데이터베이스 모델링

데이터베이스 모델링

1. 요구사항 수집 및 분석

• 실제 문서를 수집하고 분석함.
• 담당자와의 인터뷰나 설문조사를 통해 요구사항을 직접 수렴함.
• 비슷한 업무를 처리하는 기존의 데이터베이스를 분석함.
• 각 업무와 연관된 모든 부분을 살펴봄.

2. 개념적 모델링

• 개념적 모델링(conceptual modeling) : 요구사항을 수집하고 분석한 결과를 토대로 업무의 핵심적인 개념을 구분하고 전체적인 뼈대를 만드는 과정
• 개체(entity)를 추출하고 각 개체들 간의 관계를 정의하여 ER 다이어그램(ERD, Entity Relationship Diagram)을 만드는 과정까지를 말함.

개념적 모델링 예시

3. 논리적 모델링

• 개념적 모델링에서 만든 ER 다이어그램을 사용하려는DBMS에 맞게 사상(매핑, mapping)하여 실제 데이터베이스로 구현하기 위한 모델을 만드는 과정

3.(1) 논리적 모델링 과정

• 개념적 모델링에서 추출하지 않았던 상세 속성들을 모두 추출함.
• 정규화 수행
• 데이터 표준화 수행

4. 물리적 모델링

• 작성된 논리적 모델을 실제 컴퓨터의 저장 장치에 저장하기 위한 물리적 구조를 정의하고 구현하는 과정
• DBMS의 특성에 맞게 저장 구조를 정의해야 데이터베이스가 최적의 성능을 낼 수 있음

ER 모델

1. ER(Entitiy Relationship) 모델 개념

• 세상의 사물을 개체(entity)와 개체 간의 관계(Relationship)로 표현함
• 개체
  • 독립적인 의미를 지니고 있는 유무형의 사람 또는 사물
  • 개체의 특성을 나타내는 속성(attribute)에 의해 식별됨. 개체끼리 서로 관계를 가짐

2. ER 다이어그램

3. 개체와 개체 타입

개체란?

• 사람, 사물, 장소, 개념, 사건과 같이 유무형의 정보를 가지고 있는 독립적인 실체.
• 데이터베이스에서 주로 다루는 개체는 낱개로 구성된 것, 낱개가 각각 데이터 값을 가지는 것, 데이터 값이 변하는 것 등이 있음.
• 비슷한 속성의 개체 타입(entity type)을 구성하며, 개체 집합(entity set)으로 묶임.

속성 : 개체가 가진 성질

4. 관계와 관계 타입

• 관계 : 개체 사이의 연관성을 나타내는 개념
• 관계 타입 : 개체 타입과 개체 타입 간의 연결 가능한 관계를 정의한 것이며, 관계 집합(relationship set)은 관계로 연결된 집합을 의미함.

차수에 따른 유형

관계 집합에 참가하는 개체 타입의 수를 관계 타입의 차수(degree)라고 함.

차수에 따른 관계타입의 유형

관계 대응수 : 두 개체 타입의 관계에 실제로 참여하는 개별 개체수