데이터 모델링

일반적인 시스템 개발 절차

1. 개념 모델링 (Conceptual Modeling): 프로젝트의 요구사항을 수집하고 이를 개념적 데이터 모델로 표현합니다. 이 모델은 비즈니스 프로세스와 데이터 요구사항을 이해하는 데 사용됩니다.
2. 논리 데이터 모델링 (Logical Data Modeling): 개념 모델을 기반으로 데이터 모델을 논리적으로 설계합니다. 엔터티, 속성, 관계 등을 정의하여 데이터 구조를 명확히 합니다.
3. 분석 모델링 (Analysis Modeling): 시스템의 기능 및 동작을 분석하고 요구사항을 기반으로 시스템의 기능적인 측면을 설계합니다. 유스케이스 다이어그램, 시퀀스 다이어그램 등을 사용하여 시스템의 동작을 명세화합니다.
4. 물리 데이터 모델링 (Physical Data Modeling): 논리적 데이터 모델을 기반으로 실제 데이터베이스 시스템에서 사용될 데이터 모델을 설계합니다. 테이블, 인덱스, 제약 조건 등을 정의하여 데이터베이스 구조를 명확히 합니다.
5. 설계 모델링 (Design Modeling): 시스템의 아키텍처 및 디자인을 계획하고 구조화합니다. 소프트웨어의 컴포넌트, 모듈, 인터페이스 등을 설계하여 시스템의 구조를 명세화합니다.
6. 데이터베이스 구축 및 애플리케이션 개발 (Database Construction and Application Development): 데이터베이스를 구축하고 소프트웨어 애플리케이션을 개발합니다. 이 단계에서는 프로그래밍 언어 및 개발 도구를 사용하여 시스템을 구현합니다.
7. 운영 시스템 (Operation System): 개발된 시스템을 실제 운영 환경에 배포하고 운영합니다. 이 단계에서는 시스템의 성능을 모니터링하고 유지보수를 수행하여 시스템이 원활하게 운영되도록 합니다.

이러한 단계들은 프로젝트의 특성과 요구사항에 따라 조정될 수 있으며, Agile 방법론과 같은 새로운 개발 접근 방식을 적용하여 점진적이고 유연한 개발을 수행할 수도 있습니다.

 

데이터 모델

데이터 모델은 현실 세계의 데이터를 추상화하고 표현하는 방법입니다. 데이터 모델은 데이터베이스 설계 및 관리, 소프트웨어 개발 및 비즈니스 분석에서 사용됩니다. 주요 목적은 데이터의 구조와 관계를 명확하게 정의하여 정보를 효율적으로 저장, 검색 및 관리하는 데 있습니다.

1. 개념적 데이터 모델 (Conceptual Data Model): 비즈니스 요구사항을 기반으로 데이터베이스를 추상화하는 모델입니다. 개념적 데이터 모델은 비즈니스 개체, 속성 및 관계를 표현하여 비즈니스 요구사항을 이해하는 데 사용됩니다. 주로 엔터티-관계(ER) 다이어그램을 사용하여 표현됩니다.
2. 논리적 데이터 모델 (Logical Data Model): 개념적 데이터 모델을 논리적 구조로 변환하는 모델입니다. 논리적 데이터 모델은 데이터베이스 시스템이 구체화될 때 실제로 사용되는 데이터 구조를 정의합니다. 주로 테이블, 열, 기본 키, 외래 키 등의 요소로 표현됩니다.
3. 물리적 데이터 모델 (Physical Data Model): 물리적 데이터 모델은 데이터베이스 시스템에서 데이터를 저장하는 실제 구조를 정의합니다. 물리적 데이터 모델은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 종류 및 설정에 따라 달라질 수 있습니다. 주로 테이블 스페이스, 인덱스, 파티션 등으로 표현됩니다.

데이터 모델링 과정은 데이터 요구사항을 수집하고 분석하여 개념적 모델을 작성한 후, 이를 논리적 모델로 변환하고 최종적으로 물리적 모델을 작성하는 단계로 진행됩니다. 이 과정은 데이터베이스 설계 및 구축의 핵심 요소이며, 시스템의 효율성과 성능에 영향을 미칩니다.

 

