[Database] 데이터 모델

데이터 모델

: 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해 단순화, 추상화해 표현한 개념적 모형. 데이터베이스 설계 과정에서 데이터의 구조(스키마)를 논리적으로 표현하기 위해 사용되는 도구.

데이터 모델 구성 요소: 개체, 속성, 관계

1. 개체(Entity): DB에 표현하려는 개념. 속성으로 구성됨.
   1. 특징
      1. 파일 시스템의 레코드에 대응. 정보 제공 역할.
      2. 영속적으로 존재하는 개체의 집합. 다른 개체와 하나 이상의 관계 맺음.
      3. 유일한 식별자에 의해 식별 가능
      4. 예시) 교수 개체는 속성(교수번호, 성명, 전공, 소속)으로 구성.
         • 개체 타입(레코드 타입): 속성(으로만 기술된 개체의 정의)
         • 개체 인스턴스: 하나의 개체 나타내는 것. 한 줄.
         • 개체 세트: 개체 인스턴스의 모음
   2. 개체 선정 방법
      1. 자료 흐름도(DFD)를 통해 업무 분석을 했을 경우 자료 흐름도의 자료 저장소 이용
      2. BPR(업무 프로세스 재설계)에 의해 업무를 재정의한 경우 관련 개체를 찾음
      3. 업무 기술서 이용, 담당자 인터뷰 등…
2. 속성(Attribute): 데이터의 가장 작은 논리적 단위. 개체를 구성. 개체의 특성을 기술.
   1. 특징
      • 파일 구조 상의 데이터 항목/필드에 해당.
      • 차수, Degree: 속성의 수
   2. 종류
      • 속성 특성에 따른 분류
        • 기본 속성: 업무 분석을 통해 정의한 속성. (업무상 코드로 정의한 속성 제외)
        • 설계 속성: 업무상 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성.
        • 파생 속성: 다른 속성으로부터 영향 받아 발생하는 속성.
      • 개체 구성 방식에 따른 분류
        • 기본키 속성: 개체 식별 가능
        • 외래키 속성: 다른 개체와의 관계에서 포함된 속성
        • 일반 속성: 개체에 포함. 기본키, 외래키 이외의 속성.
   3. 속성 후보 선정 원칙: 원시(Source) 속성으로 판단되는 후보는 버리지 않음. 가장 근접 개체에 할당.
3. 관계(Relationship): 개체 간의 관계, 속성 간의 논리적 연결
   1. 형태: 일대일, 일대다, 다대다
   2. 종류: 종속 관계, 중복 관계(종속 중복), 재귀 관계(순환 관계. 자기 자신과), 배타 관계(개체의 특성 분할: 배타 AND 관계는 하나만, 배타 OR 관계는 하나 이상의 개체 선택 가능)
   3. 표현

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데이터 모델 종류: 개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델

1. 개념적 데이터 모델(정보 모델): 현실 세계의 개체를 인간이 이해할 수 있는 정보 구조로 추상화.
   1. 개체 타입(속성들로 기술됨)과 이들간의 관계를 통해 현실 세계 표현
   2. 대표적: E-R(개체-관계) 모델
      • ⭐E-R 다이어그램 기호
        
2. 논리적 데이터 모델: 개념적 구조를 컴퓨터가 이해할 수 있게 변환. 데이터 모델의 대표적 개념.
   1. 데이터 타입(필드로 기술됨)과 이들간의 관계를 통해 현실 세계 표현
   2. 데이터 간 관계 표현 방식에 따라 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델로 구분
   3. 품질 검증: 개체, 속성, 관계, 식별자, 모델 전반 등에 대해 검토 체크리스트 확인
3. 물리적 데이터 모델

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데이터 모델에 표시할 요소: 구조, 연산, 제약 조건

1. 구조(Structure): 개체 타입들 간의 관계
2. 연산(Operation): 데이터 처리하는 작업에 대한 명세.
3. 제약조건(Constraint): 데이터의 논리적 제약 조건

 

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참고: 시나공 정보처리기사 필기 2023