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SQLD

데이터 모델의 이해

sqld(sqld)

1. 모델링의 이해

가.모델링의 정의

   1)  다양한 현상을 표기법에 의해 규칙을 가지고 표현

   2) 모델을 만들어 가는 과정 자체를 모델링으로 정의 할수 있다.

나.모델링의 특징

   1) 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현, 즉 다양한 현상을 표기법에 의해 표현

   2) 단순화 : 복잡한 현실세계를 쉽게 이해 할수 있도록 하는 개념

   3) 명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 정확하게 현상을 기술하는 것 

다. 모델링의 세가지 관점

   1) 데이터 관점(what,data) 

ㄴ 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링 하는 방법

   2) 프로세스 관점(how,process)

ㄴ 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법

   3) 데이터와 프로세스의 상관관점(interaction) : 

ㄴ 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링 하는 방법

2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해

가.데이터 모델링의 정의

■ 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법

■ 현실세계의 데이터(what)에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정

■ 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계의 과정

나.데이터 모델이 제공하는 기능

■ 시스템을 원하는 모습으로 가시화

■ 시스템의 구조와 행동을 명세화

■ 시스템의 구축하는 틀을 제공

■ 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다.

■ 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점 제공

■ 특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공

3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

가. 파급효과

나. 복잡한 정보 요구 사항의 간결한 표현

다. 데이터 품질 

데이터 모델링을 할때의 유의점

1)중복(duplication)

ㄴ 중복된 데이터가 저장되지 않게 해야함

2)비유연성(inflexibility)

ㄴ 데이터 모델을 어떻게 설계했냐에 따른 사소한 업무 변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써

    유지보수의 어려움이 증가됨

    작은 변화가 애플리케이션 전반에 걸쳐 중대한 변화를 일으키게됨

    프로세스와 데이터를 분리함시켜 이러한 사항들을 미연에 방지해야한다.

3)비일관성(inconsistency)

ㄴ   개발자가 다른 데이터와 모순된다는 교러없이 일련의 데이터를 수정할수 있기때문에

데이터 모델링을 할때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 도와줌

4. 데이터 모델링의 3단계 진행

전개 순위

개념적데이터 모델링 -> 논리적 데이터 모델링 -> 물리적 데이터 모델링

* 실질적으로는 개념적모델과 논리적모델을 같이 수행하여 논리적인 데이터 모델링으로 수행한다.

5. 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링

교재 참조바람

6. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해

가. 데이터독립성의 필요성

1) 유지보수 비용증가

2) 데이터 복잡도 증가

3) 데이터 중복성 증가

4) 요구사항 대응  저하

* 데이터 독립성을 확보하게 되면 얻는 이점

■ 각 View의 독립성을 유지하고 계층별 View에 영향을 주지않고 변경 가능

■ 단계별 스키마에 따라 데이터 정의어(DDL) 데이터 조작어(DML)가 다름을 제공

나. 데이터 베이스 3단계 구조

다. 데이터 독립성 요소

라. 두 영역의 데이터 독립성

※ 논리적인 데이터의 독립성은 외부의 변경에도 개념스키마가 변하지않는 특징을 가짐

마. 사상(Mapping)