[4-1-1]: 데이터 모델링 개요

01. 데이터 모델링이란

현실세계를 특정한 양식에 의해 표현(추상화)한 것.

데이터 모델이 제공하는 정보

• 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화
• 시스템의 구조와 행동을 명세화
• 시스템을 구축하는 틀을 제공
• 결정된 것을 문서화
• 다양한 영역에 집중하기 위해 세부 영역을 숨김
• 특정 목표에 따라 다양한 상세 수준을 제공

데이터 모델의 필요성

• 파급 효과 방지
• 정보 요구 사항의 간결한 표현
• 데이터 품질 향상

02. 데이터 모델링 단계

분석, 설계, 구현의 3단계로 나뉜다.

데이터 모델링 3단계

• 개념 데이터 모델링 : 업무 요구사항을 찾고 ERD 작성.
• 논리 데이터 모델링 : 각 엔터티의 논리적 규칙, 제약, 관계를 정하고, 정규화 시행.
• 물리 데이터 모델링 : 저장소와 DBMS의 물리적 특성을 고려하여 구현. (인덱스, 클러스터링, ...)

03. 데이터 모델링 원칙

좋은 데이터 모델을 설계하기 위한 규칙.

기본 설계순서

• 정보 요구사항을 도출한다.
• 정보 요구사항을 해결한다.
• 시스템을 설계한다.
• 시스템을 구현한다.

기본 설계원칙

• 커뮤니케이션 원칙  : 각 이해관계자가 이해할 수 있어야 함.
• 모델링 상세화 원칙 : 적당하게 상세화(추상화)되어야 함.
• 논리적 표현의 원칙 : 데이터에 대한 논리적 사항을 최대한 기술해야 함. etc) 문서미흡, 분석생략, ...

좋은 데이터 모델의 요소

• 데이터의 완전성
• 데이터의 통합성
• 데이터의 재사용성
• 데이터의 중복 배제
• 모델의 비즈니스 룰 표현
• 모델의 안정성 및 확장성
• 모델의 간결성
• 의사소통 문서로써의 활용성