Chapter 06. 데이터 모델링

국민대학교에서 "오라클로 배우는 데이터베이스 개론과 실습(2판)" 을 이용한
신인수 교수님의 강의 교안을 이용하여 수업 내용을 정리하였습니다

 

 

 

1. 데이터 모델링의 개념

 

1.1 데이터 모델링의 중요성

 

 

1.2 데이터베이스 생명주기

 

데이터베이스 생명주기 (database life cycle)은 데이터베이스의 생성과 운영에 관련된 특징으로

 

 

 

1. 요구사항 수집 및 분석 : 사용자들의 요구사항을 듣고 분석하여 데이터베이스 구축의 범위를 정하는 단계

 

2. 설계 : 분석된 요구사항을 기초로 주요 개념과 업무 프로세스 등을 식별하고 (개념적 설계)
              사용하는 DBMS의 종류에 맞게 변환(논리적 설계)한 후, 데이터베이스 스키마를 도출(물리적 설계)함

 

3. 구현 : 설계 단계에서 생성한 스키마를 실제 DBMS에 적용하여 테이블 및 관련 객체(뷰, 인덱스 등)를 만듦

 

4. 운영 : 구현된 데이터베이스를 기반으로 소프트웨어를 구축하여 서비스를 제공

 

5. 감시 및 개선 : 데이터베이스 운영에 따른 시스템의 문제를 관찰하고 데이터베이스 자체의 문제점을 파악하여 개선

 

1.3 데이터 모델링 과정

 

 

 

• 개념적 모델링
  
  요구사항을 수집하고 분석한 결과를 토대로 업무의 핵심적인 개념을 구분하고 뼈대를 만드는 과정
  
  => 개체(entitiy)를 추출하고 각 개체들 간의 관계를 정의하여 ER 다이어그램(ERD, Entitiy Relationship Diagram)을
  만드는 과정까지를 말함
  
  
• 논리적 모델링
  
  개념적 모델링에서 만든 ER 다이어그램을 사용하려는 DBMS에 맞게 사상(매핑, mapping)하여 실제 데이터베이스로 구현하기 위한 모델을 만드는 과정
  
  

         논리적 모델링 과정

         1. 개념적 모델링에서 추출하지 않았던 상세 속성들을 모두 추출함

         
         2. 정규화 수행

 

         3. 데이터 표준화 수행

 

• 물리적 모델링
  
  작성된 논리적 모델을 실제 컴퓨터의 저장 장치에 저장하기 위한 물리적 구조를 정의하고 구현하는 과정
  
  => DBMS의 특성에 맞게 저장 구조를 정의해야 데이터베이스가 최적의 성능을 낼 수 있음
  
  물리적 모델링 시 트랜잭션, 저장 공간 설계 측면에서 고려할 사항
  
  1. 응답시간을 최소화해야 함
  
  2. 얼마나 많은 트랜잭션을 동시에 발생시킬 수 있는지 검토해야 함
  
  3. 데이터가 저장될 공간을 효율적으로 배치해야 함

 

2. ER 모델

 

ER(Entity Relationship) 모델은 세상의 사물을 개체(entity)와 개체 간의 관계(relationship)으로 표현한 것이다

 

 

 

ER 다이어그램 : ER 모델은 개체와 개체 간의 관계를 표준화된 그림으로 나타낸다

 

2.2 개체와 개체 타입

 

개체(entity)

 

사람, 사물, 장소, 개념, 사건과 같이 유무형의 정보를 가지고 있는 독립적인 실체

 

=> 데이터베이스에서 주로 다루는 개체 - (낱개로 구성된 것, 낱개가 각각 데이터 값을 가지는 것, 데이터 값이 변하는 것)

 

 

비슷한 속성의 개체 타입을 구성하며, 개체 집합으로 묶임

 

ER 다이어그램상에서 개체 타입은 직사각형으로 나타냄

개체 타입의 유형

=> 강한 개체 : 다른 개체의 도움 없이 독자적으로 존재할 수 있는 개체 (직사각형 1개로 표현)
=> 약한 개체 : 독자적으로는 존재할 수 없고 반드시 상위 개체 타입을 가짐 (직사각형안에 직사각형을 그려 표현)

 

2.3 속성

 

속성은 개체가 가진 성질이다

 

 

속성의 ER 다이어그램 표현

 

• 속성은 기본적으로 타원으로 표현 (개체 타입을 나타내는 직사각형과 실선으로 연결됨)
  
  
• 속성의 이름은 타원의 중앙에 표기
  
  
• 속성이 개체를 유일하게 식별할 수 있는 키일 경우 속성 이름에 밑줄을 그음

 

 

 

2.4 관계와 관계 타입

 

 

 

 

관계는 개체 사이의 연관성을 나타내는 개념이다

 

 

관계 타입

 

