2-1. 개념적 데이터 모델링 개요

 

 

▶ 개념적 데이터 모델링 개요

데이터베이스 모델링의 첫 단계인 개념적 데이터 모델링은 현실 세계의 데이터를 사람이 이해할 수 있는 추상적인 수준에서 표현하는 과정입니다. 마치 건물을 짓기 전에 설계도를 그리는 것과 같이, 데이터베이스 시스템을 구축하기 전에 데이터의 구조와 관계를 명확하게 정의하는 것이죠.

왜 개념적 데이터 모델링이 중요할까요?

• 효율적인 데이터 관리: 데이터의 구조와 관계를 명확히 함으로써 데이터 중복을 줄이고, 데이터 일관성을 유지하며, 효율적인 데이터 관리를 가능하게 합니다.
• 시스템 개발 비용 절감: 초기 단계에서 데이터 모델을 설계함으로써 시스템 개발 후에 발생할 수 있는 문제점을 사전에 예방하고, 개발 비용을 절감할 수 있습니다.
• 의사소통 향상: 사용자와 개발자 간의 의사소통을 원활하게 하고, 시스템 요구사항을 정확하게 파악하는 데 도움을 줍니다.

개념적 데이터 모델링의 주요 구성 요소

• 엔티티(Entity): 현실 세계에서 구별되는 대상 (예: 고객, 상품, 주문)
• 속성(Attribute): 엔티티를 구성하는 특징 (예: 고객명, 상품명, 주문일자)
• 관계(Relationship): 엔티티 간의 연관성 (예: 고객은 여러 개의 주문을 할 수 있다)

개념적 데이터 모델링 방법

• ER 다이어그램: 가장 널리 사용되는 방법으로, 엔티티, 속성, 관계를 도형과 선으로 표현하여 시각적으로 모델을 나타냅니다.
• UML (Unified Modeling Language): 객체지향 분석 설계에 사용되는 표준 언어로, 다양한 다이어그램을 통해 데이터 모델을 표현할 수 있습니다.
• 텍스트 기반 모델링: 자연어를 사용하여 데이터 모델을 설명하는 방법입니다.

개념적 데이터 모델링 절차

1. 요구사항 분석: 시스템 사용자의 요구사항을 파악하고, 데이터 모델에 반영해야 할 정보를 수집합니다.
2. 엔티티 식별: 현실 세계의 대상을 엔티티로 추출하고, 각 엔티티의 속성을 정의합니다.
3. 관계 정의: 엔티티 간의 관계를 파악하고, 관계의 종류 (1:1, 1:N, N:N)와 참여도를 정의합니다.
4. ER 다이어그램 작성: 식별된 엔티티, 속성, 관계를 ER 다이어그램으로 표현합니다.
5. 검토 및 수정: 작성된 모델을 검토하고, 필요한 경우 수정합니다.

개념적 데이터 모델링의 중요성 다시 한번 강조

개념적 데이터 모델링은 데이터베이스 시스템의 성공적인 구축을 위한 필수적인 단계입니다.

명확하고 체계적인 데이터 모델은 시스템의 안정성과 유지보수성을 향상시키고, 데이터를 효율적으로 관리하는 데 큰 도움이 됩니다. (☞ 모델링은 작업자의 역량에 따라 산출물이 결정되는 매우 주관적인 작업으로 향후 데이터베이스 운영 성능에 큰 영향을 끼치는 매우 중요한 업무입니다.)