[SQLD] 과목1 - 1장. 데이터 모델링의 이해

제1절. 데이터 모델의 이해

1. 모델링

• 다양한 현실을 추상화, 단순화하여 일정한 표기법에 의해 표현하는 것
• 모델이랑 현실 세게의 추상화 된 반영

2. 모델링 특징

• 추상화: 일정한 형식에 맞춰서 표현
• 단순화: 제한된 표기법이나 언어로 표혀
• 명확화(=정확화): 애매모호함을 제거해 이해가 쉽게 표현

3. 모델링 특징

• 데이터 관점(what): 업무와 데이터 및 데이터 사이의 관계를 모델링
• 프로세스 관점(how): 업무가 실제로 하는 있는 일, 해야 하는 일 모델링
• 데이터와 프로세스의 상관 관점(interaction): 데이터에 대한 업무 처리 방식의 영향을 모델링
  
  
• 데이터 모델링의 중요성과 유의점
  • 중요성: 파급효과, 간결한 표현, 데이터 품질 유지
  • 유의점: 중복(여러 장소에 같은 정보 저장X), 비유연성(데이터의 정의를 데이터 사용 프로세스와 분리), 비일관성(모델링 할 때 데이터 간 상호 연관 관계 명확히 정의)

4. 데이터 모델리의 3단계

• 개념적 모델링(계획/분석): ERD 도출, 업무중심, 포괄적인 수준의 모델링
• 논리적 모델링(분석): 테이블 도출(key, 속성, 관계)를 표현, 재사용성, 정규화 수행
• 물리적 모델링(설계): DB 구축, 물리적 성격, 개념적보다 구체적

5. 데이터 독립성

• 데이터의 구조가 변경되어도 응용 프로그램이 변경될 필요가 없음
• 논리적 독립성 + 물리적 독립성으로 실현됨.
• 필요성: 데이터 중복성과 복잡도가 증가 → 요구사항 대응 저하, 유지보수 비용 증가
  
  
• 데이터베이스 스키마(schema)
  • 데이터 모델링 대상(틀)
  • 데이터베이스 구조, 데이터 타입, 제약조건에 대한 명세
  • 데이터베이스 설계 단계에서 명시되며 자주 변경되지 않음
• 데이터베이스 3단계 구조
  • 외부 스키마: 응용프로그램 관점에서의 요구사항, 사용자 관점, DB 정의
  • 개념 스키마: 외부 스키마가 필요로 하는 데이터 모두 모아놓은 것, 설계자 관점
    
(=DB에 저장되는 데이터와 사용자 관계 표현 → 모든 사용자 관점 통합, 조직 전체 통합)
  • 내부 스키마: 데이터베이스가 물리적으로 저장된 형식, 개발자 관점
• ➡︎ 데이터 모델링은 통합 관점의 개념 스키마를 만들어 가는 과정임!
  
  
• 사상 (Mapping)
  • 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
  • 논리적 사상: 외부 화면 및 사용자 인터페이스 스키마 구조는 개념스키마와 연결
  • 물리적 사상: 개념스키마 구조와 물리적 저장된 구조(테이블 스페이스)와 연결
• 논리적 독립성
  • 논리적 사상(외부적-개념적)을 통해 논리적 독립성 보장
  • 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향X
  • 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에는 영향이 없음, 통합구조 변경 가능
• 물리적 독립성
  • 물리적 사상(개념적-내부적)을 통해 물리적 독립성 보장
  • 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마에는 영향X
  • 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없이 저장장치 구조변경 가능, 물리적 구조

6. 데이터 모델링 3요소(개체, 속성, 관계)

• 업무가 관여하는 어떤 것(Thing): 엔터티타입, 엔터티 / 엔터티, 인스턴스, 어커런스
• 어떤 것이 가지는 성격(Attributes): 속성 / 속성값
• 어떤 것들 간의 관계(Relationships): 관계 / 페어링
  
  
• 데이터베이스 인스턴스(Instance)
  • 특정 시점에 데이터베이스에 실제로 저장되어 있는 데이터의 값

개념	복수/집합개념 타입/클래스	개별/단수개념 어커런스/인스턴스
어떤 것	엔터티 타입	엔터티
	엔터티	어커런스/인스턴스
연관	관계	페어링
성격	속성	속성값

