4. 데이터 모델링

데이터 모델링과 데이터 모델의 개념

데이터 모델링

• 현실 세계의 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정
• 데이터베이스 설계의 핵심 과정

2단계 데이터 모델링

개념적 데이터 모델링

현실 세계의 중요 데이터를 추출해 개념 세계로 옮기는 작업

논리적 데이터 모델링

개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 표현하는 작업

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데이터 모델

데이터 모델링의 결과물 표현하는 도구

 

개념적 데이터 모델

• 사람의 머리로 이해할 수 있도록 현실 세계를 개념적으로 모델링하여 데이터베이스의 개념적 구조로 표현하는 도구
• 개체 관계 모델(ER모델: Entity Relationship Model)
  • 피터 첸이 제안한 개념적 데이터 모델
  • 개체와 개체 간 관계를 이용해 현실세계를 개념적 구조로 표현
  • 핵심요소: 개체, 속성, 관계
  • 개체 관계 다이어그램(ER 다이어그램): 개체 관계 모델을 이용해 현실 세계를 개념적 모델링한 결과물을 그림으로 표현한 것
  • 개체 타입: 개체를 고유의 이름과 속성으로 정의한 것. 파일 구조의 레코드 타입에 대응
  • 개체 인스턴스(개체 어커런스): 개체를 구성하는 속성이 실제값을 가짐으로서 실체화된 개체. 파일 구조의 레코드 인스턴스와 대응됨
  • 개체 집합: 동일한 개체 타입 갖는 개체 인스턴스들의 집합

• 개체(entity)
  • 저장할 가치가 있는 중요 데이터를 갖고 있는 사람, 사물, 개념, 사건 등
  • 다른 개체와 구별되는 이름을 갖고 있고 각 개체만의 고유 특성, 상태 즉 속성을 하나 이상 갖고 있다.
  • 예) 학교에 필요한 개체: 학과, 과목
  • 파일 구조의 레코드와 대응됨
  • ER 다이어그램에서 네모로 표기
• 속성(attribute)
  • 개체나 관계가 갖고 있는 고유 특성
  • 의미 있는 데이터의 가장 작은 논리적 단위
  • 파일 구조의 필드와 대응됨
  • ER 다이어그램에서 타원으로 표기
• 속성의 분류

속성	속성 값의 개수	단일 값 속성	값을 하나만 가질 수 있는 속성. 타원형
		다중 값 속성	값을 여러개 가질 수 있는 속성. 이중 타원형
	의미의 분해 가능성	단순 속성	의미를 더 이상 분해할 수 없는 속성
		복합 속성	의미를 분해할 수 있는 속성
	기존 속성 값에서 유도	유도 속성	기존의 다른 속성값에서 유도되어 결정되는 속성. 별도 저장 안됨. 점선 타원형

널 속성

• 널값(아직 결정되지 않았거나 모르는 값. 존재하지 않는 값)이 허용되는 속성

키 속성

• 개체 인스턴스 식별에 사용
• 모든 개체 인스턴스의 키 속성 값은 다르다
• 둘 이상의 속성들로 구성되기도 한다.
• 밑줄로 표현

관계

• 개체와 개체가 맺고 있는 대응 관계(Mapping)
• 마름모로 표현

관계에 참여하는 개체 타입의 수	이항 관계	개체 타입 2개가 맺는 관계
	삼항 관계	개체 타입 3개
	순환 관계	개체 타입 하나가 자기 자신과
매핑 카디널리티 (각 개체 집합 내부 인스턴스가 다른 개체 내 인스턴스 몇개와 연결되는지)	1:1
	1:n
	n:n

관계의 참여 특성

필수적 참여(전체 참여)

• 모든 개체 인스턴스가 관계에 반드시 참여해야 한다
• 이중선으로 표시

선택적 참여(부분 참여)

• 개체 인스턴스 중 일부만 관계에 참여해도 된다
• 실선

관계의 종속성

강한개체:약한개체 = 1: n

약한개체는 강한개체와의 관계에 필수적으로 참여하여 강한 개체의 키를 포함해 키를 구성

약한개체: 이중 사각형

강한 개체: 사각형

약한개체와 강한개체 사이의 관계: 이중 마름모

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논리적 데이터 모델

• ER다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 논리적으로 모델링하여 데이터베이스에 저장할 논리적 구조로 표현
• 데이터베이스의 논리적 구조 == 데이터베이스 스키마
• 관계 데이터모델, 계층 데이터 모델, 네트워크 데이터 모델

관계 데이터 모델

• 일반적으로 많이 사용하는 논리적 데이터 모델
• 데이터베이스의 논리적 구조: 2차원 테이블 형태

계층 데이터 모델(Hierarchical data model)

• 데이터베이스 논리적 구조: 트리 형태
• 루트 역할을 하는 개체가 존재하고 사이클이 존재하지 않음
• 개체 간 상하관계: 부모(1), 자식(n)
• 두 개체사이 하나의 관계만 정의할 수 있음
• n:m직접 표현 불가능
• 개념적 구조 모델링 어려움
• 데이터의 삽입, 삭제, 수정, 검색이 어려움

네트워크 데이터 모델

• 데이터베이스의 논리적 구조가 네트워크, 즉 그래프 형태
• 개체간 1:n 관계만 허용: 오너(1), 멤버(n)
• 두 개체 사이 여러관계 정의 가능 >> 이름으로 구별
• n:m 표현 불가능
• 구조 복잡, 데이터의 삽입, 삭제, 수정, 검색이 어려움