[데이터 모델링의 이해]

데이터 모델링
- 정보 시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
- 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
- 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

1. 모델링의 특징
- 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가질 수 있음
- 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 하는 단순화의 의미를 가지고 있음
- 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가짐

* 발생시점에 따른 엔터티 분류
- 기본/키엔터티(Fundamental Entity, Key Entity)
- 중심엔터티(Main Entity)
- 행위엔터티(Active Entity)

2. 데이터 모델링이 필요한 이유
- 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현
- 분석된 모델을 가지고 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위한 것
- 데이터모델링 자체로서 업무의 흐름을 설명하고 분석하는 부분에 의미를 가지고 있음

3. 데이터 모델링 유의점
~ 중복(Duplication), 비유연성(Inflexibility), 비일관성(Inconsistency)
- 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화한다
- 데이터의 정의를 데이터의 사용프로세스와 분리하여 유연성을 높인다
- 데이터간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터가 유지되도록 한다

4. 개념적 데이터 모델링
- 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행
- 전사적 데이터 모델링
- EA 수립 시 많이 이용

5. 논리적 데이터 모델링
- 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음

6. 물리적 데이터 모델링
- 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계

7. 데이터베이스 스키마 구조 3단계
- 외부스키마(External Schema) : 실세계에 존재하는 데이터를 어떤 형식, 구조, 배치화면을 통해 사용자에게 보여줄 것인지 정의
- 개념스키마(Conceptual Schema) : 조직 전체의 관점의 통합적 표현
- 내부스키마(Internal Schema) : 데이터베이스의 물리적 저장 구조 정의

8. ERD 작성 순서
1) 엔터티를 그린다
2) 엔터티를 적절하게 배치한다
3) 엔터티간 관계를 설정한다
4) 관계명을 기술한다
5) 관계의 참여도를 기술한다
6) 관계의 필수여부를 기술한다

9. 엔터티 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보(예, 환자, 토익의 응시 횟수)
- 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다
- 영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합이어야 한다(‘한 개’가 아니라 ‘두 개 이상’)
- 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다
- 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다
- 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야 한다
- 가능하면 약어를 사용하지 않는다

10. 속성(Attribute)
- 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위

11. 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계
- 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다
- 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다
- 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 갖는다

12. 속성의 특성에 따른 분류
- 기본속성 : 사원이름, 직책이름, 고용일자 등 가장 기본적인 속성
- 설계속성 : 업무에 필요한 데이터 외에 데이터 모델링을 위해, 업무를 규칙화하기 위해 속성을 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성
- 파생속성 : 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성으로, 계산된 값들이 여기에 해당한다. 다른 속성에 영향을 받으므로, 영향받는 속성을 알아두어야 하는등 유의할 점이 많아서 가급적 적게 정의하는 것이 좋다. 데이터 조회할 때 빠른 성능을 낼 수 있도록 하기 위해 원래 속성의 값을 계산하여 저장할 수 있도록 만든 속성

13. 도메인(Domain)
- 각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인이라 하며, 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것

14. 속성의 명칭 부여
- 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여한다
- 서술식 속성명은 사용하지 않는다
- 약어 사용은 가급적 제한한다
- 전체 데이터모델에서 유일성 확보하는 것이 좋다

* ERD 에서는 존재적 관계와 행위에 의한 관계를 구분하지 않지만 클래스다이어그램에서는 이것을 구분하여 연관관계와 의존관계로 표현

15. 관계
- 존재적 관계와 행위에 의한 관계로 나누어볼 수 있다
- 부서와 사원 엔터티 간의 ‘소속’ 관계는 존재적 관계의 사례이다
- 주문과 배송 엔터티 간의 ‘배송근거’ 관계는 행위에 의한 관계의 사례이다

16. 관계의 표기법
- 관계명(Membership) : 관계의 이름
- 관계차수(Cardinality) : 1:1, 1:M, 1:N
- 관계선택사양(Optionality) : 필수관계, 선택관계

17. 관계 읽기
- 기준(Source) 엔터티를 한 개(One) 또는 각(Each)으로 읽는다
- 대상(Target) 엔터티의 관계참여도 즉 개수(하나, 하나 이상)를 읽는다
- 관계선택사양과 관계명을 읽는다

18. 관계 도출 시 체크사항
- 두 개의 엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?
- 두 개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생되는가?
- 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
- 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사(Verb)가 있는가?
* 동사는 관계를서술하는 업무기술서의 가장 중요한 사항

19. 식별자의 종류
- 엔터티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자(Primary Identifier)와 보조식별자(Alternate Identifier)로 구분
- 엔터티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자(Foreign Identifier)로 구분
- 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일식별자(Single Identifier)와 복합식별자(Composit Identifier)로 구분
- 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질식별자와 인조식별자로 구분

20. 주식별자의 특징
- 유일성 : 주식별자에 의해 엔터티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함
- 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
- 불변성 : 주식별자가 한 번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함
- 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재(Null 안됨)


* 식별자의 분류 체계
[대표성 여부]
- 주식별자 : 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이며, 타 엔터티와 참조관계를 연결할 수 있는 식별자
- 보조식별자 : 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이나 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결을 못함
[스스로 생성여부]
- 내부식별자 : 엔터티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자
- 외부식별자 : 타 엔터티와의 관계를 통해 타 엔터티로부터 받아오는 식별자
[속성의 수]
- 단일식별자 : 하나의 속성으로 구성된 식별자
- 복합식별자 : 둘 이상의 속성으로 구성된 식별자
[대체여부]
- 본질식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자
- 인조식별자 : 업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자