SQLD - PART1.데이터 모델링의 이해

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목차

I. 데이터 모델링(Data Modeling)
1. 데이터 모델링의 이해
2. 3층 스키마(3-Level Schema)
3. 엔터티(Entity)
4. 속성(Attribute)
5. 관계(Relationship)
6. 엔터티 식별자(Entity Identifier)

II. 데이터 모델과 성능
1. 정규화(Normalization)
2. 정규화와 성능
3. 반정규화(De-Normalization)
4. 분산 데이터베이스

본문내용

√ “데이터 모델링”
- 추상화 → 현실세계를 데이터베이스로 표현
- 고객과의 의사소통 → 고객의 업무 프로세스 이해 → 데이터 모델링 표기법으로 모델링
- 고객이 쉽게 이해하도록 모델링
- 비즈니스 프로세스의 규칙을 정의 → 데이터 모델로 표현

√ 특징
① 추상화(Abstraction)
- 현실세계의 공통적인 특징을 간략하게 표현
② 단순화(Simplification)
- 복잡한 문제를 피하고, 누구나 이해할 수 있게 표현
③ 명확성(Clarity)
- 의미적 해석이 모호하지 않고 명확하게 해석되어야 함
- 한 가지 의미를 가져야 함

√ 단계
① 개념적 모델링(Conceptual Data Modeling)
- 전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링
- 추상화 수준이 가장 높은 수준의 모델링
- 계층형 데이터 모델, 네트워크 모델, 관계형 모델에 관계없이 업무 측면에서 모델링
- 중요한 부분을 위주로 복잡하지 않게 모델링
- 기술적인 용어는 가급적 사용X
- 엔터티(Entity)와 속성(Attribute)을 도출 → ERD(Entity Relationship Diagram)를 작성
② 논리적 모델링(Logical Data Modeling)
- 특정 데이터베이스 모델에 종속
- 식별자 정의
- 관계, 속성 등 모두 표현
- 정규화 → 재사용성 향상
③ 물리적 모델링(Physical Modeling)
- 데이터베이스를 실제 구축
(ex. 테이블, 인덱스, 함수 등)
- 성능, 보안, 가용성 고려

√ 관점(View)
① 데이터
- 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미
- 업무와 어떤 데이터와 관련이 있는지 or 데이터 간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링(What, Data)
- 구조 분석, 정적 분석
② 프로세스
- 비즈니스 프로세스에서 수행되는 작업을 의미
- 업무가 실제로 하고 있는 일은 무엇인지or무엇을 해야 하는지를 모델링(How, Process)
- 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석

참고 자료

없음