2. 데이터베이스 모델링

데이터베이스모델링의 이해

데이터베이스를 사용하기 전에 데이터베이스 사용에 대한 계획을 세워야 한다! -> 한정적 자원의 효율성 극대화
어떤 사항을 고려해야 할까?

 

데이터관리의 필요

비즈니스적 관점: 어떤 데이터를 저장해야 하는가?

컴퓨터 프로그래머 관점: 어떻게 데이터를 저장해야 하는가?

 

데이터베이스 시스템 구현 과정

 

데이터베이스 모델링의 개념

데이터의 의미를 파악하고 데이터와 관여하는 업무 프로세스를 개념적으로 정의하고 분석하는 작업

 

모델링: 디자인, 설계, 표준화
모델: 표준화된 기본 틀

 

모델링 단계

 

데이터 모델

사용할 데이터를 선별하여 데이터베이스에 체계적으로 구조화하여 저장·사용할 방법이 필요

데이터 모델 ▶ 의미, 데이터 타입, 연산 등을 명시하기 위해 사용할 수 있는 개념들의 집합

데이터 모델링 ▶ 실세계의 일부분을 DBMS가 지원하는 데이터 모델의 형태로 나타내는 과정

 

 

데이터베이스 모델링의 단계

• 개념적 데이터 모델링
  모델링 요구사항의 해석 오류를 방지
  실세계의 데이터를 개념적으로 일반화시켜 데이터 구조, 데이터 타입, 속성, 관계, 제약조건 등을 이끌어내는 과정
• 논리적 데이터 모델링
  특정 DBMS의 구현 모델에 맞춰 데이터를 표현하는 과정
  데이터 정의 언어로 기술된 개념 스키마 생성
• 물리적 데이터 모델링
  데이터베이스 파일의 내부 저장구조, 파일 구성, 인덱스, 접근 경로 등을 결정하는 과정
  

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사용자 요구사항 분석

사용자 요구사항의 필요성

• 사용자의 요구를 명세하지 않고 데이터베이스 설계 및 개발을 진행하는 경우
  결과물의 완성도 저하 및 사용자 신뢰도 추락
  개발 후, 발생하는 에러 수정에 많은 추가 비용 지출
• 시스템의 대상이 되는 업무를 분석
  정보 시스템의 데이터베이스가 신속하고 효과적으로 업무 처리를 지원
  필요한 데이터를 저장 및 운용할 수 있는 구조 개발

 

사용자 요구사항 분석

• 데이터에 대한 충분한 사전 분석 없이 적절한 설계가 불가능
  데이터베이스의 활용 범위가 확대됨에 데이터베이스의 효율적 운용에 초점
  데이터베이스의 구조가 점차 복잡해지고 수명 주기가 단축되고 때문에 신속, 정확성이 요구
• 도출, 분석, 기록 단계로 수행

국제 표준화: IEEE-Std-830

 

사용자 요구사항 분석 과정

 

• 요구사항 도출
  구축대상, 프로젝트 목표, 범위를 기준으로 조사범위를 결정
  업무관계자 인터뷰
  외부자료 수집 및 분석
• 요구사항 분석
  도출된 요구사항의 명확성, 완전성, 모호성 검증
  불완전한 부분이 존재할 경우 요구사항 도출단계 재수행
  요구사항을 분류하여 통합 또는 분리
• 요구사항 기록
  요구사항 목록 정리 및 관리자의 승인
  정리된 요구사항을 형식에 맞춰 문서화
  프로젝트 종료 때까지 반영 여부 지속적 관리

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ER 모델

ER 모델의 개념

• 1976년 카네기 멜론 대학의 Peter Chen 박사에 의하여 제안
• 개념적 모델링 단계에서 사용되는 데이터 모델
• 실세계의 속성들로 이루어진 개체(entity)와 개체 사이의 관계(relationship)를 정형화시킨 모델
• 구성요소
  개체 집합, 관계 집합, 속성

 

개체 집합

• 개체(entity)
  실세계에 존재하는 다른 객체와 구별되는 유무형의 사물
  개체를 설명하는 여러 속성들로 구성
• 개체 집합(entity set)
  같은 속성을 공유하는 개체들의 모임

 

관계 집합

• 관계
  개체와 개체 사이의 연관성
• 관계 집합
  개체 집합 간의 전체적 연결 관계

 

 

속성의 개념

• 개체를 구체적으로 설명하는 특성
• 속성에 포함될 수 있는 값의 특성에 따라 여러 종류로 구분
• 속성의 종류
  단순 속성과 복합 속성
  단일값 속성과 다중값 속성
  유도 속성과 저장속성
  널(null) 속성

 

단순 속성과 복합 속성

• 단순 속성: 더 이상 작은 구성요소로 나눌 수 없는 속성
• 복합 속성: 더 작은 구성요소로 나눌 수 있는 속성

 

단일값 속성과 다중값 속성

• 단일값 속성: 하나의 개체에 대해 단 하나의 값만을 갖는 속성
• 다중값 속성: 하나의 개체에 대해 여러 개의 값을 갖는 속성

 

유도 속성과 저장속성

• 유도 속성: 다른 속성의 값으로부터 값이 유추될 수 있는 속성
• 저장 속성: 유도 속성을 위해 사용될 수 있는 속성

 

 

제약 조건

• 데이터 모델은 데이터, 의미, 구조, 연관성 및 데이터의 조건을 표현하기 위한 도구
• ER 모델은 개체와 관계에 대한 표현의 정확성을 위해 데이터가 항상 준수해야 하는 제약조건을 정의할 수 있는 방법을 제공
• 제약조건(constraints)의 종류
  사상수
  참가 제약조건
  키 속성

 

사상수 (mapping cardinality)

관계 집합에 참가한 개체 집합들에 대해 각각의 개체가 얼마만큼의 관계를 맺을 수 있는지 명시한 수

 

1. 일대일

 

2. 일대다, 다대일

 

3. 다대다

 

화살표를 받은 쪽이 1(특정)

화살표 없는 쪽이 다

 

 

참가 제약조건(participation constraints)

• 전체적 참가: 어떤 개체 집합의 모든 개체가 관계 집합에 참여 하는 조건
• 부분적 참가: 어떤 개체 집합의 일부 개체가 관계 집합에 참여 하는 조건

부분적 참가에 두 줄 표시

 

 

키 속성

키(key): 각 개체를 구별하는데 사용되는 유일한 값을 가지는 속성의 집합

개체를 찾는 역할

관계 집합의 특정 관계를 찾는 역할

 

특수 속성과 관계

• 관계 집합의 속성: 두 개체 집합의 관계에서 생성되는 값을 저장하는 속성  ex) 신청 시각
• 재귀적 관계: 한 개체 집합이 자기 자신과 관계 집합 을 형성하는 관계  ex) 선수 과목 코드

 

 

특수 관계

• 약한 개체 집합: 개체의 존재 유무가 관계를 맺고 있는 개체의 존재에 종속되는 개체 집합 
• 강한 개체 집합: 약한 개체 집합과 연결되는 일반 개체 집합

강한: 한 줄

약한: 두 줄