데이터 모델링의 이해

▶ 모델링의 특징

1. 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가질 수 있다.

2. 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 하는 단순화의 의미를 가지고 있다.

3. 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가진다.

4. 모델링은 단지 시스템 구현만을 위해 수행하는 Task가 아니며, 시스템 구현을 포함한 업무 분석 및 업무형상화를 하는 목적도 있다.

 

 

▶ 데이터 모델링이 필요한 주요 이유

- 데이타 모델링을 하는 주요한 이유는 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표기함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것이 첫 번째 목적이다. 두 번째는 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것이 두 번째 목적이다. 다시 말하면, 데이터모델링이라는 것은 단지 데이터베이스만을 구축 하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가지고 있다고 할 수 있다.

 

 

▶ 데이터모델링을 할 때 유의해야 할 사항

♧ 데이터 모델링 유의점

1. 중복
2. 비유연성
3. 비일관성

 

1. 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화한다.

2. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.

3. 데이터간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터가 유지되도록 한다.

 

중복 - 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 줌으로써 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.

 

비유연성 - 데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

 

비일관성 - 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의한다면 이러한 위험을 사전에 예방하는데 도움을 줄 수 있다. 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점에 해당된다.

 

◎ 개념적 데이터 모델링

: 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터 모델링, EA수립시 많이 이용

 

◎ 논리적 데이터 모델링

: 시스템으로 구축하고자하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음

 

◎ 물리적 데이터 모델링

: 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

 

 

 

▶ 데이터베이스 스키마 구조 3단계

• 외부 스키마(External Schema)
• 개념 스키마(Conceptual Schema)
• 내부 스키마(Internal Schema)

 

 

 

▶ ERD 작성 순서

① 엔티티를 그린다.

② 엔티티를 적절하게 배치한다.

③ 엔티티간 관계를 설정한다.

④ 관계명을 기술한다.

⑤ 관계의 참여도를 기술한다.

⑥ 관계의 필수여부를 기술한다.

 

 

 

 

 

▶ 엔티티의 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다.
• 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.
• 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다. ('한 개'가 아니라 '두 개 이상')
• 엔티티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.
• 엔티티는 반드시 속성이 있어야 한다.
• 엔티티는 다른 엔티티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다.

 

 

 

▶ 기본엔티티(키 엔티티)란

: 그 업무에 원래 존재하는 정보로서 다른 엔티티와의 관계에 의해 생성되지않고 독립적으로 생성이 가능하고 자신은 타 엔티티의 부모의 역할을 하게 된다. 다른 엔티티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가지게 된다. 예를 들어 사원, 부서, 고객, 상품, 자재 등이 기본엔티티가 될 수 있다.

 

 

 

 

 

▶ 엔티티를 명명하는 일반적인 기준

• 현업업무에서 사용하는 용어를 사용한다.
• 가급적 약어를 사용하지 않는다.
• 단수명사를 사용한다.
• 모든 엔티티를 통틀어서 유일하게 이름이 부여되어야 한다.
• 엔티티 생성의미대로 이름을 부여한다.

 

 

 

▶ 업무에서 필요호 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위를 속성(ATTRIBUTE)이라 한다.

 

 

 

 

▶ 엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계

• 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다.
• 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
• 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다.

 

 

 

▶ 속성에 대한 설명

1. 엔티티에 대한 자세하고 구체적인 정보를 나타낸다.
2. 하나의 엔티티는 두 개 이상의 속성을 갖는다.
3. 속성도 집합이다.

 

 

 

◎ 속성의 특성에 따른 분류

• 기본속성
• 설계속성
• 파생속성

 

 

 

▶ 데이터를 조회할 때 빠른 성능을 낼 수 있도록 하기 위해 원래 속성의 값을 계산하여 저장할 수 있도록 만든 속성

: 파생 속성(Derived Attribute)이라 한다.

 

 

 

◎ 각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인(Domain)이라하며, 엔티티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것이다.

 

 

 

▶ 속성의 명칭 부여

• 해당업무에서 사용하는 이름을 부여한다.
• 서술식 속성명은 사용하지 않는다.
• 약어사용은 가급적 제한한다.
• 전체 데이터 모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다.

 

 

 

▶ 데이터모델링의 관계에 대한 두 가지 구분

→ ERD에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않지만 클래스다이어그램에서는 이것을 구분하여 연관관계와 의존관계로 표현한다.

 

☞ 관계는 존재에 의한 관계와 행위에 의한 관계로 구분될 수 있으나 ERD에서는 관계를 연결할 때, 존재와 행위를 구분하지 않고 단일화된 표기법을 사용한다.

☞ UML(Unified Modeling Languege)에는 클래스다이어그램의 관계 중 연관관계(Association)와 의존관계(Dependency)가 있고 이것은 실선과 점선의 표기법으로 다르게 표현이 된다.

