6장 데이터 모델링

 

• 데이터베이스 설계는 소프트웨어 설계를 위한 지반 설계라고 할 수 있다.

데이터베이스 생명주기

• 데이터베이스의 생성과 운영에 관련된 특징

1. 요구사항 수집 및 분석

사용자들의 요구사항을 듣고 분석하여 데이터베이스 구축의 범위를 정하는 단계

1. 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.

1. 구현

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

1. 운영

구현된 데이터베이스를 기반으로 소프트웨어를 구축하여 서비스를 제공함.

1. 감시 및 개선

데이터베이스 운영에 따른 시스템의 문제를 관찰하고 데이터베이스 자체의 문제점을 파악하여 개선함.

데이터 모델링 과정

요구사항 수집 및 분석

1. 실제 문서를 수집하고 분석함
2. 담당자와의 인터뷰나 설문조사를 통해 요구사항을 직접 수렴함
3. 비슷한 업무를 처리하는 기존의 데이터베이스를 분석함
4. 각 업무와 연관된 모든 부분을 살펴봄

개념적 모델링

• 요구사항을 수집하고 분석한 결과를 토대로 업무의 핵심적인 개념을 구분하고 전체적인 뼈대를 만드는 과정
• 개체(entity)를 추출하고 각 개체들 간의 관계를 정의하여 ER 다이어그램(ERD : Entity 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(제품군에 맞게) 저장 구조를 정의해야 데이터베이스가 최적의 성능을 낼 수 있음.

물리적 모델링 시 트랜잭션, 저장 공간 설계 측면에서 고려할 사항

1. 응답시간을 최소화해야 한다.
2. 얼마나 많은 트랜잭션을 동시에 발생시킬 수 있는지 컴토해야 한다.
3. 데이터가 저장될 공간을 효율적으로 배치해야 한다.

ER 모델 : Entity - Relationship

• 세상의 사물을 개체(entity)와 개체 간의 관계(relationship)로 표현

개체

• 사람, 사물, 장소 ,개념, 사건과 같이 독립적인 의미를 지니고 있는 유무형의 사람 또는 사물
• 독립적인 의미를 가지는 단위를 어떻게 구분하느냐? 객체지향의 클래스를 설계할 때처럼 하나의 기능을 가지는 단위로 분리해야 한다.
• 데이터베이스에서 주로 다루는 개체는 낱개로 구성된 것 , 낱개가 각각 데이터 값을 가지는 것, 데이터 값이 변하는 것 등이 있음.
• 개체의 특성을 나타내는 속성(attribute)에 의해 식별됨. 개체끼리 서로 관계를 가짐.
• 비슷한 속성의 개체 타입(entity type)을 구성하며, 개체 집합(entity set)으로 묶임

개체 타입의 ER 다이어그램 표현

• ER 다이어그램상에서 개체 타입은 직사각형으로 나타냄
• 개체 타입의 유형
  • 강한 개체 : 다른 개체의 도움 없이 독자적으로 존재할 수 있는 개체
  • 약한 개체 : 독자적으로는 존재할 수 없고 반드시 상위 개체 타입을 가짐

EX) 직원이 없으면 부양 가족도 존재할 수 없다.

속성

• 개체가 가진 성질
• 속성은 기본적으로 타원으로 표현하며 개체 타입을 나타내는 직사각형과 실선으로 연결됨.
• 속성이 개체를 유일하게 식별할 수 있는 키일 경우 이름에 밑줄을 그음

속성의 유형

관계와 관계 타입

• 관계 : 개체 사이의 연관성을 나타내는 개념.
• 관계 타입 : 개체 타입과 개체 타입 간의 연결 가능한 관계를 정의한 것이며, 관계 집합은 관계로 연결된 집합을 의미함.

차수에 따른 관계 유형

• 관계 집합에 참가하는 개체 타입의 수를 관계 타입의 차수(degree)라고 함.

1. 1진 관계 : 한 개의 개체가 자기 자신과 관계를 맺는 경우

1. 2진 관계 : 두 개의 개체가 관계를 맺는 경우

1. 3진 관계 : 세 개의 개체가 관계를 맺는 경우

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 위미함.
  • 관계에 참여하는 개체의 최솟값을 표시하지 않는다는 단점을 보완하기 위해 다이어그램에서는 대응수 외에 최솟값과 최댓값을 관계실선 위에(최솟값, 최댓값)으로 표기함.

ISA 관계 (is- a)

• 상위 개체 타입의 특성에 따라 하위 개체 타입이 결정되는 형태(개체 간 상하관계)

참여 제약 조건

• 개체 집합 내 모든 개체가 관계에 참여하는지 유무에 따라 전체 참여와 부분 참여로구분 가능
• 전체 참여는 개체 집합의 모든 개체가, 부분 참여는 일부만 참여함.
• 전체 참여를 (최솟값 , 최댓값)으로 표현할 경우 최솟값이 1 이상으로 모두 참여한다는 뜻이고, 부분 참여는 최솟값이 0 이상이다.

역할

• 개체 타입 간의 관계를 포현할 때 각 개체들은 고유한 역할을 담당함.

순환적 관계

• 순환적 관계(recursive relationship) : 하나의 개체 타입이 동일한 개체 타입(자기 자신)과 순환적으로 관계를 가지는 형태.

약한 개체 타입과 식별자

• 약한 개체(weak entity) 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(disctiminator) 혹은 부분키(partial key)라고 함.

식별자와 약한 개체 타입

EX)

IE 표기법(information Engineering)

• ER 다이어그램을 더 축약하여 쉽게 표현함.
• IE 표기법에서 관계는 실선 혹은 점선으로 표기하며 개체 타입과 속성은 직사각형으로 표현함.

• IE 표기법에서 관계(강한관계, 비식별자 관계)는 점선으로 표기하며 (약한 관계, 식별자 관계)는 실선으로 표기함.

EX) 식별자 관계 예시

EX) 비식별자 관계 예시

ER 모델을 관계 데이터 모델로 사상

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

ER 모델을 관계 데이터 모델로 사상

mapping(사상) 알고리즘

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 구성함.

관계 타입의 사상

• 3단계 : 이진 1 : 1 관계 타입
  • 이진 1:1 관계 타입의 경우 [방법1]~[방법4]까지 모든 유형으로 사상 가능. 개체가 가진 정보 유형에 따라 판단.
• 4단계 : 이진 1: N 관계 타입
  • 이진 1:N 관계 타입의 경우 N의 위치에 따라 [방법1] 또는 [방법 2]의 유형으로 사상됨.
  • N의 위치인 릴레이션이 1의 위치인 릴레이션의 pk를 fk로 받는 방식으로 사용

• 5단계 : 이진 M : N 관계 타입
  • 이진 M : N 관계 타입은 [방법 4]의 유형으로사상됨.

• 6단계 : N진 관계 타입
  • ER 모델의 차수가 3 이상인 다진 관계 타입의 경우 [방법4]의 유형으로 사상된다.

다중값 속성의 사상

• 7단계 : 속성의 개수를 알 수 없는 경우 [방법 1]을, 속성의 개수가 제한적으로 정해지는 경우 [방법 2]를 사용함