데이터 모델의 이해
1. 모델링의 이해
모델링의 정의
Webster 사전
가설적 또는 일정 양식에 맞춘 표현(a hypothetical or stylized representation) 어떤 것에 대한 예비표현으로 그로부터 최종대상이 구축되도록 하는 계획으로서 기여
복잡한 ‘현실세계’를 단순화시켜 표현하는 것
모델이란 사물 또는 사건에 관한 양상(Aspect)이나 관점(Perspect ive)을 연관된 사람이나 그룹을 위하여 명확하게 하는 것
모델이란 현실 세계의 추상화된 반영
모델링의 특징
추상화(모형화, 가설적)는 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 한다는 의미
단순화는 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념
명확화는 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확(正確)하게 현상을 기술
모델링의 세 가지 관점
모델링: 업무의 내용과 정보시스템의 모습을 표기한 것
데이터관점 (What, Data)
: 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법
프로세스관점 (How, Process)
: 업무가 실제 하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법
데이터와 프로세스의 상관관점 (Interaction)
: 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법
2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해
모델링의 정의
일반적) 정보시스템을 구축하기 위해, 해당 업무에 어떤 데이터가 존재하는지 또는 업무가 필요로 하는 정보는 무엇인지를 분석하는 방법
실무적) 기업 업무에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 데이터에 존재하는 업무 규칙(Business Rule)에 대하여 참(True) 또는 거짓 (False)을 판별할 수 있는 사실(사실명제)을 데이터에 접근하는 방법(How), 사람(Who), 전산화와는 별개의(독립적인) 관점 에서 이를 명확하게 표현하는 추상화 기법
정보시스템을 구축하기 위한 데이터관점의 업무분석기법
현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현
데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계 과정
데이터 모델이 제공하는 기능
시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화하도록 도와준다. 시스템의 구조와 행동을 명세화 할 수 있게 한다. 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다. 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다. 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다. 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다.
3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점
파급효과 (Leverage)
데이터 변경작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에 큰 영향
복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 (Conciseness)
데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구
데이터 품질 (Data Quality)
중요하니 밑에 유의점을 기술함
중복(Duplication) 데이터 모델
: 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 줌
여러 장소에 같은 정보 저장 방지
비유연성(Inflexibility)
: 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리
데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.
비일관성(Inconsistency)
: 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다.
Ex) 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 것.
개발자가 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때 문이다. 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 해준다.
4. 데이터 모델링의 3단계 진행
데이터모델링
내용
수준
개념적
추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행, 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 이용
추상적
논리적
시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
물리적
실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
구체적
개념적 데이터 모델링 (Conceptual Data Modeling)
조직, 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작
어떠한 자료가 중요하고, 유지되어야 하는지
주요활동: 핵심 엔터티와 그들 간의 관계를 발견
전 조직에 걸쳐 이루어진다면, 전사적 데이터 모델
논리적 데이터 모델링 (Logical Data Modeling)
비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법, 과정
가장 핵심, 전 과정의 도구
정규화: 논리 데이터 모델 상세화 과정의 대표적인 활동
일관성 확보, 중복제거, 속성들이 가장 적절한 엔터티에 배치되도록 함
물리적 데이터 모델링 (Physical Data Modeling)
논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가
5. 프로젝트 생명주기 (Life Cycle) 에서 데이터 모델링
6. 데이터 모델링에서 데이터독립성의 이해
데이터독립성의 필요성
배경
유지보수 비용증가
데이터복잡도 증가
데이터 중복성 증가
요구사항 대응 저하
효과
각 View 의 독립성을 유지하고 계층별 View 에 영향을 주지 않고 변경 가능
단계별 Schema 에 따라 데이터 정의어 (DDL) 와 데이터 조작어 (DML) 가 다름을 제공
3단계로 표현된 ANSI 표준 모델을 보자
구조, 독립성, 사상 (Mapping)
데이터베이스 3단계 구조
ANSI / SPARC 의 3단계 구성의 데이터 독립성모델
외부단계 / 개념적단계 / 내부적단계
데이터독립성 요소
데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분되고 각각은 상호 독립적인 의미를 가지고 고유한 기능을 가짐
항목
내용
비고
외부스키마
- View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마 - DB 의 개개 사용자나 응용프로그래머가 젒근하는 DB 정의
사용자 관점 접근하는 특성에 따른 스키마 구성
개념스키마
- 개념단계 하나의 개념적 스키마로 구성 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB 를 기술하는 것 - 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB 를 기술한 것으로 DB 에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마
통합관점
내부스키마
- 내부단계, 내부 스키마로 구성, DB 가 물리적으로 저장된 형식 - 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마
물리적 저장구조
두 영역의 데이터독립성
3단계 각각의 영역에 대한 독립성을 지정하는 논리적인 독립성 / 물리적인 독립성
독립성
내용
특징
논리적독립성
- 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것 - 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음
- 사용자 특성에 맞는 변경가능 - 통합 구조 변경가능
물리적 독립성
- 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것 - 저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없음
- 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경가능 - 개념구조 영향 없이 물리적인 구조 변경가능
사상 (Mapping)
상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
7. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념
데이터 모델링의 세 가지 요소
업무가 관여하는 어떤 것(Things)
어떤 것이 가지는 성격(Attributes)
업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationships)
‘이주일과 심순애가 존재하고 둘 사이는 서로 사랑하는 연인사이이다. 이주일은 키가 180cm에 성격은 친절하고 심순애는 키가 165cm에 세심하며 활달한 성격을 가지고 있다’는 시나리오를 살펴보자. 여기에서 ‘이주일, 심순 애’는 어떤 것(Things)에 해당하고 ‘사랑하는 연인사이’가 어떤 것 간의 관계(Relationships)에 해당하며 ‘180cm에 성격은 친절, 세심하며 활달함’이 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)에 해당한다.
단수와 집합 (복수) 의 명명
8. 데이터 모델링의 이해관계자
이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식
데이터 모델링의 이해관계자
정보시스템을 구축하는 모든 사람
프로젝트에 참여하는 모든 IT 기술자
정보활르 추진하는 위치에 있는 사람
9. 데이터 모델의 표기법인 ERD 의 이해
데이터 모델 표기법
IE / Barker
ERD (Entity Relationship Diagram) 표기법을 이용하여 모델링하는 방법
ERD 작업순서
1 엔터티를 그린다. 2 엔터티를 적절하게 배치한다. 3 엔터티간 관계를 설정한다. 4 관계명을 기술한다. 5 관계의 참 여도를 기술한다. 6 관계의 필수여부를 기술한다.
엔터티 배치
ERD 관계
PK 로 속성이 상속되는 식별자 관계 설정
ERD 관계명의 표시
엔터티내에 인스턴스들이 얼마나 관계에 참여하는 지를 나타내는 관계차수(Cardinality)
10. 좋은 데이터 모델의 요소
완정성 (Completeness)
업무에서 필요한 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함
중복배제 (Non-Redundancy)
하나의 데이터베이스 안에 동일한 사실은 반드시 한 번만
업무규칙 (Business Rules)
해당 규칙에 대해 동일한 판단을 하고 데이터를 조작할 수 있도록
데이터 재사용 (Data Reusability)
통합성과 독립성에 대해 충분히 고려
의사소통 (Communication)
관련자들이 설계자가 정의한 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 정보시스템을 활용할 수 있게 함
통합성 (Integration)
동일한 데이터는 데이터베이스에 하나만 존재하고, 이를 다른 영역에서 참조, 활용하는 것
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