sqld 공부

 데이터 모델링을 하는 주요한 이유

1) 업무 정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하기 위해

2) 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위해

 

데이터모델링을 할 때 유의할 사항은 중복 성, 비 유연성, 비 일관성 등이다.

1) 유의사항1 : 중복(Duplication)

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

 

2) 유의사항2 : 비유연성 (Inflexibility)

- 데이터 모델을 어떻게 설계 했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다.

- 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

 

3) 유의사항3 : 비일관성 (Inconsistency)

- 데이터의 중복이 없더라도 비 일관성은 발생할 수 있는데 예를 들면 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 경우이다.

- 개발자가 서로 연관된 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문에 이와 같은 문제가 발생할 수 있다.

- 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간의 상호 연관 관계에 대해 명확하게 정의한다면 이러한 위험을 사전 에 예방하는데 도움을 줄 수 있다.

- 사용자가 처리하는 프로세스 혹은 이와 관련된 프로그램과 테이블의 연계성을 높이는 것은 데이터 모델이 업무 변경에 대해 취약하게 만드는 단점에 해당한다.


 개념적 데이터 모델링 : 전사적 데이터 모델링이나 EA 수립 시에 많이 하며 추상화 수준이 높고 업무 중심적이면서 포괄적인 수준의 모델링을 진행하

는 것

 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등의 물리적인 성격을 고려한 데이터 모델링 방식

데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분되고 각각은 상호 독립적인 의미를 가지고 고유한 기능을 가진다.

 개념 스키마(Conceptual Schema) : 통합 관점의 스키마구조를 표현한 것, 데이터 모델링은 통합 관점의 뷰를 가지고 있는 개념

스키마를 만들어가는 과정으로 이해할 수 있음

부모엔터티에 데이터가 입력될 때 자식엔터티에 해당 값이 존재하는지의 여부와 상관없이 입력 될 수 있는 구조로 표현

중요한 엔터티를 왼쪽 상단에 배치하고, 이것을 중심으로 다른 엔터티를 나열하면서 전개하면 사람의 눈이 따라가기에 편리한 데이터 모델을 작성할 수 있다.
가장 중요한 엔터티는 왼쪽 상단에서 조금 아래쪽 중앙에 배치하여 전체 엔터티와 어울릴 수 있도록 하면 향후 관련 엔터티와 관계선을 연결할 때 선이 꼬이지 않고 효과적으로 배치할 수 있게 된다.

엔터티 특징
1) 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보 이어야 한다

2) 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다.

3) 영속적으로 존재하는 (두 개 이상의) 인스턴스의 집합 이어야 한다.

4) 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다.

5) 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다.

6) 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다. 그러나 공통코드/통계성 엔터티의 경우는 관계를 생략할 수 있다.

기본 엔터티(키 엔터티)
1) 업무에 원래 존재하는 정보로서 다른 엔터티와의 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성이 가능하고 자신은 타 엔터티의 부모의 역할 하게 됨

2) 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가지게 됨

데이터모델링 관점에서 속성을 정의하자면
업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위로 정의할 수 있다.
하나의 인스턴스에서 각각의 속성은 한 개의 속성값을 가져야 한다.

 

각 엔터티(테이블)의 속성에 대해서 어떤 유형의 값이 들어가는지를 정의하는 개념은 도메인(Domain)에 해당함

속성의 명칭은 애매모호하지 않게 복합 명사를 사용하여 구체적으로 명명함으로써 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것

이 반정규화 통합 등의 작업을 할 때 혼란을 방지할 수 있는 방법이 됨

데이터모델링에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하는 표기법이 없으며, UML에서는 연관 관계와 의존 관계에 대해

다른 표기법을 가지고 표현하게 되어 있다.

 관계 표기법은 관계명, 관계차수, 선택성(선택사양)의 3가지 개념으로 표현한다.

관계의 기수성을 나타내는 개념은 관계 차수

두 개의 엔터티 사이에 정의한 관계를 체크하는 사항
-두 개의 엔터티 사이에 관심 있는 연관 규칙이 존재하는가
-두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가
-업무기술서, 장표에 관계 연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가

-업무 기술서, 장표에 관계 연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가

- 주식별자에 의해 엔터티 내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다.

- 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다.

- 지정된 주 식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다.

- 주 식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다.

주식별자를 도출하기 위한 기준

1) 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.

2) 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정하지 않는다.

3) 복합으로 주식별자로 구성할 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 한다