PART1: 데이터 모델링 SECTION 01 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링의 정의 :

 

업무에 필요로 하는 데이터를 시스템 구축 방법론에 의해 분석/설계 하여 정보시스템(DB)을 구축하고 개발 및 데이터 관리에 사용한다.

 

 

 

 

 

데이터 모델링의 특징 :

 

특징	설명
추상화	현실세계를 간략하게 표현
단순화	누구나 쉽게 이해하도록 표현
명확화	명확하게, 한 가지 의미로 해석되도록 표현

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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좋은 모델링의 3대 요건 :

 

1. 중복배제 : 모델링은 중복된 데이터를 배제하고, 각 데이터 객체의 역활에 맞게 표현해야한다.

중복 배제를 통해 데이터 저장 공간을 효율적으로 활용할 수 있으며, 갱신 이상이나 삭제이상등의 문제를 예방한다.

 

2. Business Rule : 데이터 모델링은 해당 비즈니스 규칙, 정책 및 내부 혹인 외부 체계의 규제 등을 반영해야한다. 이를 통해 실제 비즈니스 프로세스의 요구사항에 부합하는 모델링을 구현할 수 있다.

 

3. 완전성 : 좋은 데이터 모델링은 모든 엔티티, 속성, 관계 및 제약 조건을 포함하여 데이터베이스 설계를 완전하게 만들어야 한다. 완전성을 확보함으로써 데이터의 일관성이 유지 되고,  사용시 발생할 수 있는 문제를 예방할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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관점 :

 

 

 

 

1. 데이터 관점

 

• 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미

 

• 업무가 어떤 데이터와 과련이 있으며 무슨 관계인지에 대해 모델링 ( What, Data)

 

• 구조분석, 정적분석

 

 

 

 

 

2. 프로세스 관점

 

• 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 의미

 

• 업무가 실제하고 있는 일은 무엇이며 어떻게 해야 하는지에 대해 모델링 ( How, Process )

 

• 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석

 

 

 

 

 

 

3. 데이터와 프로세스의 상관 관점

 

• 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미

 

• 업무를 처리하는 방법에 따라 어떤 영향을 받는지에 대한 모델링( Interaction )

 

• CRUD ( Create Read Update Delete ) 분석

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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단계 :

 

 

1. 개념적 데이터 모델링 Conceptual Data Modeling

 

• 전시적 관점, 업무 관점

 

• 추상화 수준이 가장높은 모델링

 

• 엔터티와 속성을 도출하고, 개념점 ERD를 작성하는 단계

   

       추상화, 업무중심적,포괄적,개념적

 

 

 

 

 

2. 논리적 데이터 모델링 Logical Data Modeling

 

• 특징 DB 모델에 종속된다.

 

• 식별자를 정의하고 관계,속성등을 모두 표현하는 단계

 

• 정규화를 통해 재사용성을 높임

         정규화, 재사용성, 신뢰성

 

 

 

 

 

3. 물리적 데이터 모델링 Physical Data Modeling

 

• 성능,보안,가용성 등을 고려하여 데이터 베이스를 실제 구축

 

• 테이블, 인덱스, 함수 등을 생성하는 단계