1.1.1 제1절 데이터 모델의 이해

1. 모델링의 이해

가. 모델링의 정의

• 모델 : 모형, 축소형의 의미로 다양한 현상을 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형
• 모델링 : 시스템의 대상이 되는 업무를 분석하여 정보시스템으로 구성하는 과정에서 업무의 내용과 정보시스템의 모습을 적절한 표기법으로 표현하는 것을 모델링이라고 합니다.

 

나. 모델링의 특징

• 추상화 : 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현
• 단순화 : 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념
• 명확화 : 이해를 위해 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 것
• 계획/분석/설계 단계 → 업무를 분석하고 설계하는데 이용
• 구축/운영 단계 → 변경과 관리의 목적으로 이용

 

다. 모델링의 세 가지 관점

• 데이터관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법(What, Data)
• 프로세스관점 : 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법(How, Process)
• 데이터와 프로세스의 상관관점 :  업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받는지

 

2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해

 

가. 모델링의 정의

• 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무에 어떤 데이터가 존재하는지 또는 업무가 필요로하는 정보는 무엇인지 분석하는 방법
• 기업 업무에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 데이터에 존재하는 업무 규칙에 대하여 참 또는 거짓을 판별할 수 있는 사실을 데이터에 접근하는 방법, 사람, 전산화와는 별개의 관점에서 이를 명확하게 표현하는 추상화 기법
• 모델링을 하는 이유
  • 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것
  • 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위해
  • 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도가 아니라 데이터 모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에도 매우 중요한 의미를 가짐

 

나. 데이터 모델이 제공하는 기능

• 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화하도록 도와준다.
• 시스템의 구조와 행동을 명세화 할 수 있게 한다.
• 시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다.
• 시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다.
• 다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다.
• 특정 목목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다.

 

3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

 

가. 파급효과(Leverage)

• 데이터 구조의 변경에 따른 표준 영향 분석, 응용 변경 영향 분석 등 많은 영향 분석이 일어남
• 개발 변경 작업이 발생하며, 데이터 구조의 변경으로 인한 일련의 변경작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소가 아닐 수 없다. (예로 개발완료 후 단위테스트, 또는 통합테스트 단계일 경우)

 

나. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)

• 데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구
• 이상적인 모델이 갖추어야할 가장 중요한 점은 정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현되어야 한다는 것

 

다. 데이터 품질(Data Quality)

• 데이터는 기업의 중요한 자산
• 데이터는 기간이 오래되면 될수록 활용가치는 훨씬 높아짐
• 데이터 품질의 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 바로 데이터 구조의 문제이다. 
  • 중복데이터의 미정의
  • 데이터 구조의 비즈니스 정의의 불충분
  • 동일한 성격의 데이터를 통합하지 않고 분리함으로써의 나타나는 데이터 불일치 등

 

    모델링 유의점

• 중복(Duplication)
  • 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 준다.
  • 이러한 지식 응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
• 비유연성(Inflexibility)
  • 데이터 모델은 설계방법에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있습니다.
  • 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄입니다.
• 비일관성(Inconsistency)
  • 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생합니다.
    • 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 것
    • 개발자가 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문
  • 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 해줍니다.

 

 

4.데이터 모델링의 3단계 진행

현실세계와 데이터베이스 사이의 모델

• 개념적 데이터 모델(추상적)
  • 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 진행, 전사적 데이터 모델링, EA(Enterprise Architecture)수립시 많이 이용
  • 개념 데이터 모델은 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구 사항을 발견하는 것을 지원
  • 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용
• 논리적 데이터 모델
  • 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
  • 정규화 활동
    • 논리 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 속성들이 가장 적절한 엔티티에 배치되도록 함
• 물리적 데이터 모델(구체적)
  • 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
  • 물리적인 저장구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법 등

 

 

5. 프로젝트 생명주기에서 데이터 모델링

• Waterfall
  • 분석/설계 단계에서 데이터 모델링 발생
  • 분석단계 : 논리적 모델링 발생
  • 설계단계 : 물리적 모델링 발생
• 나선형모델
  • 예 : RUP(Rational Unified Process/ 마르미)
  • 업무크기에 따라 논리적/물리적 모델링이 분석/설계단계에서 동시에 진행

 

 

6. 데이터 모델링에서 데이터독립성의 이해

 

가. 데이터독립성의 필요성

 

 

나. 데이터베이스 3단계 구조

 

 

 

다. 데이터독립성 요소

• 외부스키마(External Schema)
  • View 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성, 즉 개개 사용자 단계로서 개개 사용자가 보는 개인적 DB 스키마
  • DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB 정의
  • 사용자 관점 접근하는 특성에 따른 스키마 구성
• 개념스키마(Conceptual Schema)
  • 개념단계 하나의 개념적 스키마로 구성 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체의 DB를 기술하는 것
  • 모든 응용시스템들이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마
  • 통합관점
• 내부스키마(Internal Schema)
  • 내부단계, 내부 스키마로 구성, DB가 물리적으로 저장된 형식
  • 물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 방법을 표현하는 스키마
  • 물리적 저장구조