7. ERD (Entity Relationship Diagram)

• 데이터 모델 표기법: 엔터티를 사각형, 관계를 마름모, 속성을 타원형으로 표현

8. ERD 표기법을 이용하여 모델링 하는 방법

① 엔터티를 그린 후 적절하게 배치
② 엔터티 간 관계 설정

•  식별자 관계를 우선 설정함
• (식별자 관계: 부모로부터 상속받은 FK(왜래키)가 자식의 PK(기본키)의 일부가 되는 관계)
• 가급적 Cycle 관계도 발생하지 않아야 함

③ 관계명 기술

• 현재형 사용, 지나치게 포괄적인 단어는 지양
• 실제 프로젝트에서는 크게 고려X

④ 관계차수, 관계의 참여도, 선택성 표시

9. 좋은 모델링의 요건

• 완전성: 업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어야 함
• 중복배제: 동일한 사실은 반드시 한번만 기록
• 업무규칙: 업무규칙이 데이터 모델에 표현되어야 함
• 데이터 재사용: 회사 전체 관점에서 공통 데이터 도출, 전 영역 사용할 수 있도록 설계
• 통합성: 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한번만 정의되고 이를 참조, 활용

 

제2절. 엔터티

1. 엔터티

• 업무에 필요한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(실체, 객체)
• 엔터티는 인스턴스의 집합(인스턴스는 엔터티 안의 데이터)
• 예시: 엔터티(과목), 인스턴스(과학, 수학…)

2. 엔터티의 분류

1. 유형, 무형에 따른 분류
   • 유형(Tangible) 엔터티: 물리적인 형태가 있고 안정적이며 지속적 활용 (ex: 교수, 강의실, 학생)
   • 개념(Conceptual) 엔터티: 물리적인 형태는 존재하지 않으나 관리해야 할 개념적 정보 (ex: 수업, 보험상품)
   • 사건(Event) 엔터티: 업무 수행 과정에서 발생, 비교적 발생량 많음, 통계자료에 이용 (ex: 수강신청, 주문)
2. 발생시점에 따른 엔터티(기본/중심/행위)
   • 기본(key) 엔터티: 독립적으로 생성되는 엔터티
   • 중심(main) 엔터티: 기본 엔터티와 행위 엔터티 중간에 존재하는 엔터티
   • 행위(active) 엔터티: 2개 이상의 부모 엔터티로부터 발생, 비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성되는 엔터티, 지속적 정보가 추가되고 변경되어 데이터 양이 가장 많음

3. 엔터티의 특징

• 업무에서 필요로 하는 정보 포함
• 유일한 식별자를 가짐(식별자에 의해 식별이 가능하도록, 관계엔터티 예외)
• 2개 이상의 인스턴스를 포함함(인스턴트의 집합)
• 업무 프로세스에 이용됨
• 속성 없이 엔터티의 이름만 존재할 수 없음(속성이 포함)
• 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계가 존재(통계성, 코드성, 내부필요 엔터티 예외)

4. 엔터티의 명명

• 엔터티 생성 의미대로, 실제 업무에서 사용하는 용어를 사용
• 약어를 사용X, 단수명사 사용
• 이름이 동일한 엔터티가 중복으로 존재X

 

제3절. 속성

1. 속성의 정의

• 사물의 특징 또는 본질적인 성질 (속성이 없다면 실체를 생각할 수 없음)
• 인스턴스에 대해 의미상 더 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
• 엔터티에 속한 인스턴스들의 성격을 구체적으로 나타냄
• 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 대응
• 엔터티, 인스턴스 속성의 관계
  • 1개의 엔터티: 2개 이상의 인스턴스 집합 가짐
  • 1개의 인스턴스: 2개 이상의 속성을 가짐
  • 1개의 속성: 1개의 속성값을 가짐

2. 속성의 특징

• 해당 업무에서 필요하고 관리해야하는 정보
• 모든 속성은 정해진 주식별자에 함수적으로 종속되어야 함
• 하나의 속성은 한 개의 값만 가짐(다중값인 경우 해당 속성을 별도의 엔터티로 분리)

3. 속성의 명명

• 현업에서 사용하는 이름을 부여
• 약어 사용은 가급적 X
• 수식어/소유격 X, 서술식 속성명 X, 명사형 속성형 O
• 전체 데이터 모델에서 유일성 확보

4. (속성의)도메인

• 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위
  ex) 학점: 0.0~4.5 사이의 실수 / 주소: 길이 20자리 이내 문자열
• 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기, 제약사항을 지정

