[SQLD] 1-1: 데이터 모델의 이해

 

 

Chapter 1-1: 데이터 모델의 이해

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1. 데이터 모델이란?

데이터 모델(Data Model)은 현실 세계의 데이터를 일정한 형식으로 추상화하여 표현하는 구조입니다. 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 데이터 간의 관계를 정의하고, 체계적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

쉽게 말해, 현실 세계의 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 논리적으로 표현한 설계도라고 할 수 있습니다. 데이터 모델을 통해 데이터베이스를 보다 효율적으로 운영할 수 있으며, 데이터의 무결성과 일관성을 유지할 수 있습니다.

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2. 데이터 모델의 특징

데이터 모델링을 수행할 때는 다음과 같은 특징을 염두에 두어야 합니다.

• 추상화(Abstract): 현실 세계의 데이터를 단순화하여 핵심 요소만을 모델링합니다. 불필요한 요소를 제거하고 본질적인 정보만을 유지하여 보다 효과적인 데이터 구조를 설계할 수 있습니다.
• 단순화(Simplification): 데이터를 논리적으로 정리하여 이해하기 쉽고, 유지보수가 용이하도록 합니다. 구조가 복잡하면 데이터베이스 운영이 어려워질 수 있으므로 단순하면서도 명확한 설계가 중요합니다.
• 명확화(Clarification): 데이터의 의미와 관계를 명확히 정의하여 데이터의 일관성과 무결성을 보장합니다. 이를 통해 동일한 데이터가 중복 저장되는 문제를 방지할 수 있습니다.

이러한 특징을 반영하여 데이터 모델을 설계하면 데이터베이스 시스템이 보다 효율적으로 운영될 수 있습니다.

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3. 데이터 모델의 구성 요소

데이터 모델은 크게 다음과 같은 세 가지 요소로 구성됩니다.

1. 데이터 구조(Data Structure): 데이터를 어떻게 조직하고 저장할 것인가를 정의하는 요소입니다. 엔터티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 등이 이에 해당합니다.
2. 데이터 연산(Data Operation): 데이터에 대해 수행할 수 있는 조작(검색, 삽입, 수정, 삭제 등)을 정의합니다.
3. 데이터 제약조건(Data Constraint): 데이터의 무결성과 일관성을 유지하기 위한 규칙을 정의합니다. 예를 들어, 기본 키(Primary Key), 외래 키(Foreign Key) 등의 개념이 포함됩니다.

이 세 가지 요소를 잘 설계하면 데이터베이스를 보다 안정적으로 운영할 수 있으며, 성능 최적화에도 도움이 됩니다.

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4. 데이터 모델의 종류

데이터 모델은 크게 개념적, 논리적, 물리적 모델로 구분됩니다.

1) 개념적 데이터 모델 (Conceptual Data Model)

• 비즈니스 관점에서 데이터를 정의하는 모델로, 사용자와 개발자 간의 의사소통을 위한 설계 단계입니다.
• 기술적인 요소는 배제하고, 엔터티(Entity)와 속성(Attribute), 관계(Relationship)를 중심으로 설계됩니다.

2) 논리적 데이터 모델 (Logical Data Model)

• 개념적 모델을 보다 구체화하여 데이터베이스에서 실제로 구현할 수 있도록 설계하는 단계입니다.
• 데이터 정규화(Normalization), 키(Key), 제약조건(Constraint) 등을 포함하여 설계됩니다.

3) 물리적 데이터 모델 (Physical Data Model)

• 논리적 모델을 특정 데이터베이스 시스템에서 구현하는 단계입니다.
• 특정 DBMS의 특성을 반영하여 성능을 최적화하고 저장 구조를 정의합니다.

각 모델링 단계는 상호 연계되어 있으며, 최종적으로 안정적인 데이터베이스 구축을 위한 기반이 됩니다.

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5. 데이터 모델링의 세 가지 관점

데이터 모델링을 수행할 때는 다음과 같은 세 가지 관점을 고려해야 합니다.

