[database] 데이터베이스 모델링

• 데이터베이스 모델링의 이해
  • 데이터베이스 모델링의 필요
    • 비즈니스적 관점
      • 어떤 데이터를 저장해야 하는가?
    • 컴퓨터 프로그래머 관점
      • 어떻게 데이터를 저장해야 하는가?
  • 데이터베이스 시스템 구현 과정
    • 기능적 요구사항: 기능 분석 -> 애플리케이션 프로그램 설계 -> 애플리케이션 프로그램 구현 -> 애플리케이션
    • 사용자 요구사항 분석 -> 개념적 데이터 모델링 -> 논리적 데이터 모델링 -> 물리적 데이터 모델링
  • 데이터베이스 모델링의 개념
    • 데이터의 의미를 파악하고 데이터와 관여하는 업무 프로세스를 개념적으로 정의하고 분석하는 작업
    • 모델링의 단계
      • 사용자 요구사항 분석 --데이터 및 업무--> 개념적 데이터 모델링 --ER모델--> 논리적 데이터 모델링 --관계형 모델--> 물리적 데이터 모델링 --물리적 세부사항--> 내부 스키마
• 데이터 모델
  • 사용할 데이터를 선별하여 데이터베이스에 체계적으로 구조화하여 저장, 사용할 방법이 필요
  • 데이터 모델
    • 의미, 데이터 타입, 연산 등을 명시하기 위해 사용할 수 있는 개념들의 집합
  • 데이터 모델링
    • 실세계의 일부분을 DBMS가 지원하는 데이터 모델의 형태로 나타내는 과정
• 데이터베이스 모델링의 단계
  • 개념적 데이터 모델링
    • 요구사항의 해석 오류를 방지
    • 실세계의 데이터를 개념적으로 일반화시켜 데이터 구조, 데이터 타입, 속성, 관계, 제약조건 등을 이끌어내는 과정
  • 논리적 데이터 모델링
    • 특정 DBMS의 구현 모델에 맞춰 데이터를 표현하는 과정
    • 데이터 정의 언어로 기술된 개념 스키마 생성
  • 물리적 데이터 모델링
    • 데이터베이스 파일의 내부 저장구조, 파일구성, 인덱스, 접근 경로 등을 결정하는 과정
• 사용자 요구사항 분석
  • 사용자 요구사항 분석의 필요
    • 데이터에 대한 충분한 사전 분석없이 적절한 설계가 불가능
      • 데이터베이스의 구조가 점차 복잡해지고 수명 주기가 단축되고 있기 대문에 신속, 정확성이 요구
      • 데이터베이스의 활용 범위가 확대됨에 데이터베이스의 효율적 운용에 초점
    • 사용자의 요구를 명세하지 않고 데이터베이스 설계 및 개발을 진행하는 경우
      • 결과물의 완성도 저하 및 신뢰도 추락
• 사용자 요구사항 분석의 개념
  • 시스템의 대상이 되는 업무를 분석
    • 정보 시스템의 데이터베이스가 신속하고 효과적으로 업무 처리를 지원
    • 필요한 데이터를 저장 및 운용할 수 있는 구조 개발
  • 도출, 분석, 기술 단계로 수행
    • 국제 표준화: IEEE-Std-830
• 사용자 요구사항 분석 과정
  • 제안요청서 
    • 요구사항 도출
      • 구축대상, 프로젝트 목표, 범위를 기준으로 조사범위를 결정
      • 업무관계자 인터뷰
      • 외부자료 수집 및 분석
  • 요구사항 명세서
    • 요구사항 분석
      • 도출된 요구사항의 명확성, 완전성, 모호성 검증
      • 불완전한 부분이 존재할 경우 요구사항 도출단계 재수행
      • 요구사항을 분류하여 통합 또는 분리
  • 요구사항 정의서
    • 요구사항 기록
      • 요구사항 목록 정리 및 관리자의 승인
      • 정리된 요구사항을 형시에 맞춰 문서화
      • 프로젝트 종료 때까지 반영 여부 지속적 관리
• ER 모델
  • ER 모델의 개념
    • 1976년 카네기 멜론 대학의 P.Chen 박사제안
    • 실세계의 속성들로 이루어진 개체(entity)와 개체 사이의 관계(relationship)를 정형화시킨 모델
    • 개념적 모델링 단계에서 사용되는 데이터 모델
    • 데이터 구조와 관계를 ER 다이어그램(ERD)으로 표현
    • 구성요소
      • 개체 집합
      • 관계 집합
      • 속성
  • 개체 집합
    • 개체(entity)
      • 실세계에 존재하는 다른 객체와 구별되는 유무형의 사물
      • 개체를 설명하는 여러 속성들로 구성
    • 개체 집합(entity set)
      • 같은 속성을 공유하는 개체들의 모임
  • 관계 집합
    • 관계
      • 개체와 개체 사이의 연관성
    • 관계 집합
      • 개체 집합 간의 연결 관계
  • 속성
    • 개체를 구체적으로 설명
    • 속성에 포함될 수 있는 값의 특성에 따라 여러 종류로 구분
    • 속성의 종류
      • 단순 속성과 복합 속성
        • 단순 속성: 더 작은 구성요소로 나눌 수 없는 속성(학생이름, 성별, 나이 등)
        • 복합 속성: 더 작은 구성요소로 나눌 수 있는 속성(생년월일 등)
      • 단일값 속성과 다중값 속성
        • 단일값 속성: 한 개체에 대해 단 하나의 값만을 갖는 속성
        • 다중값 속성: 한 개체에 대해 여러 개의 값을 갖는 속성
      • 유도 속성과 저장 속성
        • 유도 속성: 다른 속성의 값으로부터 값이 유추될 수 있는 속성
        • 저장 속성: 유도 속성을 위해 사용될 수 있는 속성
  • 제약 조건
    • 데이터 모델은 데이터, 의미, 구조, 연관성 및 데이터의 조건을 표현하기 위한 도구
    • ER모델은 개체와 관계에 대한 표현의 정확성을 위해 데이터가 준수해야 하는 제약조건을 정의할 수 있는 표현 방법을 제공
    • 제약조건의 종류
      • 사상수
      • 참가 제약조건
      • 키 속성
  • 사상수(mapping cardinality)
    • 관계 집합에 참가한 개체 집합에 대해 한 개체가 다른 개체와 관계를 맺을 수 있는 수량을 명시
      • 일대일(1:1)
        • 하나씩 관계를 맺는 것
      • 일대다(1:N)
      • 다대일(N:1)
      • 다대다(N:N)
  • 참가 제약조건(participation constraints)
    • 전체적 참가: 어떤 개체 집합의 모든 개체가 관계 집합에 참여하는 조건
    • 부분적 참가: 어떤 개체 집합의 일부 개체가 관계 집합에 참여하는 조건
  • 키(key) 속성
    • 각 개체를 구별하는데 사용되는 유일한 값을 가지는 속성의 집합
      • 개체를 고유하게 구분하는 역할
      • 관계 집합의 특정 관계를 찾는 역할
  • 특수 속성과 특수 관계
    • 특수 속성
      • 관계 집합의 속성: 두 개체 집합의 관계에서 생성되는 값을 저장하는 속성
      • 재귀적 관계: 한 개체 집합이 자기자신과 관계 집합을 형성하는 관계(선수과목 등) 
    • 특수 관계
      • 약한 개체 집합
        • 개체의 존재 유무가 관계를 맺고 있는 개체의 존재에 종속되는 개체 집합 
      • 강한 개체 집합
        • 약한 개체 집합과 연결되는 일반 개체 집합