5. 속성의 분류

1. 특성에 따른 분류
   • 기본 속성: 가장 일반적인 속성으로, 원래의 업무로부터 유래된 속성
   • 설계 속성: 데이터 모델링을 위해 새로 만든 속성(코드, 일련번호)
   • 파생 속성: 다른 속성들로부터 유도된 속성(통계, 계산된 값)
2. 분해 가능 여부에 따른 분류
   • 단일 속성: 하나의 의미
   • 복합 속성: 여러 의미, 단일 속성으로 분해 가능
   • 단일값 속성: 속성 1개 함 개의 값
   • 다중값 속성: 속성 1개에 여러 값, 엔터티로 분해 가능
3. 엔터티 구성방식에 따른 분류
   
   • 기본키 속성 (PK, Primary Key): 엔터티의 인스턴스를 구별할 수 있는 속성
   • 외래키 속성(FK, Foregin Key): 타 엔터티의 PK를 참조하는 속성
   • 일반 속성: 엔터티에 포함되고 PK나 FK속성이 아닌 속성

 

제4절. 관계

1. 관계와 페어링(Pairing)

• 관계: 엔터티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태
• 페어링: 엔터티 내 인스턴스간 개별적 관계 → 이것의 집합을 관계로 표현
• 인스턴스의 집합 ➡︎ 엔터티 페어링의 집합 ➡︎ 관계

2. 관계의 분류

1. ERD: 존재에 의한 관계 / 행위에 의한 관계 (구분 없이 단일화된 표기법 사용)
2. UML: 연관 관계 / 의존 관계 (실선과 점선 표기법으로 구분)

3. 관계의 표기법

1. 관계명: 엔터티가 관계에 참여하는 형태. 각 관계는 2개의 관게명 및 관점을 가짐
2. 관계차수(카디널리티): 1:1, 1:N, N:N (관계 엔터티 이용)
3. 관계선택사양: 필수참여(Mandatory), 선택참여(Optional) (필수는 I 선택은 O로 표시)

4. 관계 읽기

 

제5절. 식별자

1. 식별자의 개념

• 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개 속성 중 엔터티를 대표할 수 있는 속성의 의미
• 하나의 엔터티는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재

2. 식별자의 분류

분류	식별자	설명
대표성	주식별자	엔터티 내에서 각 인스턴스를 구분 가능 타 엔터티와 참조관계를 연결가능(PK(기본키)에 해당)
	보조 식별자	엔터티 내에서 각 인스턴스를 구분 가능 대표성을 갖지 못해 참조관계 연결에 사용되지 않음(Candidate key(후보키)에 해당)
목적	내부 식별자	자연스럽게 존재하는 식별자 (본질식별자)
	외부 식별자	관게를 통해 유입되는 타 엔터티의 식별자(Foreign key(외래키)에 해당) 주식별자 속성 또는 일반 속성으로 포함될 수 있음
속성 수	단일 식별자	하나의 속성으로 구성된 식별자
	복합 식별자	둘 이상의 속성으로 구성된 식별자
본질	본질 식별자	업무에 의해 만들어지는 식별자
	인조 식별자	인조 식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자

3. 식별자의 특징

• 유일성: 주식별자에 의해 엔터티 내의 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함
• 최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되야 함
• 불변성: 주식별자가 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함
• 존재성: 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재해야 함 (Null X)

4. 주식별자 도출 기준

• 유일성을 갖는 속성 중 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 지정
• 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정X
  → 구분자가 존재하지 않을 경우 새로운 식별자 생성 (일련번호, 코드 등)
• 복합식별자를 구성할 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않아야 함
  → 주식별자 개수가 많을 경우 새로운 인조 식별자를 생성

5. 식별자 관계와 비식별자 관계

1. 식별자 관계 (실선)
   • 자식이 부모의 기본키(PK)를 상속받아 기본키로 사용하는 경우
   • 강한 연결관계, 부모에 종속, Null X, 1:1 or 1:N 관계
   • 문제점: 자식의 주식별자 속성이 지속적으로 증가할 수 있음 →복잡, 오류 가능성
2. 비식별자 관계 (점선)
   • 부모로부터 속성을 받아 일반 속성으로 사용하는 경우 (약한 종속)
   • 문제점: 부모까지 조인, 불필요한 현상 발생 → SQL 구문 길어져 성능 저하