Skip to main content

Data Modeling

데이터 모델링은 현실 세계의 정보를 데이터베이스로 표현하기 위한 방법입니다.

특징​

데이터 모델링엔 3가지 특징이 있습니다:

  • 추상화: 현실 세계의 데이터를 데이터베이스 구조로 단순화하여 표현하는 과정.
  • 단순화: 복잡한 현실 데이터를 모델링 규칙에 따라 이해하기 쉬운 형태로 표현.
  • 명확성: 데이터 간의 관계와 제약 조건을 명확하게 정의하여 모호성을 제거.

모델링 단계​

  • 개념: 현실 세계의 데이터를 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)로 표현하는 단계. (예: 개념적 ERD)
  • 논리: 개념 모델을 특정 DBMS에 맞게 논리적 구조(테이블, 컬럼, 키 등)로 변환하는 단계.
  • 물리: 논리 모델을 실제 데이터베이스 환경에 구현하는 단계로, 인덱스, 파티션, 저장소 구조 등을 정의.

모델링 관점​

  • 데이터: 데이터의 구조와 관계 중심의 관점. (무엇을 저장할 것인가?)
  • 프로세스: 데이터 처리 흐름 중심의 관점. (어떻게 처리할 것인가?)
  • 데이터와 프로세스: 데이터와 프로세스 간의 상호작용을 고려한 통합적 관점.

ERD​

Entity-Relationship Diagram

ERD(Entity-Relationship Diagram)는 데이터 모델링의 핵심 도구로, 시스템 내 주요 개체(Entity)와 그들 간의 관계(Relationship)를 시각적으로 표현한다. 이를 통해 데이터 구조를 명확히 이해하고, 설계 단계에서 오류를 줄일 수 있다.

E-R 다이어그램은 정보처리기사 시험에도 출제되는 개념이어서 알아두면 좋습니다.

모델링 고려사항​

  • 모델 독립성: 데이터 모델이 특정 DBMS나 기술에 종속되지 않도록 설계.
  • 고객 요구사항 간결 명확 표현: 복잡한 비즈니스 요구사항을 단순하고 명확하게 모델에 반영.
  • 데이터 품질 확보 (표준 정의): 데이터 표준화, 명명 규칙, 무결성 제약 등을 통해 품질 보장.