데이터 모델의 분류

1. 구조에 따른 분류:
   • 계층형(Hierarchical) 데이터 모델: 부모-자식 관계를 표현하여 데이터를 트리 구조로 조직화합니다. 예시로는 IBM의 IMS(Information Management System)가 있습니다.
   • 네트워크(Network) 데이터 모델: 다대다(many-to-many) 관계를 표현할 수 있는 데이터 모델로, 그래프 구조를 사용하여 데이터를 조직화합니다. 예시로는 CODASYL(COnference on DAta SYstems Languages)이 있습니다.
   • 관계형(Relational) 데이터 모델: 테이블 형식으로 데이터를 저장하며, 테이블 간의 관계를 정규화하여 표현합니다. 대표적인 예시로는 SQL 데이터베이스가 있습니다.
   • 객체지향(Object-Oriented) 데이터 모델: 객체와 클래스를 사용하여 데이터를 표현하며, 상속과 다형성 등의 개념을 지원합니다. 예시로는 오라클의 Object-Relational DBMS가 있습니다.
   • 문서(Document) 데이터 모델: JSON이나 XML과 같은 문서 형식으로 데이터를 저장하며, 비구조적인 데이터를 표현하는 데 사용됩니다.
2. 용도에 따른 분류:
   • 개념적(Conceptual) 데이터 모델: 비즈니스 요구사항을 기반으로 데이터베이스를 모델링합니다.
   • 논리적(Logical) 데이터 모델: 개념적 모델을 더 상세하게 정의하여 데이터베이스 시스템의 구조를 설계합니다.
   • 물리적(Physical) 데이터 모델: 실제 데이터베이스 시스템에서 사용되는 데이터 구조를 정의합니다.
3. 접근 방식에 따른 분류:
   • 정적(Static) 데이터 모델: 데이터의 구조와 관계를 정의하며, 데이터의 상태 변화를 다루지 않습니다.
   • 동적(Dynamic) 데이터 모델: 데이터의 상태 변화와 이벤트 처리를 포함하여 데이터의 동작을 정의합니다.
4. 다른 기준에 따른 분류:
   • 개체-관계(Entity-Relationship) 모델: 엔터티와 엔터티 간의 관계를 중심으로 모델링합니다.
   • 속성-값(Attribute-Value) 모델: 속성과 속성 값의 쌍으로 데이터를 표현합니다.
   • 관계-저장구조(Relationship-Storage Structure) 모델: 데이터의 물리적 저장 구조를 고려하여 모델링합니다.

 

데이터베이스 설계 순서

1. 요구사항 분석:
   • 시스템의 목적과 사용자 요구사항을 이해하고 문서화합니다.
   • 데이터베이스에 저장될 데이터 유형, 양 및 관계를 파악합니다.
   • 필요한 데이터 항목과 엔터티를 식별하여 정의합니다.
2. 개념적 설계:
   • 개념적 데이터 모델을 만들어 시스템의 논리적 구조를 설계합니다.
   • 엔터티와 엔터티 간의 관계를 정의하고, 주요 속성을 식별합니다.
   • 개념적 모델은 ER(Entity-Relationship) 다이어그램으로 표현됩니다.
3. 논리적 설계:
   • 개념적 모델을 논리적 데이터 모델로 변환합니다.
   • 테이블 간의 관계를 정의하고, 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화합니다.
   • 주요 테이블과 각 테이블의 속성을 설계합니다.
4. 물리적 설계:
   • 논리적 모델을 물리적 데이터 모델로 변환합니다.
   • 데이터 타입, 크기 및 제약 조건을 결정하여 각 테이블을 생성합니다.
   • 인덱스, 파티셔닝 등의 데이터베이스 성능을 향상시키는 기술을 적용합니다.
5. 구현 및 테스트:
   • 설계된 데이터베이스를 실제로 구현하고, 데이터를 적재하여 테스트합니다.
   • 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 선택하고 설치하며, 필요한 스키마를 생성합니다.
   • 데이터베이스의 성능, 안정성 및 일관성을 검증하기 위해 다양한 테스트를 수행합니다.
6. 배포 및 유지보수:
   • 구현된 데이터베이스를 운영 환경에 배포하고, 사용자 및 관리자에게 교육을 제공합니다.
   • 데이터베이스 시스템을 지속적으로 모니터링하고 유지보수를 수행하여 성능을 최적화하고 장애를 예방합니다.
   • 필요한 경우 데이터베이스의 구조나 기능을 업데이트하고 확장합니다.
   •  

개체 관계 모델(Entity-Relationship Model)

개체 관계 모델(Entity-Relationship Model)은 데이터베이스 설계 및 모델링에서 가장 널리 사용되는 모델 중 하나입니다. 이 모델은 현실 세계의 데이터를 개체(Entity)와 그들 간의 관계(Relationship)로 표현합니다. 개체는 데이터베이스에서 저장될 수 있는 실제 사물이나 개념을 나타내며, 관계는 개체들 간의 연관성을 나타냅니다.

1. 개체(Entity): 현실 세계에서 식별 가능한 사물이나 개념을 나타냅니다. 예를 들어, 학생, 교수, 강의 등이 개체가 될 수 있습니다. 개체는 일반적으로 사각형으로 표시됩니다.
2. 속성(Attribute): 개체의 특성이나 속성을 나타냅니다. 예를 들어, 학생 개체의 속성으로는 학번, 이름, 성별 등이 있을 수 있습니다. 속성은 타원형으로 표시되며, 개체와 연결된다.
3. 관계(Relationship): 개체들 간의 연결이나 상호 작용을 나타냅니다. 예를 들어, 학생과 강의 간에는 수강(Enroll) 관계가 있을 수 있습니다. 관계는 다이아몬드로 표시되며, 개체 사이에 선으로 연결됩니다.
4. 기본 키(Primary Key): 개체 내의 각 튜플(레코드)을 고유하게 식별하는 속성입니다. 각 개체는 하나 이상의 기본 키를 가질 수 있습니다.
5. 외래 키(Foreign Key): 다른 개체와의 관계를 맺는데 사용되는 속성입니다. 외래 키는 한 개체의 기본 키를 다른 개체의 속성으로 가져와 연결합니다.