SQL : 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 과정으로, 비즈니스 요구사항을 구조화하고 체계화하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터베이스를 설계할 때 가장 먼저 해야 할 일은 데이터가 어떻게 조직되고 관리될지를 정의하는 것이며, 

이 과정이 바로 데이터 모델링입니다.

데이터 모델링이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 사용하는지에 대해 알아보겠습니다.

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목차

1. 데이터 모델의 이해
2. 데이터 모델링이란?
3. 데이터 모델링의 종류
4. 데이터 모델링 절차
5. 데이터 모델링의 중요성
6. 모델링의 세가지 관점
7. 모델링의 특징

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1. 데이터 모델의 이해

데이터 모델은 데이터가 어떻게 구조화되고, 저장되고, 관리되는지를 나타내는 체계입니다.

데이터 모델은 정보의 관계, 의미, 그리고 제약 조건 등을 명확하게 정의하는 역할을 합니다.

 

데이터 모델의 핵심 요소:

• 엔티티(Entity): 시스템에서 관리되는 주요 객체, 예를 들어, 고객, 주문, 제품 등이 엔터티입니다.
• 속성(Attribute): 엔티티가 가지는 특성입니다. 예를 들어, 고객 엔티티는 이름, 주소, 전화번호 등의 속성을 가집니다.
• 관계(Relationship): 엔티티 간의 상호작용 또는 연관성을 나타냅니다. 예를 들어, 고객은 여러 주문을 할 수 있으며, 주문은 하나의 고객과 연관됩니다.

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2. 데이터 모델링이란?

데이터 모델링은 비즈니스 요구사항을 기반으로 데이터베이스 구조를 설계하는 과정입니다.

데이터 모델링은 데이터를 물리적 또는 논리적으로 구성하여 저장하는 방법을 정의합니다.

데이터베이스의 성능, 효율성, 확장성 등을 고려하여 모델을 최적화합니다.

 

** 데이터 베이스의 모델링은 현실 세계를 단순화하여 표현하는 기법이다 

 

데이터 모델링의 목적:

• 데이터의 중복을 최소화하고,
• 데이터의 무결성을 보장하며,
• 비즈니스 요구사항에 맞게 데이터를 효율적으로 구조화하는 것입니다.

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3. 데이터 모델링의 종류

데이터 모델링은 보통 세 가지 주요 단계로 나뉩니다.

 

3.1. 개념적 데이터 모델링 (Conceptual Data Modeling)

개념적 모델링은 비즈니스 요구사항을 분석하여 엔티티와 그들 간의 관계를 정의하는 단계입니다. 

주로 비즈니스 전문가와의 협업을 통해 이루어지며, 데이터베이스 기술에 구애받지 않고 고수준의 추상화를 제공합니다.

 

3.2. 논리적 데이터 모델링 (Logical Data Modeling)

논리적 모델링은 개념점 모델링을 구체화환 것으로, 엔티티의 속성 및 관계를 정의하고, 데이터베이스의 특정 구조로 변환합니다.

이 단계에서는 키(Key)나 제약 조건(Constraints) 등도 함께 고려합니다.

 

3.3. 물리적 데이터 모델링 (Physical Data Modeling)

물리적 모델링은 논리적 모델링을 실제 데이터베이스에 맞게 구현하는 과정입니다.

저장소, 인덱스, 파티션 등을 고려하여 성능을 최적화하는 것이 중요합니다. 

데이터가 저장되는 실제 구조를 결정하는 단계입니다.

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4. 데이터 모델링 절차

데이터 모델링은 일련의 절차에 따라 진행되며, 각각의 단계에서 데이터를 구체화하고 최적화합니다.

 

4.1. 요구사항 분석

첫 번째 단계는 비즈니스 요구사항을 분석하는 것입니다. 데이터베이스가 어떤 기능을 해야 하고, 어떤 데이터를 저장해야 하는지를 파악합니다.

 

4.2. 개념적 모델링

두 번째 단계는 개념적 모델링입니다. 데이터를 추상화하여 엔티티와 그들의 상호작용을 정의합니다. 데이터의 전반적인 구조를 파악할 수 있습니다.

 

4.3 논리적 모델링

세 번째 단계는 논리적 모델링으로, 엔티티와 속성을 더 구체적으로 정의하고, 이를 기반으로 스키마를 설계합니다. 관계형 데이터베이스 설계의 중점을 둡니다.

 

4.4. 물리적 모델링 

마지막 단계는 물리적 모델링입니다. 데이터베이스 시스템의 특성을 고려하여 데이터를 저장하는 방법과 성능을 최적화하는 방법을 설계합니다.

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5. 데이터 모델링의 중요성

데이터 모델링은 데이터베이스 시스템의 성능, 유지 보수성, 확장성에 중요한 영향을 미칩니다.

잘 설계된 데이터 모델은 효율적인 데이터 저장 및 검색을 가능하게 하며, 중복 데이터와 비효율성을 최소화할 수 있습니다.