 

 

 

 

▶ 관계에 대한 설명

1. 관계는 존재적 관계와 행위에 의한 관계로 나누어볼 수 있다.
2. 관계의 표기법은 관계명, 관계차수, 선택성(선택사양)의 3가지 개념으로 표현된다.

 

 

 

 

▶ 두 개의 엔티티 사이에 정의한 관계를 체크하는 사항

• 두 개의 엔티티 사이에 관심 있는 연관 규칙이 존재하는가?
• 두 개의 엔티티 사이에 정보의 조합이 발생되는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가?
• 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?

 

 

 

◎ 식별자의 종류

• 엔티티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자(Primary Identifier)와 보조식별자(Alternate Identifier)로 구분
• 엔티티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자로 구분
• 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일식별자와 복합식별자로 구분
• 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질식별자와 인조식별자로 구분

 

 

 

◎ 주식별자의 특징

• 유일성 : 주식별자에 의해 엔티티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함
• 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야함
• 불변성 : 주식별자가 한 번 특정 엔티티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함
• 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재하여야 함 -> NULL 불가능

 

 

 

 

 

▶ 프로젝트를 전개할 때는 식별자관계와 비식별자 관계를 선택하여 연결해야하는 높은 수준의 데이터모델링 기술이 필요하다. 비식별자 관계를 선택하는 기준은 다음과 같다.

1. 관계의 강약을 분석하여 상호간에 연관성이 약할 경우 비식별자 관계를 고려한다.
2. 자식테이블에서 독립적인 Primary Key의 구조를 가지기 원할 때 비식별자관계를 고려한다.
3. 부모엔티티의 주식별자를 자식엔티티에서 받아 손자엔티티까지 계속 흘려 보내기 위해서는 식별자관계를 고려해야 한다.
4. 모든 관계가 식별자 관계로 연결되면 SQL Where절에서 비교하는 항목이 증가되어 조인에 참여하는 테이블에 따라 SQL 문장이 길어져 SQL 문의 복잡성이 증가되는 것을 방지하기 위해 비식별자관계를 고려한다.  ---> 이 경우 비식별자 관계를 선택하는 기준으로 고려하기에 가장 마지막으로 고려할만한 비중을 갖는다고 할 수 있다. 즉, 식별자 관계의 선택이 단순히 SQL 문장의 복잡도를 낮추는 목적에서 고려되는 것은 바람직하지 않음을 의미한다.

 

[식별자와 비식별자 관계 비교]

항목	식별자관계	비식별자관계
목적	강한 연결관계 표현	약한 연결관계 표현
자식 주식별자 영향	자식 주식별자의 구성에 포함됨	자식 일반 속성에 포함됨
표기법	실선 표현	점선 표현
연결 고려사항	- 반드시 부모엔터티 종속 - 자식 주식별자 구성에 부모 주식별자 포함 필요 - 상속받은 주식별자속성을 타엔터티에 이전 필요	- 약한 종속관계 - 자식 주식별자구성을 독럽적으로 구성 - 자식 주식별자구성에 부모 주식별자 부분 필요 - 상속받은 주식별자속성을 타 엔터티에 차단 필요 - 부모쪽의 관계참여가 선택관계

 

 

 

 

 

 

▶ 비식별자 관계로 연결하는 것을 고려해야하는 경우

• 부모엔터티에 참조값이 없어도 자식엔터티의 인스턴스가 생성될 수 있는 경우
• 엔터티별로 데이터의 생명주기(LIFE CYCLE)를 다르게 관리할 경우, 예를 들어 부모엔터티의 인스턴스가 자식의 엔터티와 관계를 가지고 있었지만 자식만 남겨두고 먼저 소멸될 수 있는 경우 비식별자관계로 연결하는 것이 적절. 부모엔터티의 인스턴스가 자식 엔터티와 같이 소멸되는 경우는 비식별자 관계보다 식별자 관계로 정의하는 것이 더 적합
• 여러 개의 엔터티를 하나로 통합하면서 각각의 엔터티가 갖고 있던 여러 개의 개별 관계가 통합되는 경우
• 자식쪽 엔터티의 주식별자를 부모엔터티와는 별도로 생성하는 것이 더 유리하다고 판단하는 경우

 

 

[ 식별자의 분류체계 ]

식별자	설명
주식별자	엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이며, 타 엔터티와 참조관계를 연결할 수 있는 식별자
보조식별자	엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이나 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결을 못함
내부식별자	엔터티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자
외부식별자	타 엔터티와의 관계를 통해 엔터티로부터 받아오는 식별자
단일식별자	하나의 속성으로 구성된 식별자
복합식별자	둘 이상의 속성으로 구성된 식별자
본질식별자	업무에 의해 만들어지는 식별자
인조식별자	업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자