SQLD - 데이터 모델링

데이터 모델링

  현실 세계를 데이터베이스로 표현하기 위해서 추상화 한다.

  사용자와 의사소통을 통해 업무 프로세스 이해해야 한다.

  데이터모델링표기법을 사용하여 모델링을한다. > ERD등

 

데이터 모델링의 특징

 데이터 모델링은 추상화 해야 한다. > 공통적인 특징을 찾고 간략하게 표현

 데이터 모델링은 단순화 해야 한다. > 복잡한 문제를 피하고 누구나 이해할 수 있게 표현한다. 

 데이터 모델링은 명확해야 한다. > 의미적 해석이 모호하지 않고 명확하게 해석되어야 한다.

 

데이터 모델링 단계(개념적 > 논리적 > 물리적)

1. 개념적 모델링(추상화 수준이 가장높다.)

 고객의 비즈니스 프로세스를 분석 업무 전체에 대해서 데이터 모델링을 정한다. 

 복잡하게 표현 하지않고 중요한 부분을 위조로 모델링 한다. 기술적 용어는 가급적 사용하지 않는다.

 전사적 관점(기업 전체의 관점)에서 기업의 데이타를 모델링한다.

  

 엔티티와 속성을 도출 개념적 ERD를 작성한다.

 엔티티 : 실체 객체라는 의미 사람 장소 물건 사물등 명사에 해당한다.

 

2. 논리적 모델링(개념적->논리적)

 특정 데이터베이스 모델에 종속한다.

 식별자를 도출하고 필요한 모든 릴레이션을 정의한다. 정규화를 수행 데이터 모델의 독립성을 확보한다. 정규화의 기본

 목표는 테이블 간에 중복된 데이터를 제거하는 것이다.  => 무결성을 유지할 수 있게 된다. 재사용성 증가

 

3. 물리적 모델링

 데이터베이스를 실제 구축한다. 테이블 인덱스 함수등을 생성

 성능 보안 가용성등을 고려 

 

데이터 모델링 관점

데이터 

 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터

 구조 분석, 정적분석

 

프로세스

 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업

 시나리오 분석, 도메인 분석 등

 

데이터와 프로세스

 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미

 CRUD 분석