데이터 모델링이 부실하면 시스템이 복잡해지고 성능이 저하될 수 있습니다.

 

데이터 모델링의 장점:

1. 비즈니스 요구사항 반영 : 모델링을 통해 데이터가 비즈니스 목표와 일치하게 됩니다.
2. 데이터 일관성 : 데이터 중복을 줄이고, 무결성을 유지할 수 있습니다.
3. 유지 보수 용이 : 잘 설계된 모델은 시스템 확장과 유지 보수를 쉽게 만듭니다.
4. 성능 향상 : 적절한 물리적 모델링은 데이터베이스 성능을 극대화합니다.

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6. 모델링의 3가지 관전

데이터베이스 설계 시 데이터의 다양한 특성을 고려하는데 필수적입니다.

5.1. 데이터 관점

데이터 관점에서는 시스템에 저장될 데이터를 중심으로 설계를 진행합니다. 주로 데이터의 구조와 속성을 중점적으로 다루며, 각 데이터가 어떤 형태로 저장되고 연관되는지를 설계합니다.

 

5.2. 프로세스 관점

프로세스 관점에서는 데이터를 처리하는 방법, 즉 데이터의 흐름을 설계합니다. 사용자가 데이터를 입력하거나 검색할 때 어떤 흐름으로 데이터가 처리될지를 고려하며, 데이터베이스 트랜잭션이나 조회 성능 등을 중점적으로 분석합니다.

 

5.3. 데이터와 프로세스의 상관 관점

사용자 관점에서는 데이터가 사용자에게 어떻게 제공되고, 어떻게 사용될지를 고려합니다. 여기에는 데이터 접근 권한이나 보안, **사용자 인터페이스(UI)**가 포함됩니다. 사용자의 편의성과 보안을 보장하는 것이 중요합니다.

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6. 모델링의 특징

데이터 모델링은 다음과 같은 주요 특징을 가집니다:

6.1. 추상화

모델링은 데이터의 복잡성을 추상화하여 중요한 정보만을 도출합니다. 데이터를 추상화함으로써 설계 과정에서 데이터의 본질적인 구조와 흐름을 명확히 이해할 수 있습니다.

6.2. 무결성 유지

모델링은 데이터의 **무결성(Integrity)**을 유지하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터의 일관성, 정확성, 유효성을 유지하는 제약 조건을 모델링에 반영하여 신뢰성 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.

6.3. 데이터 독립성

잘 설계된 데이터 모델은 데이터 독립성을 유지합니다. 이는 데이터베이스 구조가 변경되어도 상위 애플리케이션 로직에 영향을 미치지 않는다는 것을 의미합니다. 데이터 독립성은 유지 보수와 확장성에서 중요한 역할을 합니다.

6.4. 관계 표현

모델링에서는 엔티티 간의 관계를 명확하게 표현합니다. 이러한 관계는 엔티티 간의 상호작용을 시각화하고, 비즈니스 로직에 따라 데이터를 처리하는 데 중요한 역할을 합니다.

6.5. 확장 가능성

모델링은 시스템 확장을 고려한 확장 가능성을 특징으로 합니다. 데이터베이스 모델은 새로운 데이터 구조나 관계가 추가될 때 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어야 합니다.

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7. 모델링이 갖춰야 하는 조건

효과적인 데이터 모델링을 위해서는 몇 가지 중요한 조건이 필요합니다. 이러한 조건을 만족해야만 데이터베이스가 성능을 최적화하면서도 유지보수와 확장성에 강점을 가질 수 있습니다.

7.1. 데이터 무결성

데이터 모델링에서 가장 중요한 조건 중 하나는 데이터 무결성을 유지하는 것입니다. 데이터 무결성이란 데이터가 일관되고 신뢰할 수 있으며, 잘못된 데이터가 저장되지 않도록 하는 것입니다. 데이터 무결성을 위해서는 기본 키(Primary Key), 외래 키(Foreign Key) 등의 제약 조건을 제대로 설정해야 합니다.

7.2. 데이터 중복 최소화

데이터 중복은 데이터베이스의 효율성을 저해하는 요인입니다. 정규화(Normalization) 기법을 통해 데이터 중복을 최소화하고, 중복으로 인한 비효율적인 저장과 검색을 방지해야 합니다.

7.3. 확장성

데이터 모델은 시간이 지나면서 변화하는 비즈니스 요구를 충족할 수 있어야 합니다. 따라서 확장성을 고려하여 설계해야 하며, 새로운 데이터를 추가하거나 시스템이 커져도 쉽게 확장할 수 있는 유연한 구조가 되어야 합니다.

7.4. 성능 최적화

데이터가 복잡해지고 대규모화됨에 따라 성능 이슈가 발생할 수 있습니다. 인덱스(Indexing), 파티셔닝(Partitioning) 등의 기법을 통해 데이터 조회 성능을 높이고, 데이터베이스 성능을 최적화하는 것이 중요합니다.

 

 

*위 내용 오타 및 수정해야 하는 내용 있으면 댓글로 알려주시면 감사합니다.