모델링의 이해

모델링의 이해

모델링의 특징

추상화, 단순화, 명확화

데이터 모델링

데이터를 시스템 구축 방법론에 의해 분석하고 설계하여 정보시스템을 구축하는 과정

데이터 모델리의 중요성

• 파급효과(Leverage)  -> 데이터 구조에 따른 영향력
• 간결한 표현(Conciseness)  ->  정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현
• 데이터 품질(Data Quality)  ->  데이터의 정확성과 활용성 (중복 데이터 존재, 유연성/일관성 부족)

데이터 모델링의 유의점

• 중복(Duplication)  ->  여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못하지 않기
• 비유연성(Inflexibility)  ->  사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨
• 비일관성(Inconsistency)  ->  데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의가 필요

데이터 모델리의 3단계

• 개념적 : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링
• 논리적 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성 관계 등을 정확하게 표현
• 물리적 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

데이터독립성의 필요성

• 유지보수 비용 증가
• 데이터 중복성 증가
• 데이터 복잡도 증가
• 요구사항 대응 저하

데이터베이스의 3단계 구조

• 외부스키마(External Schema) : 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
• 개념스키마(Conceptual Schema) : 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것
• 내부스키마(Internal Schema) : 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마

데이터독립성

• 논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않는 것
• 물리적 독립성 : 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않는 것

사상(Mapping)

상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리를 의미

데이터 모델링의 3요소

1. 어떤 것 (Thing)

2. 성격 (Attribute)

3. 관계 (Relationships)

ERD(Entity Relationship Diagram) 작업순서

1. 엔티티를 그림

2. 엔티티를 적절하게 배치

3. 엔티티간 관계를 설정

4. 관계명 기술

5. 관게의 참여도 기술

6. 관계의 필수여부 기술

좋은 데이터 모델의 8요소

1. 완전성 :  업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의

2. 중복배제 : 하나의 DB내에 동일한 사실은 한 번만

3. 업무규칙 : 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공

4. 데이터 재사용 : 데이터가 독립적으로 설계되어야 함

5. 의사소통 : 업무규칙은 엔티티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현

6. 통합성