• 데이터 관점(Data Perspective): 데이터가 어떻게 저장되고 관리되는지를 중점적으로 설계하는 관점입니다. 즉, 데이터의 구조와 속성을 정의하는 과정이 포함됩니다.
• 프로세스 관점(Process Perspective): 데이터가 시스템 내에서 어떻게 처리되고 흐르는지를 중점적으로 분석하는 관점입니다. 비즈니스 프로세스와 데이터의 흐름을 파악하는 것이 중요합니다.
• 데이터와 프로세스의 상관 관점(Data-Process Interaction Perspective): 데이터와 프로세스가 서로 어떤 영향을 주고받는지를 분석하는 관점입니다. 이를 통해 데이터베이스가 실제 시스템 내에서 어떻게 활용될지를 예측할 수 있습니다.

이러한 관점을 반영하여 모델링을 수행하면, 보다 체계적이고 효율적인 데이터베이스 설계를 할 수 있습니다.

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6. 데이터의 독립성과 스키마 3단계 구조 (ANSI-SPARC 모델)

데이터베이스 시스템에서는 데이터의 독립성을 보장하기 위해 ANSI-SPARC 모델을 기반으로 한 스키마 3단계 구조를 사용합니다.

1) 스키마 3단계 구조

• 외부 스키마(External Schema): 사용자의 관점에서 바라본 데이터 구조입니다. 각 사용자나 응용 프로그램이 필요로 하는 데이터의 부분 집합을 제공합니다.
• 개념 스키마(Conceptual Schema): 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조를 정의하는 단계입니다. 모든 엔터티, 속성, 관계 및 제약조건이 포함됩니다.
• 내부 스키마(Internal Schema): 데이터가 실제로 저장되는 물리적 구조를 정의하는 단계로, 인덱스, 파일 구조, 저장 경로 등을 포함합니다.

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7. ERD(Entity-Relationship Diagram)

ERD(Entity-Relationship Diagram)는 데이터 모델링 과정에서 데이터베이스의 구조를 시각적으로 표현하는 중요한 도구입니다. 엔터티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 등을 그래픽으로 나타내어 데이터 간의 관계를 명확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

1) ERD의 주요 구성 요소

• 엔터티(Entity): 데이터베이스에서 관리해야 하는 객체 (예: 고객, 제품, 주문 등)
• 속성(Attribute): 엔터티가 가지는 데이터 요소 (예: 고객 이름, 주문 날짜 등)
• 관계(Relationship): 엔터티 간의 연관성을 나타내는 요소 (예: 고객이 주문을 한다)

 

 

 

ERD를 통해 데이터 모델을 체계적으로 설계하고, 데이터베이스의 구조를 보다 직관적으로 파악할 수 있습니다.

 

2) ERD 표기법의 종류

(기본) Peter Chen 표기법

• 관계를 **마름모(Diamond)**로 표현하며, 관계명을 기입
• 각 엔티티 간의 관계선에 **참여도(Cardinality)**를 명시
• 예: 고객 - 주문 관계에서 고객은 여러 개의 주문을 할 수 있음(1:N)

1. (현대적) Crow’s Foot 표기법
   • 관계선 끝에 **발 모양(Crow’s Foot, 세 개의 갈래선)**을 사용하여 다중성 표현
   • 1:N 관계는 한쪽은 단일선(1), 반대쪽은 갈래선(N)으로 표현
   • 예: 고객 - 주문 관계에서 고객 1명은 여러 개의 주문을 가질 수 있음
2. Barker 표기법
   • 관계명을 선 위에 작성하고, 관계선 끝에 0, 1, n 등의 다중성 기호 사용
   • Crow’s Foot과 비슷하지만, 필수 여부(0 or 1)와 다중성(n) 표현이 명확

표기법	특징
Peter Chen	관계를 마름모로 표현하며, 관계명과 참여도를 직접 표시
Crow’s Foot	엔티티 간 관계선을 통해 다중성을 직관적으로 표현
Barker	관계선 끝에 숫자(0, 1, n)와 함께 필수 여부를 나타냄

✅ 일반적으로 데이터 모델링에서는 Crow’s Foot 표기법이 가장 많이 사용됨

 

 

 

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