[SQLD] 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링

데이터를 체계적으로 구조화하여 데이터베이스에 효과적으로 저장하고 관리할 수 있도록 설계하는 과정

• 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법이다.
• 현실 세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법으로 표현하는 과정이다.
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정이다.

 

데이터 모델링의 3요소

• 개체(Entity)
• 속성(Attribute)
• 관계(Relationship)

 

데이터 모델링의 특징

• 추상화(Abstraction)
  • 현실 세계의 데이터를 일정한 형식에 맞추어 표현한다. 즉, 아이디어나 개념을 간략하게 표현하는 과정이다.
• 단순화(Simplification)
  • 복잡한 현실 세계의 데이터를 제한된 언어나 정해진 표기법으로 단순하고 쉽게 표현한다.
• 명확화(Clarity)
  • 불분명함을 제거하고 누구나 이해가 가능하도록 명확하게 데이터 구조와 관계를 기술한다.

 

데이터 모델링의 유의사항

• 중복(Duplication)
  
  • 같은 데이터가 여러 엔터티에 중복으로 저장되는 현상을 지양해야 한다.
• 비유연성(Inflexibility)
  • 데이터 모델의 설계에 따라 애플리케이션의 사소한 변경에도 데이터 모델이 수시로 변경되어야 하는 상황이 생길 수 있다. 이런 상황은 시스템을 유지보수하는 데에 어려움을 가중시키므로 데이터 모델과 프로세스를 분리하여 유연성을 높이는 것이 바람직하다.
• 비일관성(Inconsistency)
  • 데이터의 중복이 없는 경우에도 비일관성이 발생할 수 있다. 개발자가 다른 데이터와의 연관성을 고려하지 않고 일부 데이터만 변경할 수 있기 때문이다. 이런 위험을 예방하기 위해 데이터 모델링을 할 때 데이터 간의 연관 관계에 대해 명확하게 정의해야 한다.

 

데이터 모델링 과정

• 개념적 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling)
  • 추상화 수준이 높고 업무 중심적이며 포괄적인 수준에서 모델링을 진행한다.
  • 전사(회사 전체 차원의)적 데이터 모델링이나 엔터프라이즈 아키텍처(EA) 수립 시 많이 사용된다.
• 논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling)
  • 시스템으로 구축할 업무에 대해 주요 요소(Key), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 등을 정확하게 표현한다.
  • 재사용성이 가장 높은 모델링으로, 데이터 구조를 명확하게 정의하는 데 중점을 둔다.
• 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling)
  • 실제 데이터베이스에 구현 가능하도록 설계하는 단계로 성능 최적화, 저장 효율성 등 물리적인 특성을 고려하여 설계한다.

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ANSI/SPARC 아키텍처

• 1975년에 제안된 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 추상적인 설계 표준이다.
• ANSI-SPARC 아키텍처에서는 스키마를 3단계 구조로 나누는데, 이렇게 분리하는 목적은 데이터베이스에 대한 사용자들의 관점과 데이터베이스가 실제로 표현되는 물리적인 방식을 분리하기 위함이다.
• 데이터베이스가 존재하는 목적 중의 하나는 사용자에게 데이터를 보여줄 수 있는 뷰를 제공하는 것이다.
  • 하지만, 사용자 입장에서는 필요한 데이터만 볼 수 있으면 되고 데이터베이스의 내부 구조에 대해서는 굳이 알 필요가 없다.
• 마찬가지로 데이터베이스 관리자(DBA)의 입장에서는 애플리케이션에 영향을 주지 않고 데이터베이스의 구조를 변경할 수 있어야 독립성이 보장된다고 할 수 있다.

