[SQLD] 데이터 모델링이란?

"데이터 모델링이란?"

복잡한 현실세계를 일정한 표기법에 의해 표현하는 일.

모델링: 모형제작

데이터 모델링: 데이터 모형(구조)를 제작하는 일.

 

데이터 모델링의 목적

시스템을 구축할 때, 어떤 데이터가 필요한지 파악하기 위해 업무의 데이터를 분석하기 위함.

 

모델링의 3가지 관점

- 데이터 관점

- 프로세스 관점

- 데이터와 프로세스의 상관 관점

 

모델링의 특징

- 추상화: 현실세계(일상)를 일정한 형식에 맞추어 표현.

- 단순화: 복잡한 현실세계를 약속에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현.

ex) UML(United Modeling Language)

- 명확화: 누구나 이해하기 쉽게 정확하게 기술.

 

데이터 모델링의 3단계

추상화된 수준에 따라서 개념, 논리, 물리 3단계로 정의됨.

 

1. 개념적 데이터 모델링

현실세계의 데이터를 '추상화'를 통해서 개념세계의 데이터로 표현하는 과정.

2. 논리적 데이터 모델링

개념세계의 개체 타입을 'DBMS'가 사용하는' 논리적 데이터 모델로 변환시키는 과정.

3. 물리적 데이터 모델링

실제 데이터가 저장될 수 있도록 논리적 데이터 모델을 물리적 데이터 구조로 변환시키는 과정.

 

데이터 모델링의 중요성

1. 파급효과

시스템 구축이 완성되가는 시점에서 데이터 모델을 변경해야 하면 많은 비용과 인력이 소모된다.

2. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현

복잡한 구조를 단순하게 표현할 수 있다.

3. 데이터 품질

정보는 기업의 자산이므로 얼마나 정확한 데이터인지가 중요하다. 

모델링을 통해 데이터를 정확하게 관리 가능.

 

데이터 모델링의 유의성: 주의할 점

1. 중복(Duplication) - 데이터의 중복저장

데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람들이 각각의 여러 장소에서 같은 정보를 저장하지 않게 유의해야 함.

2. 비유연성(Inflexibility: 융통성)

데이터 혹은 프로그램이 변경되어도 데이터베이스에는 큰 변화가 없도록 유의해야 함.

*유지보수의 효율적인 관리를 위함.

3. 비일관성(Inconsistency: 불일치)

데이터와 데이터 간 상호연관 관계가 명확하게 정의되어야 한다.