라. 두 영역의 데이터독립성

• 3단계로 개념이 분리되면서 각각의 영역에 대한 독립성을 지정하는 용어
  • 논리적 독립성
    • 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원하는 것
    • 논리적 구조가 변경되어도 응용 프로그램에 영향 없음
    • 사용자 특성에 맞는 변경가능
    • 통합 구조 변경가능
  • 물리적 독립성
    • 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원하는 것
    • 저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향없음
    • 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경가능
    • 개념구조 영향 없이 물리적인 구조 변경가능

 

마. 사상(Mapping)

• 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리

 

 

7. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념

가. 데이터 모델링의 세 가지 요소

1. 업무가 관여하는 어떤 것(Things)
2. 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)
3. 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationships)

나. 단수와 집합(복수)의 명명

 

8. 데이터 모델링의 이해관계자

가. 이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식

• DBA가 데이터 모델링을 전적으로 하는 예는 거의 없고, 개발자가 데이터 모델링을 같이 하게 된다.
  • 모델링 과정이 데이터베이스를 설계한다는 측면보다 업무를 이해하고 분석하여 표현하는 것이 중요하고, 표현된 내용을 바탕으로 프로젝트 관련자와 의사소통하고 프로그램이나 다른 표기법과 비교 검증하는 일을 수행하는 등 많은 시간을 업무를 분석하고 설계하는데 할애하기 때문

 

나. 데이터 모델링의 이해관계자

• 정보시스템을 구축하는 모든 사람은 데이터 모델링도 전문적으로 할 수 있거나 적어도 완성된 모델을 정확하게 해석할 수 있어야 한다. ( 즉 프로젝트에 참여한 모든 IT 기술자들 )
• IT기술에 종사하거나 전공하지 않았더라도 해당 업무에서 정보화를 추진하는 위치에 있는 사람도 데이터 모델링에 대한 개념 및 세부사항에 대해 어느 정도 지식을 가지고 있어야 한다.

9. 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해

가. 데이터 모델 표기법

• 1976년 피터첸(Peter Chen)이 Entity-relationship model(E-R Model) 표기법 만듬
  • 엔터티를 사각형으로 표현하고 관계를 마름모 속성을 타원형으로 표현
  • 대학교재에서 가장 많이 이용
• Crow's Foot
  • 까마귀발 모양의 표기법 가장 많이 사용
  • ERWin, ERStudio
• Barker 표기법
  • Crow's Foot을 적용하면서 관계 표기법 등 일부가 다름
  • DA#
• Information Engineering(IE) 표기법

나. ERD(Entity Relationshop Diagram) 표기법을 이용하여 모델링하는 방법

• UML 표준 표기법을 사용하는 오브젝트 모델링에서는 궁극적으로 해당 업무에 가장 적절한 클래스다이어그램을 그려내는 것이 가장 중요
• 정보공학을 기반으로 하는 모델링에서는 해당 업무에 가장 적절한 ERD를 그려내는 것이 프로젝트의 지상과제

 

1) ERD 작업순서

① 엔티티를 그린다.

② 엔티티를 적절하게 배치한다.

③ 엔티티간 관계를 설정한다.

④ 관계명을 기술한다.

⑤ 관계의 참여도를 기술한다.

⑥ 관계의 필수여부를 기술한다.

• ERD는 엔터티와 엔터티 사이의 관계가 있는 정보를 나타내므로 두 개를 이용하여 작성하고, 이에 따라 PK와 FK를 ERD 규칙에 따라 기술하도록 한다.

 

2) 엔터티 배치

• 가장 중요한 엔터티를 왼쪽상단, 이것을 중심으로 오른쪽하단으로 이동
• 업무흐름에 중심이 되는 엔터티, 보통 업무 흐름에 있어서 중심이 되는 엔터티는 타 엔터티와 많은 관계를 가지고 있으므로 중앙에 배치
• 업무를 진행하는 중심엔터티와 관계를 갖는 엔터티들은 중심에 배치된 엔터티를 주위에 배치하도록 한다.

3) ERD 관계의 연결 

4) ERD 관계명의 표시

5) ERD 관계 관계차수와 선택성 표시

 

10. 좋은 데이터 모델의 요소

가. 완전성(Completeness)

• 업무에 필요로하는 모든 데이터가 모델에 정의되어 있어야함

나. 중복배제(Non-Redundancy)

• 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록
  • 데이터 관리 비용 지불 -> 저장공간의 낭비, 데이터의 일괄성을 유지하기 위한 추가적인 데이터 조작 등

다. 업무규칙

• 수많은 업무규칙을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것

라. 데이터 재사용

마. 의사소통

바. 통합성