1. 데이터베이스 모델링

 

 

▶ 데이터베이스 모델링이란 무엇일까요?

데이터베이스 모델링은 현실 세계의 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조로 설계하는 과정입니다. 마치 건축가가 건물을 짓기 전에 설계도를 그리는 것처럼, 데이터베이스를 구축하기 전에 데이터의 구조와 관계를 명확하게 정의하는 것이죠

왜 데이터베이스 모델링이 필요할까요?

• 효율적인 데이터 관리: 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하여 정보를 쉽게 찾고 활용할 수 있도록 합니다.
• 데이터 중복 방지: 불필요한 데이터 중복을 줄여 저장 공간을 절약하고 데이터 일관성을 유지합니다.
• 데이터 무결성 보장: 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하여 잘못된 정보가 시스템에 유입되는 것을 방지합니다.
• 시스템 개발의 기반: 데이터베이스 모델을 기반으로 시스템을 개발하면 개발 시간을 단축하고 유지보수를 용이하게 합니다.

데이터 모델링의 종류

데이터 모델링에는 다양한 종류가 있지만, 크게 개념적 모델, 논리적 모델, 물리적 모델로 나눌 수 있습니다.

• 개념적 모델: 현실 세계의 개념을 추상화하여 표현하는 모델입니다. 사용자가 이해하기 쉽도록 도식화된 모델이며, 주로 ER 다이어그램으로 표현됩니다.
• 논리적 모델: 개념적 모델을 구체화하여 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 사용할 수 있도록 표현하는 모델입니다. 관계형 데이터베이스의 경우 테이블, 속성, 관계 등으로 구성됩니다.
• 물리적 모델: 논리적 모델을 실제 저장 매체에 맞춰 구현하는 모델입니다. 인덱스, 클러스터링, 저장 공간 할당 등 물리적인 저장 방식을 정의합니다.

데이터 모델링 과정

1. 요구사항 분석: 시스템에서 관리해야 할 데이터를 파악하고, 데이터 간의 관계를 분석합니다.
2. 개념적 모델 설계: ER 다이어그램을 이용하여 엔티티, 속성, 관계를 표현합니다.
3. 논리적 모델 설계: 개념적 모델을 관계형 데이터베이스 모델로 변환합니다.
4. 물리적 모델 설계: 논리적 모델을 실제 데이터베이스에 맞춰 구현합니다.

데이터 모델링 도구

• ER 다이어그램 도구: PowerDesigner, ERwin 등
• 데이터베이스 설계 도구: SQL Developer, MySQL Workbench 등

데이터 모델링 예시

예시: 도서관 시스템

• 엔티티: 도서, 회원, 대출
• 속성: 도서(도서번호, 제목, 저자, 출판사), 회원(회원번호, 이름, 주소), 대출(대출번호, 도서번호, 회원번호, 대출일, 반납예정일)
• 관계(엔티티들간의): 도서와 회원은 대출이라는 관계로 연결됩니다.

결론

데이터베이스 모델링은 데이터베이스 시스템의 기반이 되는 중요한 작업입니다. 체계적인 데이터 모델링을 통해 효율적이고 안정적인 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있습니다. (Top-> Down 방식, 비즈니스 룰 파악이 매우 중요)