 

데이터베이스 3단계 스키마 구조

항목	내용	비고
외부 스키마 (External Schema)	- Multiple User's View(여러 개의 사용자 관점) 단계로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마 - DB의 개개 사용자나 응용 프로그래머가 접근하는 DB 정의	사용자 관점 접근하는 특성에 따른 스키마 구성
개념 스키마 (Conceptual Schema)	- 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것 - 모든 응용 시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마	통합 관점
내부 스키마 (Internal Schema)	- DB가 물리적으로 저장된 형식 - 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마	물리적 저장구조

 

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ERD(Entity Relationship Diagram)

데이터베이스 설계를 위해 개체(Entity)와 이들 간의 관계(Relationship)를 시각적으로 표현한 다이어그램

• 데이터 모델에 대한 표기법으로 1976년 피터첸(Peter Chen)이  Entity-Relationship Model(E-R Model)이라는 표기법을 만들었다.

 

ERD 표기 방식

 

IE/Crow's Foot 표기법

 

ERD 작성 순서

어떤 표기법을 사용하든 ERD를 작성하는 순서는 공통된 룰이며, 다음의 표기 순서를 따른다.

1. 엔터티를 도출하고 그린다.
2. 엔터티를 적절하게 배치한다.
3. 엔터티 간의 관계를 설정한다.
4. 관계명을 기술한다.
5. 관계의 참여도를 기술한다.
6. 관계의 필수/선택 여부를 기술한다.

 

ER 다이어그램 / ERD 기호 및 표기법

https://mjn5027.tistory.com/43

[ Database ] ER 다이어그램 / ERD 기호 및 표기법

 

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엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

엔터티 ⊃ 인스턴스 ⊃ 속성

• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.
• 한 개의 인스턴스는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
• 하나의 속성은 하나의 속성값을 갖는다.

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엔터티(Entity)

필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(Thing)

 

 

엔터티의 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보를 포함해야 한다.
  • 쇼핑몰 시스템에 '학생'이라는 엔터티를 도출해 놓는다면 전혀 쓸모가 없을 것이다.
  • 업무와 연관되어 있을 것 같은 엔터티라도 실제로 프로세스에 이용되지 않는다면 이것 역시 적절한 엔터티라고 볼 수 없다.
• 기본키(Primary Key)와 같은 유일한 식별자에 의해 식별할 수 있어야 한다.
  • 회원 엔터티에 같은 아이디를 가진 사람이 여러 명이라면 로그인했을 때 이 사람이 누구인지  식별하는 것이 불가능할 것이다.
  • 상품 엔터티의 경우 상품명이 동일한 상품이 존재할 수 있으므로 별도의 상품 코드를 발번하여 인스턴스를 식별 가능하도록 설계하는 것이 바람직하다.
• 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다.
  • 일시적인 데이터가 아니라 지속적으로 관리될 수 있어야 한다.
• 두 개 이상의 인스턴스(레코드)를 가질 수 있어야 한다.
  • 쇼핑몰에 '대표'라는 엔터티가 있다고 가정했을 때, 현재 대표가 1명이고 앞으로도 쭉 1명일 예정이라면 이걸 굳이 엔터티로 만들 필요는 없을 것이다.
• 반드시 하나 이상의 속성을 가져야 한다.
  • 속성이 없는 엔터티는 깡통 휴대폰과 같다.
  • 반드시 자신을 상세하게 나타낼 수 있는 속성을 가지고 있어야 한다.
• 다른 엔터티와 최소한 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.
  • 각각의 엔터티는 다른 엔터티와의 연관성을 가지고 있어야 한다.
  • 회원 엔터티는 주문 엔터티와 관계를 가지고 있고 주문 엔터티는 상품 엔터티와 관계를 가지고 있다.

