04. 데이터 모델링

데이터 모델링과 데이터 모델의 개념

데이터 모델링

데이터 모델링(Data Modeling)

• 현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 데이터베이스 설계의 핵심 과정

2단계 데이터 모델링

• 개념적 데이터 모델링(Conceptual Modeling): 현실 세계의 데이터를 추출하여 개념 세계로 옮기는 작업
• 논리적 데이터 모델링(Logical Modeling): 개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 표현하는 작업

 

데이터 모델

데이터 모델(Data Model)

• 데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구
• 개념적 데이터 모델: 현실 세계를 개념적 모델링하여 데이터베이스의 개념적 구조로 표현하는 도구
  • ex. 개체 - 관계 모델
• 논리적 데이터 모델: 개념적 구조를 논리적 모델링하여 데이터베이스의 논리적 구조로 표현하는 도구
  • ex. 관계 데이터 모델

데이터 모델의 구성

• 연산 (Operation)
• 데이터 구조 (Data Structure)
• 제약조건 (Constraint)

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개체 - 관계 모델

개체 - 관계 모델 (E-R model)

개체 - 관계 모델 (Entity-Relationship model)

• 개체와 개체 간의 관계를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현
• 개체 - 관계 다이어그램 (E-R Diagram): 개체 - 관계 모델을 이용해 현실 세계를 개념적으로 모델링한 결과를 그림으로 표현
• 핵심 요소: 개체, 속성, 관계

 

개체 (Entity)

개체 (Entity)

• 저장할 가치가 있는 중요 데이터를 가진 사람이나 사물, 개념, 사건 등 구별되는 모든 것
• 다른 개체와 구별되는 이름을 가지고 있고, 각 개체만의 고유한 특성이나 상태, 즉 속성을 하나 이상 갖고 있음
• 파일 구조의 레코드(Record)와 대응됨
• 개체의 E-R 다이어그램 표현: 사각형으로 표현하고 사각형 안에 이름을 표기

개체 타입(Entity Type)

• 개체를 고유의 이름과 속성들로 정의한 것
• 파일 구조의 레코드 타입(Record Type)에 대응됨

개체 인스턴스(Entity Instance)

• 개체를 구성하고 있는 속성이 실제 값을 가짐으로써 실체화된 ㄱ ㅐ체
• 개체 어커런스(Entity Occurance)라고도 함
• 파일 구조의 레코드 인스턴스에 대응됨

개체 집합(Entity Set)

• 특정 개체 타입에 대한 개체 인스턴스들을 모아놓은 것

개체의 E-R 다이어그램 표현: 사각형으로 표현하고 사각형 안에 이름을 표기

 

속성 (Attribute)

속성 (Attribute)

• 개체나 관계가 가지고 있는 고유의 특성
• 의미 있는 데이터의 가장 작은 논리적 단위
• 파일 구조의 필드(field)와 대응됨
• 속성의 E-R 다이어그램 표현: 타원으로 표현하고 타원 안에 이름을 표기

 

속성의 분류

속성 값의 개수

• 단일 값 속성 (single-valued attribute): 값을 하나만 가질 수 있는 속성
• 다중 값 속성 (multi-valued attribute): 값을 여러 개 가질 수 있는 속성
  • E-R 다이어그램에서 이중 타원으로 표현

의미의 분해 가능성

• 단순 속성 (simple attribute): 의미를 더는 분해할 수 없는 속성
• 복합 속성 (composite attribute): 의미를 분해할 수 있는 속성

기존 속성 값에서 유도

• 유도 속성 (derived attribute): 기존의 다른 속성 값에서 유도되어 결정되는 속성, 값이 별도로 저장되지 않음
  • E-R 다이어그램에서 점선 타원으로 표현

널 속성 (null attribute)

• 널 값이 허용되는 속성
• 널 (null) 값: 아직 결정되지 않았거나 모르는 값 또는 존재하지 않는 값, 공백이나 0과는 의미가 다름

키 속성 (key attribute)

• 각 개체 인스턴스를 식별하는 데 사용되는 속성
• 모든 개체 인스턴스의 키 속성 값이 다름
• 둘 이상의 속성들로 구성되기도 함
• E-R 다이어그램에서 밑줄로 표현

 

관계 (Relationship)

관계 (Relationship)

• 개체와 개체가 맺고 있는 의미 있는 연관성
• 개체 집합들 사이의 대응 관계, 즉 매핑(mapping)을 의미
• E-R 다이어그램 표현: 마름모

관계의 유형: 관계가 참여하는 개체 타입 수 기준

• 이항 관계: 개체 타입 두 개가 맺는 관계
• 삼항 관계: 개체 타입 세 개가 맺는 관계
• 순환 관계: 개체 타입 하나가 자기 자신과 맺는 관계

관계의 유형: 매핑 카디널리티 기준

• 매핑 카디널리티(mapping cardinality): 관계를 맺는 두 개체 집합에서, 각 개체 인스턴스가 연관성을 맺고 있는 상대 개체 집합의 인스턴스 개수
• 일대일(1:1) 관계
• 일대다(1:N) 관계
• 다대다(N:M) 관계

관계의 참여 특성

• 필수적 참여(전체 참여): 모든 개체 인스턴스가 관계에 반드시 참여해야 되는 것
  • E-R 다이어그램에서 이중선으로 표현
• 선택적 참여(부분 참여): 개체 인스턴스 중 일부만 관계에 참여해도 되는 것

관계의 종속성

• 약한 개체(weak entity): 다른 개체의 존재 여부에 의존적인 개체
  • 약한 개체는 강한 개체의 키를 포함하여 키를 구성함
  • 약한 개체는 강한 개체와의 관계에 필수적으로 참여함
  • E-R 다이어그램에서 이중 사각형으로 표현, 약한 개체가 강한 개체와 맺는 관계는 이중 마름모로 표현
• 강한 개체(strong entity): 다른 개체의 존재 여부를 결정하는 개체
  • 강한 개체 : 약한 개체 = 1 : N

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논리적 데이터 모델

논리적 데이터 모델의 개념

• E-R 다이어그램에서 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 저장할 형태로 표현한 논리적 구조
  • 데이터 베이스의 논리적 구조 = 데이터 베이스 스키마 (Schema)
• 사용자가 생가가하는 데이터베이스의 모습 또는 구조

 

논리적 데이터 모델의 종류

관계 데이터 모델

• 일반적으로 많이 사용되는 논리적 데이터 모델
• 데이터 베이스의 논리적 구조가 2차원 테이블 형태이다.

계층 데이터 모델

• 데이터 베이스의 논리적 구조가 트리 형태
  • 루트 역할을 하는 개체가 존재하고, 사이클이 존재하지 않음
• 개체 간에 상하 관계 성립
  • 부모 개체 : 자식 개체 = 1 : N
• 다대다(N:M) 관계를 직접 표현할 수 없음
• 개념적 구조를 모델링하기 어려워 구조가 복잡해질 수 있고, 데이터의 삽입·삭제·수정·검색이 쉽지 않음

네트워크 데이터 모델

• 데이터 베이스의 논리적 구조가 네트워크, 즉 그래프 형태
• 개체 간에는 일대다(1:N) 관계만 허용됨
  • 오너(owner): 멤버 = 1:N
• 두 개체 사이에 여러 관계를 정의할 수 있어 이름으로 구별함
• 다대다(N:M) 관계를 직접 표현할 수 없음
• 구조가 복잡하고 데이터의 삽입·삭제·수정·검색이 쉽지 않음