=> 개체 타입과 개체 타입 간의 연결 가능한 관계를 정의한 것

 

=> 관계 집합은 관계로 연결된 집합을 의미함

 

 

차수에 따른 관계 타입의 유형

 

 

=> 관계 집합에 참가하는 개체 타입의 수를 관계 타입의 차수(degree)라고 함

 

 

관계 대응수(cardinality) : 두 개체 타입의 관계에 실제로 참여하는 개별 개체 수

 

 

관계 대응수의 최솟값과 최댓값

 

관계 대응수 1:1, 1:N, M:N에서 1, N, M은 각 개체가 관계에 참여하는 최댓값을 의미함

 

학과에 최소 0명에서 최대 *명으로 여러 학생이 학과 1개에 대응

 

 

=> 관계에 참여하는 개체의 최솟값을 표시하지 않는다는 단점을 보완하기 위해 ER 다이어그램에서는 대응수 외에 최솟값과 최댓값을 관계실선 위에 (최솟값, 최댓값)으로 표기함

 

ISA 관계

 

상위 객체 타입의 특성에 따라 하위 개체 타입이 결정되는 형태(ISA => is-a) 이다!

 

 

 

참여 제약 조건

 

개체 집합 내 모든 개체가 관계에 참여하는지 유무에 따라 전체 참여, 부분 참여로 구분!

 

=> 전체 참여를 (최솟값, 최댓값)으로 표현할 경우 최솟값이 1 이상으로 모두 참여한다는 뜻

(부분 참여는 최솟값이 0 이상)

 

 

역할

 

개체 타입 간의 관계를 표현할 때 각 개체들은 고유한 역할(role)을 담당함

 

 

순환적 관계

 

하나의 개체 타입이 동일한 개체 타입(자기 자신)과 순환적으로 관계를 가지는 형태이다

 

 

 

 

2.5 약한 개체 타입과 식별자

 

약한 개체 타입

 

=> 상위 개체 타입이 결정되지 않으면 개별 개체를 식별할 수 없는 종속된 개체 타입

 

=> 약한 개체 타입은 독립적인 키로는 존재할 수 없지만 상위 개체 타입의 키와 결합하여 약한 개체 타입의 개별 개체를 고유하게 식별하는 속성을 식별자 혹은 부분키라고 함

 

 

 

2.6 IE 표기법(Information Enginerring 표기법)

 

ER 다이어그램을 더 축약하여 쉽게 표현하며 Erwin 등 소프트웨어에서 사용함

 

(IE 표기법에서 개체 타입과 속성은 직사각형으로 표현함)

 

 

 

 

 

 

3. ER 모델을 관계 데이터 모델로 사상

 

완성된 ER 모델은 실제 데이터베이스로 구축하기 위해 논리적 모델링 단계를 거치는데, 이 단계에서 사상(mapping)이 이루어진다

 

 

3.1 개체 타입의 사상

 

 

[1단계] 강한(정규) 개체 타입

 

정규 개체 타입 E의 경우 대응하는 릴레이션 R을 생성함

 

[2단계] 약한 개체 타입

 

약한 개체 타입에서 생성된 릴레이션은 자신의 키와 함께 강한 개체 타입의 키를 외래키로 사상하여 자신의 기본키를 구성

 

관계 타입의 사상

 

 

[3단계] 이진 1:1 관계 타입

 

이진 1:1 관계 타입의 경우 [방법1] ~ [방법4]까지 모든 유형으로 사상이 가능함

 

=> 개체가 가진 정보 유형에 따라 판단

 

 

[4단계] 이진 1:N 관계 타입

 

이진 1:N 관계 타입의 경우 N의 위치에 따라 [방법1] 또는 [방법2]의 유형으로 사상됨

 

=> N의 위치인 릴레이션에 1의 위치인 릴레이션의 기본키를 외래키(FK)로 사용해야지 반대로 저장하는 것은 불가능!

 

[5단계] 이진 M:N 관계 타입

 

이진 M:N 관계 타입은 [방법4]의 유형으로 사상됨

 

=> 교차 릴레이션을 생성해서 사상

 

[6단계] N진 관계 타입

 

ER 모델의 차수가 3 이상인 다진 관계 타입의 경우 [방법4]의 유형으로 사상

 

=> 생성되는 교차 릴레이션 R의 키는 각 개체 타입의 기본키를 모은 복합키를 사용함!

 

다중값 속성의 사상

 

[7단계] 다중값 속성

 

 

속성의 개수를 알 수 없는 경우 [방법1]을, 속성의 개수가 제한적으로 정해지는 경우 [방법2]를 사용

 

 

4. ERwin 소개

 

ERwin은 데이터 모델링을 하기 위한 프로그램이다

 

(ERwin 이외에도 다양한 제품의 데이터 모델링 프로그램이 존재함)

 

 

실습은 생략하겠습니다!!!