 

발생 시점에 따른 엔터티 분류

• 기본 엔터티(Fundamental Entity) / 키 엔터티(Key Entity)
  • 업무에서 본래 존재하는 독립적인 정보를 나타내며, 다른 엔터티와의 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성된다.
  • 주식별자(Primary Key)를 상속받지 않고 고유한 주식별자를 가지며, 다른 엔터티의 부모 역할을 할 수 있다.
  • ex. 사원, 부서, 고객, 상품, 자재 등
• 중심 엔터티(Main Entity)
  • 기본 엔터티로부터 파생되며, 업무에서 중심적인 역할을 담당하는 엔터티이다.
  • 데이터의 양이 많이 발생되고 다른 엔터티와의 관계를 통해 많은 행위 엔터티가 생성된다.
  • ex. 계약, 사고, 예금 원장, 청구, 주문, 매출 등
• 행위 엔터티(Active Entity)
  • 두 개 이상의 부모 엔터티로부터 파생되며, 주기적으로 내용이 변경되거나 데이터의 양이 증가한다.
  • 분석 초기 단계에서는 잘 드러나지 않고, 상세 설계 단계나 프로세스와 상관 모델링을 진행하면서 도출되는 경우가 많다.
  • ex. 주문 목록, 사원 변경 이력 등

 

엔터티의 이름을 정할 때 주의사항

• 업무에서 실제로 쓰이는 용어를 사용해야 한다.
• 한글은 약어를 사용하지 않고 영문은 대문자로 표기한다.
• 단수 명사로 표현하고 띄어쓰기는 하지 않는다.
• 다른 엔터티와 의미상으로 중복될 수 없다. (주문, 결제 엔터티는 중복될 수 있다.)
• 해당 엔터티가 갖고 있는 데이터가 무엇인지 명확하게 표현해야 한다.

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속성(Attribute)

업무에서 필요로 하는 인스턴스로, 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위

 

속성의 명칭 부여

• 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다.
• 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
• 약어 사용은 가급적 제한한다.
• 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋다.
  • 반정규화, 통합 등의 작업에서 혼란을 방지할 수 있다.

 

속성의 특성에 따른 분류

• 기본 속성(Basic Attribute)
  • 업무 프로세스 분석을 통해 바로 정의한 속성으로, 본래 업무에서 직접적으로 사용되는 속성이다.
  • ex. 원금, 예치 기간, 이자율
• 설계 속성(Designed Attribute)
  • 업무상 존재하지는 않지만, 설계 과정에서 필요하다고 판단되어 새롭게 도출된 속성이다.
  • ex. 예금 분류
• 파생 속성(Derived Attribute)
  • 다른 속성의 값을 계산하거나 변형하여 생성된 속성이다.
  • ex. 이자 (원금과 이자율로부터 계산)

 

구성 방식에 따른 분류

• PK(Primary Key)속성
  • 엔터티의 인스턴스들을 식별할 수 있는 속성
• FK(Foreign Key)속성
  • 다른 엔터티의 속성에서 가져온 속성
• 일반속성
  • PK, FK를 제외한 나머지 속성

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도메인 / 용어사전 / 시스템 카탈로그

• 도메인(Domain)
  • 속성이 가질 수 있는 속성값의 범위이다.
  • ex. 우편번호는 다섯 자리의 숫자라는 범위를 가지고 있고 이것은 엔터티를 정의할 때 데이터 타입과 크기로 나타낼 수 있다.
• 용어사전
  • 어떤 시스템이든 속성명은 업무와 직결되는 항목이다.
  • 그래서 속성의 이름을 정확하면서도 직관적으로 부여하고(속성명을 보고 어떤 데이터가 저장된 컬럼이라는 걸 직감할 수 있도록) 용어의 혼란을 없애기 위해 용어사전이라는 업무사전을 프로젝트에서 사용한다.
• 시스템 카탈로그
  • 사용자 테이블과는 별개로 시스템 자체에 관련이 있는 데이터를 담고 있는 데이터베이스이다.
  • 시스템 테이블로 구성되어 있어 SQL을 이용하여 조회할 수 있다.
  • 시스템 카탈로그에 저장된 데이터를 메타 데이터라고 하며 SELECT만 가능하고 INSERT, UPDATE, DELETE는 불가능하다.

