 DB내에 동일한 사실은 한 번만
3. 업무 규칙: 데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무 규칙을 데이터 모델에 표현해야
4. 데이터 재사용: 데이터 재사용성을 높이려면 데이터의 통합성과 독립성에 대한 고려가 충분히 이뤄져야 한다
5. 의사소통: 업무 규칙에 대한 의사소통 도구로도 사용 가능
6. 통합성: 동일한 데이터는 한 번만 정의한다.
2. 엔티티(Entity)
엔티티란?
업무에 필요한 유용한 정보들을 저장하고 관리하기 위한 집합, 보이지 않는 개념 또한 포함된다.
엔티티의 특징
1. 업무에 필요하고 관리해야 함
2. 유일한 식별자에 의해 식별 가능함
3. 두 개 이상의 인스턴스의 집합
4. 업무 프로세스에서 사용되어야 함
5. 반드시 속성을 가져야 함
6. 다른 엔티티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 함 (통계성/코드성 엔티티는 관계 생략이 가능)
엔티티의 분류
엔티티는 유무형에 따라 발생 시점에 따라 분류가 가능하다.
1. 유무형에 따른 분류
- 유형: 물리적 형태 ex) 사원, 물품, 수강생, 강사 등..
- 무형: 개념적 정보 ex) 조직, 보험 상품 등..
- 사건: 업무 수행 시 발생 ex) 주문, 청구, 미납, 대여 등..
2. 발생 시점에 따른 분류
- 기본(키): 업무에 원래 존재하는 정보, 타 엔티티의 부모 역할 ex) 사원, 부서, 강의, 강사..
- 중심: 기본 엔티티로 부터 발생하는 엔티티 ex) 계약, 사고, 주문 등..
- 행위: 2개 이상의 부모 엔티티로부터 발생, 자주 바뀌거나 양이 증가함 ex) 주문 목록, 사원 변경 이력 등..
엔티티 명명 규칙
1. 현업에서 자주 사용하는 용어로 명명
2. 약어 사용 금지
3. 단수 명사를 사용
4. 고유한 이름 사용
5. 생성 의미대로 이름 부여
3. 속성(Attribute)
속성이란?
업무에서 요구되는 인스턴스로 관리하고자 하는 최소의 데이터 단위 (의미적으로 더 이상 분리될 수 없다.)
엔티티와 속성의 특징
- 한 개의 엔티티는 2개 이상의 인스턴스를 갖는다.
- 한 개의 엔티티는 2개 이상의 속성을 갖는다.
- 한 개의 속성은 1개의 속성 값을 갖는다.
속성의 분류
- 기본 속성: 업무로부터 추출한 일반적인 속성에 해당
- 설계 속성: 업무를 규칙화하기 위해서 새로 만들거나 변형하여 정의한 속성 (ex. 일련 변호)
- 파생 속성: 다른 속성에 영향을 받아 생긴 속성, 기존의 속성 값을 계산해서 만든 속성이 이에 해당
도메인
속성의 데이터 타입, 크기(값의 범위), 제약 사항(constraint) 등을 지정하는 것을 도메인이라고 부른다.
속성의 명명 원칙
1. 해당 업무에서 사용하는 단어로 이름 짓는다.
2. 서술형의 속성명은 사용 금지
3. 약어의 사용 금지
4. 구체적으로 명명하여 데이터모델 내에서 유일성을 확보해야
4. 관계 (Relationship)
관계란?
엔티티내의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성. 존재의 형태로서나 행위로써 서로에게 연관성이 부여된 상태, 관계 페어링의 집합
e.g.
강사 - 가르친다(행위) - 수강생
학원 - 소속한다(존재) - 학원 선생님
페이링
엔티티 내의 인스턴스가 개별적으로 관계를 가질 때 이를 페어링이라고 부른다.
관계의 표기법
관계명: 관계의 이름
관계차수: (1:1), (1:m), (n:m) 같이 관계에 참여하는 인스턴스의 수를 표기
관계선택성(관계선택사양): 필수 or 선택 관계, 관계에 필수적으로 참여하는지 여부를 표현
관계 체크 사항
1. 2개의 엔티티 사이에 관심 있는 연관 규칙이 있는지?
2. 2개의 엔티티 사이에 정보의 조합이 발생하는지?
3. 업무 기술서, 장표에 관계 연결에 대한 규칙이 서술되어 있는지?
4. 업무 기술서, 장표에 관계 연결을 가능케 하는 동사가 있는지?
5. 식별자 (Identifier)
식별자란?
엔티티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자를 의미한다. 식별자는 논리적, Key는 물리적 데이터 모델링 단계에서 각각 사용되는 용어이다.
식별자의 특징
유일성: 주식별자에 의해 모든 인스턴스가 유일하게 구분되어야 한다.
최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 최소한으로 사용되어야 한다.
불변성: 지정된 주식별자의 값은 변하지 않아야 한다.
존재성: 주식별자가 지정되면 반드시 값이 존재해야 한다. (NOT NULL!)
식별자 분류
대표성 여부, 스스로 생성 여부, 속성의 수, 대체 여부 등의 기준으로 식별자의 종류가 나뉘어진다.
1. 대표성 여부
주 식별자: 엔티티 내에서 각 어커런스(인스턴스)를 구분할 수 있는 구분자. 타 엔티티와 참조 관계를 연결하기 위해 사용한다.
보조 식별자: 구분자이나 대표성이 없고, 참조 관계를 연결하기 위해 사용할 수 없다.
2. 스스로 생성 여부
내부 식별자: 스스로 생성되는 식별자
외부 식별자: 타 엔티티로부터 받아오는 식별자 (FK 느낌)
3. 속성의 수
단일 식별자: 하나의 속성으로 구성
복합 식별자: 2개 이상의 속성으로 구성
4. 대체 여부
본질 식별자: 업무에 의해 만들어진 식별자
인조 식별자: 편의성을 위해 인위적으로 만들어진 식별자
주식별자 도출 기준
1. 업무에서 자주 이용되는 속성일 것
2. 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 경우 X
3. 복합(복수 개로)으로 주식별자를 구성하는 경우 너무 많은 속성 사용 자제할 것
식별자 관계와 비식별자 관계에 따른 식별자
외부 식별자 (Foreign Identifier): 엔티티에 원래 속해있던 속성이 아니라 다른 엔티티와의 관계를 통해 생성되는 속성을 의미하며 물리적 데이터 모델링 단계에서 FK(Foreign Key) 역할을 수행한다.
식별자 관계
자식의 주 식별자로 부모의 주 식별자를 상속 받게 된다. 강한 연결 관계를 표현하고, 다이어그램 상에서 실선으로 표기된다. 식별자 관계로만 관계를 설정하면, 주 식별자가 과도하게 증가하여 오류를 유발할 수 있다.
비식별자 관계
부모 속성을 자식의 일반 속성(주 식별자 X)으로 사용하는 경우 다음과 같은 경우에 비식별자 관계로 설정한다.
1. 부모 없이 자식 엔티티가 생성될 수 있는 경우
2. 부모와 자식의 생명 주기가 다른 경우 (별도로 소멸되는 케이스)
3. 여러 개의 엔티티가 통합되었는데, 각각의 엔티티가 별도의 관계를 갖는 경우
4. 자식 엔티티에 별도의 주 식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우
5. SQL 문장이 길어져 복잡성이 증가되는 것을 방지하고 싶을 때
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