데이터 모델링이란?

데이터 모델링?

데이터 모델링은 데이터 흐름을 도식화하는 과정입니다. 데이터를 추상화한 데이터 모델은 데이터베이스의 골격을 이해하고 그 이해를 바탕으로 SQL 문장을 기능과 성능적인 측면에서 효율적으로 작성할 수 있기 때문에, 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 과정입니다!

데이터 모델링의 특징

추상화: 현실 세계를 일정한 형식에 맞춰 간략하게 표현

단순화: 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 제한된 표기법이나 언어를 사용

명확화: 명확하게 의미가 해석되어야 하고 한 가지 의미만을 가져야함

 

데이터 모델링의 필요성

데이터베이스를 구성할때 자원을 효율적으로 사용하고, 비즈니스 로직이 이해하기 쉽도록 설계 단계에서 데이터 모델링은 잘 해야 데이터가 꼬여버리거나 SQL을 비효율적으로 작성하는 문제를 방지할 수 있고 추후에 시스템을 변경해야 하는 경우에도 잘 대처할 수 있게됩니다.

 

 

데이터 모델링의 단계

1. 요구사항 수집 및 분석

업무 프로세스를 완벽하게 이해하고 요구항을 분석하는 단계.  어떠한 업무를 데이터화하여 모델링 할 것인지 파악해야합니다

학생 정보 관리 DB를 만든다면 정보 조회, 학점 취득 같은 필요한 기능들을 파악해야 합니다. 요구 사항을 구체화 하면서 시스템을 구축하는데 필요한 Entity, attribute, relation등을 파악합니다.

 

2.개념적 데이터 모델링

시스템에 필요한 데이터를 모델링하는 단계입니다. 추상화 수준이 높으며 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 진행합니다. 이 단계에서

 각 Entity간의 관계를 표현하기 위해 ERD(엔티티- 관계 다이어그램)을 생성합니다.

 

3. 논리적 데이터 모델링

개념적 데이터 모델링을 논리적 데이터 모델링으로 변환합니다. 식별자를 도출하고 엔터티의 속성과 관계 등 필요한 모든 릴레이션을 정의합니다. 그리고 정규화를 진행해 데이터 모델의 독립성을 확보하고 재사용성을 높입니다. 이 과정을 통해 관계형 데이터 모델이 완성되면 업무의 구체적인 모습과 흐름에 따른 구체화된 업무 중심의 데이터 모델을 만들어냅니다. 즉 논리적 데이터 모델링은 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법입니다.

4. 물리적 데이터 모델링

이전까지 해온 데이터 모델링을 바탕으로 실제 데이터베이스를 구축합니다. 이 과정에서 테이블, 인덱스, 함수 등을 실제로 생성하며 성능, 보안, 가용성 등 물리적인 성격을 고려해서 데이터 베이스를 구축합니다.

 

 

데이터 모델링시 고려해야 할 사항

데이터 모델의 독립성

추후 확장될 수 있음를 고려해서 데이터 모델의 독립성을 확보합니다. 독립성이 확보된 모델은 업무 변화에 능동적으로 대응 할 수 있습니다. 독립성을 확보하기 위해서는 정규화를 통해 중복 데이터를 제거해야 합니다.

 

참고

https://inpa.tistory.com/entry/DB-%F0%9F%93%9A-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%A7%81-1N-%EA%B4%80%EA%B3%84-%F0%9F%93%88-ERD-%EB%8B%A4%EC%9D%B4%EC%96%B4%EA%B7%B8%EB%9E%A8

📋 데이터 모델링 개념 & ERD 다이어그램 작성 💯 총정리

https://mangkyu.tistory.com/27

[Database] 6. 데이터 모델링(Data Modeling)

https://coding-factory.tistory.com/869