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관계(Relationship)

두 개 이상의 엔터티 간의 연관성을 나타내는 개념

 

관계의 분류

• 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분될 수 있다.
  • 존재에 의한 관계는 객체 간의 상호 존재를 나타낸다. (ex. 직원과 부서, 학생과 학과)
  • 행위에 의한 관계는 객체 간의 상호작용이나 행동을 나타낸다. (ex. 회원과 주문, 학생과 출석부)
• UML(Unified Modeling Language)에는 클래스 다이어그램의 관계 중 연관 관계(Association)와 의존 관계(Dependency)가 있다.
  • 연관 관계는 클래스 간의 구조적 관계를 나타내며, 실선으로 표현된다.
  • 의존 관계는 한 클래스가 다른 클래스에 의존하는 일시적인 관계를 의미하며, 점선으로 표현된다.
• ERD(Entity-Relationship Diagram)에서는 존재적 관계와 행위적 관계를 구분하지 않고, 단일화된 표기법을 사용하여 관계를 표현한다.
  • 이 표기법은 엔터티 간의 관계를 명확히 하며, 다양한 관계 유형을 하나의 방식으로 관리할 수 있도록 한다.

 

관계의 표기법

• 관계명(Membership) : 관계의 이름

• 관계차수(Cardinality) : 관계에 참여하는 수(1:1, 1:M, M:N)

• 관계선택사양(Optionality) : 필수 관계, 선택 관계

 

관계 체크사항

• 두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?
• 두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가?

 

관계 읽기

• 기준(Source) 엔터티를 한 개(One) 또는 각(Each)으로 읽는다.
• 대상(Target) 엔터티의 관계 참여도 즉, 개수(하나, 하나 이상)를 읽는다.
• 관계선택사양과 관계명을 읽는다.

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식별자(Identifier)

엔터티 내에서 각 인스턴스를 고유하게 구별할 수 있는 속성(또는 속성의 집합)으로, 데이터의 무결성을 유지하고 중복을 방지하는 역할을 한다.

 

식별자의 종류

주식별자(Primary Identifier) || 보조식별자(Alternate Identifier)

엔터티 내에서 대표성을 가지는지 여부에 따라 구분된다.

주식별자는 기본 키 역할을 하고, 보조식별자는 대체 키 역할을 할 수 있다.

 

내부식별자 || 외부식별자(Foregin Identifier)

식별자가 엔터티 내에서 스스로 생성되었는지, 아니면 다른 엔터티에서 가져온 것인지에 따라 구분된다.

외부식별자는 다른 엔터티의 기본 키를 참조하는 외래 키로 사용된다.

 

단일식별자(Single Identifier) || 복합식별자(Composite Identifier)

단일 속성으로 식별 가능한지, 아니면 여러 속성의 조합으로 식별해야 하는지에 따라 구분된다.

 

본질식별자(Original Identifier) || 인조식별자(Surrogate Identifier)

본래 업무적으로 의미가 있는 식별자 속성(ex. 주민등록번호)을 사용하거나, 이를 대체해 새로 만든 인조식별자(ex. 일련번호)인지에 따라 구분된다.

 

주식별자의 특징

• 유일성 : 주식별자에 의해 엔터티 내의 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다.
• 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 개수가 되어야 한다.
• 불변성 : 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다.
• 존재성 : 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다. (Null 안 됨)

 

주식별자 도출 기준

• 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
• 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정하지 않는다.
  • 이름이나 설명과 같은 속성은 유일성이 보장되지 않는 경우가 많다.
• 주식별자를 복합으로 구성할 경우, 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 한다.

 

식별자와 비식별자 관계 비교

항목	식별자 관계(Identification Relationship)	비식별자 관계(Non-Identification Relationship)
목적	강한 연결관계 표현	약한 연결관계 표현
자식 주식별자 영향	자식 주식별자의 구성에 포함	자식 일반 속성에 포함
표기법	실선 표현	점선 표현
연결 고려사항	- 반드시 부모 엔터티에 종속 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 포함 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 이전 필요	- 약한 종속 관계 - 자식 주식별자 구성을 독립적으로 구성 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 부분 필요 - 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 차단 필요 - 부모 쪽의 관계 참여가 선택관계