1절. 데이터 모델의 이해
1. 모델링의 이해
1) 모델링의 정의
- 복잡한 개념을 일정한 표기법으로 나타냄
- a hypotential or stylized representation
- 사물 또는 사건에 대한 관점∙양상을 명확히 하는 것
- 모델: 현실세계의 추상화된 반영
2) 모델링의 특징
- 추상화: 복잡 ⇾ 일정형식에 따라 표현 (형식표현)
- 단순화 : 난해 ⇾ 단순
- 명확화: 누구나 이해하게
- 모델링 = 추상화 + 단순화 + 명확화
- 정보시스템 구축: 계획/분석/설계 ⇾ 구축/운영 (데이터 모델링은 계획/설계 ⇾ 구축)
2. 데이터 모델링
: 해당 업무에 어떤 데이터가 있는지 혹은 요구되는지 분석하는 방법
1) 데이터 모델링의 제공기능
- 시스템 가시화
- 시스템 구조와 행동 명제화
- 문서화
- 세부사항 배제
- 목표에 따른 상세수준의 표현방법 제공
2) 데이터 모델링의 중요성 및 유의점
- 파급효과(Leverage): 집행단계⇧ ⇒ 부정적 나비효과 大 ∴데이터 설계 중요
- 간결한 표현
- 데이터 품질(Data Quality)
주의사항
- 중복(정규화로 해결)
- 비유연성(↔ 사소한 변화에도 실제변경 최소화)
- 비일관성 : 데이터의 중복이 없어지고 비일관성은 발생 ↔ 데이터 연결시 이력데이터 누적 필요
- ex)신용 상대에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력정보를 갱신
3. 데이터 모델의 3단계 과정
1) 개념적 데이터 모델링(Control Data Modeling)
- 추상화(형식화) ↑, 업무 중심적, 포괄적
- ER기반, DBMS 독립적, ERD생성
2) 논리적 데이터 모델링(Logicla Data Modeling)
- Key, 속성, 관계 정의
- 재사용성↑
- DBMS에 종속적, 정규화 수행, 반정규화 수행
3) 물리적 데이터 모델링
- 성능, 저장등을 설계 ⇾ DB에 이식
- 실제 구축 (테이블 및 인덱스 설계)
