DB Modeling 개요

1. 모델링

- 모델링의 필요성

복잡한 현실세계를 단순화하고 목적에 부합하며 정확한 내용을 표현하기 위함

- 모델링의 특징

1. 단순화 : 복잡한 현실 세계를 선택과 집중을 통해 목적에 부합하는 필요한 것만 선택하는 것

2.추상화 : 현실세계의 다양한 현상을 일정한 형식의 표기법으로 관련있는 비슷한 수준끼리 묶어낸 것

3.명확화: 누구나 쉽게 이해할 수 있게 애매모호함을 제거하고 정확하게 기술하는 것

 

2. 데이터 모델링

관계형 데이터 베이스 저장

- 각 데이터의 종류를 한눈에 파악하기 쉽고, 데이터 테이블 간의 관계를 통해 연관있는 데이터들이 어떻게 누적되어 가는지 한눈에 파악하기 쉽다.

- 중복값이 제거되어 중복된 데이터로 인한 문제들을 해결할 수 있다.

 

관계형 데이터 베이스 저장을 위한 설계

- 각 테이블들이 어떤 기준으로 따로 만들어져야 하는지에 대한 기준을 세울 수 있어야 한다.

- 테이블들의 컬럼이 어떤 의미인지 파악해서 테이블 별로 정의될 수 있도록 해야 한다.

- 데이터들 간에 어떤 관계들이 있는지를 확인하고 설 관련 있는 테이블들 간에 어떤 관계를 맺어야 하는지 정의할수 있어야 한다.

 

소프트웨어 개발절차에 따른 정보시스템 구축 절자

- 폭포수(Waterfall)모델 방식으로 일반적인 소프트웨어 개발 절차이다.

- 정보시스템이란 데이터를 입력받아 처리하여 정보를 산출하는 시스템이다.

- 기업환경에서 업무처리나 경영 의사결정에 필요한 데이터를 수집, 저장, 가공, 배분하게 된다.

데이터 관점 모델링

- 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터 간의 관계는 무엇인지에 대한 모델링을 통해 ERD를 산출하고 물리적 데이터베이스 설계와 데이터베이스 구축 및 튜닝까지의 과정이 포함된다.

프로세스 모델링

- 업무가 어떻게 구성되고, 업무의 처리절차, 방법이 어떻게 되는지를 모델로 표현하는 단계

상관 모델링

- 데이터르 가지고 하는 일에 따라 데이터가 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링 하는 단계

데이터 모델링의 이해관계자

- 정보 시스템을 구축하는 모든 사람은 데이터 모델링도 전문적으로 할 수 있거나 적어도 완성된 모델을 정확하게 해설할 수 있어야 한다.

- IT 종사자가 아닌 경우에도 해당 업무에서 정보화를 추진하는 위치에 있는 사람 또한 데이터 모델링에 대한 개념 및 세부사항에 대해 어느 정도 지식을 가지고 있어야 한다.

- 현업 IT업무 담당자 또한 모델링을 이해할 수 있어야 프로젝트 수행 중 의사소통을 잘 할 수 있고 업무를 잘못 해석하여 잘못된 시스템을 구축하는 위험을 줄일 수 있다.

 

데이터 모델 표기법

IE 표기법 vs 바커 표기법

IE표기법이 범용적인 표기법이나, 바커 포기법이 논리 모델링 단계에서 배타 관계나 슈퍼 서브 속성에 대한 표기에 있더 거 구체적으로 표현이 가능하다.

관계형 모델

- 릴레이션

-무결성

무결성은 데이터 값이 정확한 상태를 의미한다.(완전성과 정확성)

정합성은 데이터가 서로 모순이 없이 일관되게 일치해야 함을 의마하는 반면, 무결성은 데이터가 완전하고 정확해야 한다는 의미이다.

-무결성의 종류 및 설명

무결성 종류	무결성 특징
엔터티 무결성 (Entity Integrity)	모든 인스턴스는 고유해야 하며 인스턴스를 대표하는 속성에는 널값을 가지면 안된다.
참조 무결성 (Referentail Integrity)	인터티의 외래 식별자 속성은 참조하는 엔터니의 주식별자 값에 포함되거나 널이어야 한다.
도메인 무결성 (Domain Integrity)	특정 속성 값은 같은 데이터 타입, 길이, 널 여부, 중복 값 허용, 기본 값 등 동일한 범주의 값만 존재해야 한다.
업무 무결성 (Business Integrity)	기업에서 업무를 수행하는 방법이나 데이터를 처리하는 규칙을 의미한다.