데이터 모델의 이해

데이터 모델의 이해

Overview

• 모델링: 현실세계를 관리하고자 하는 데이터를 모델로 단순화해 표현한 것
• 특징
  1. 추상화
  2. 단순화
  3. 명확화
• 모델링의 세 가지 관점
  1. 데이터 관점: 어떤 데이터들이 업무와 얽혀있는지, 그리고 그 데이터 간에는 어떤 관계가 있는지에 대해서 모델링
  2. 프로세스 관점: 이 업무가 실제로 처리하고 있는 일은 무엇인지, 앞으로 처리해야 하는 일은 무엇인지 모델링
  3. 데이터와 프로세스의 상관 관점: 프로세스의 흐름에 따라 데이터가 어떤 영향을 받는지 모델링
• 모델링의 세 가지 단계
  1. 개념적 모델링: 전사적인 모델링
  2. 논리적 모델링: key, 속성, 관계 등을 모두 표현하는 것
  3. 물리적 모델링: 실제 물리적으로 데이터베이스를 설계
• 데이터의 독립성
  • 외부 스키마: 각 사용자가 보는 데이터베이스의 스키마를 정의
  • 개념 스키마: 데이터베이스 싀마를 통합하여 전체 데이터베이스를 나타냄
  • 내부 스키마: 물리적인 저장 구조(칼럼, 인덱스 등)을 나타냄.
  • 논리적 독립성: 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마는 영향을 받지 않음.
  • 물리적 독립성: 내부 스키마가 변경되어도 외부 / 개념 스키마는 영향을 받지 않음.
• ERD
  1. Peter Chen
  2. IDEF1X
  3. IE/Crow’s Foot
  4. Min-Max/ISO
  5. UML
  6. CaseMethod / Barker

Entity

• 특징
  1. 업무에서 쓰이는 정보여야 함
  2. 유니크함을 보장할 수 있는 식별자가 있어야 함
  3. 2개 이상의 인스턴스를 가지고 있어야 함
  4. 반드시 속성을 가지고 있어야 함
  5. 다른 엔티티와 1개 이상의 관계를 가지고 있어야 함
• 분류
  • 유형 vs 무형
    1. 유형 엔티티: 물리적으로 존재
    2. 개념 엔티티: 개념적으로 존재
    3. 사건 엔티티: 행위를 함으로써 발생
  • 발생 시점
    1. 기본 엔티티: 독립적으로 생성됨
    2. 중심 엔티티: 기본 엔티티로부터 파생
    3. 행위 엔티티: 2개 이상의 엔티티로부터 파생

Attribute

• 특성에 따른 분류
  • 기본속성
  • 설계속성: 필요하진 않지만 모델링을 위해 생긴 것
  • 파생속성: 계산하기 편하게 사용하려고 만든 것
• 구성방식에 따른 분류
  • PK
  • FK
  • 일반 속성

Relationship

• 존재관계
• 행위관계
• 표기법
  • 관계명
  • 관계차수
  • 관계선택사양

Identifiers

• 유일성

• 식별성

• 불변성

• 존재성: NULL이 될 수 없음

• 분류

  • 주식별자
  • 보조식별자
  • 내부식별자
  • 외부식별자
  • 단일식별자
  • 복합식별자
  • 원조식별자
  • 대리식별자

데이터 모델과 SQL

정규화

• 제 1정규형: 모든 속성은 반드시 하나의 값만 가져야 한다.
• 제 2정규형: 엔티티의 모든 일반 속성은 반드시 모든 주식별자에 종속되어야 한다.
• 제 3정규형: 주 식별자가 아닌 모든 속성간에는 중속될 수 없다.

반정규화

• 테이블 반정규화
  1. 테이블 병합
  2. 테이블 분할
  3. 테이블 추가
• 칼럼 반정규화
  1. 중복 칼럼 추가
  2. 파생 칼럼 추가: 부하가 예상되는 칼럼을 미리 계산
  3. 이력 테이블 칼럼 추가: 최신 데이터 여부 같은 조회 기준이 될 칼럼을 미리 만드는 것
• 관계 반정규화

트랜잭션

NULL

• 가로 연산은 NULL, 세로 연산은 NULL 무시