[Chapter 04] 데이터 모델링

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1️⃣ 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념

🧡 데이터 모델링(data modeling)

• 현실세게 데이터를 컴퓨터 세계 DB로 옮기는 과정
• DB 설계의 핵심

🧡 2단계 데이터 모델링

• 개념적 데이터 모델링
  • 현실 세게의 데이터를 개념세계로 옮김
• 논리적 데이터 모델링
  • 개념 세계의 데이터를 DB 저장 구조로 표현

🧡 데이터 모델(data model)

• 데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구
• 개념적 데이터 모델
  • 현실세계를 개념적 모델링하여 DB의 개념적 구조로 표현하는 도구
  • ex. 개체-관계 모델
• 논리적 데이터 모델
  • 개념적 구조를 논리적 모델링하여 DB의 논리적 구조로 표현하는 도구
  • ex. 관계 데이터 모델

🧡 데이터 모델의 구성

• 데이터 모델
  • 데이터 구조
  • 연산
  • 제약조건
• 데이터 구조
  • 개념적 데이터 모델에서 개념적 구조
    • 현실세계에서 개념세계로 추상화할때 어떤 요소로 구성?
  • 논리적 데이터 모델에서 논리적 구조
    • 데이터를 어떤 모습으로 저장할 것인가?
  • 정적 특징
• 연산
  • 개념 세계나 컴퓨터 세계에서 실제 표현된 값 처리 작업
  • ex. 데이터 입력, 수정, 삭제
  • 동적 특징
• 제약 조건
  • 데이터 무결성 유지 목적
    • 데이터 위조, 변조, 훼손 방지
  • 구조적 측면의 제약사항
  • 연산 적용시, 의미적 측면 제약사항

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2️⃣ 개체-관계 모델

🧡 개체-관계 모델(E-R model; Entity-Relationship model)

• 개념적 데이터 모델
• 개체-개체 관계 이용하여 현실세계를 개념적 구조로 표현
• 개체, 속성, 관계가 핵심 요소

🧡 개체-관계 다이어그램(E-R diagram)

• ERM 그림으로 표현

🧡 개체(entity)

• 구별되는 모든 것 (같은게 있어서는 안됨)
• 가치있는 중요 데이터
• 이름, 특성, 속성 갖고 있음
• 레코드와 대응
• 사각형 표현

🧡 속성(attribute)

• 개체/관계가 갖는 특성
• 가장 작은 논리적 단위
• 필드와 대응
• 타원으로 표현

🧡 개체 타입(entity type)

• 개체를 고유한 이름, 속성으로 정의한 것
• 레코드 타입에 다응
• ex. 고객(ID, 이름, 나이, 성별)

🧡 개체 인스턴스(entity instance)

• 속성이 실제 값을 가져 실체화된 개체
• = 개체 어커런스
• 레코드 인스턴스에 대응

🧡 개체 집합(entity set)

• 개체 인스턴스의 집합

  

🧡 속성의 분류

• 속성값의 개수
  • 단일 값 속성
  • 다중 값 속성
• 의미의 분해 가능성
  • 단순 속성
  • 복합 속성
• 기존 속성 값에서 유도
  • 유도속성

🧡 단일 값 속성과 다중 값 속성

• 단일 값 속성
  • 값을 1개만 가지는 속성
  • ex. 고객 이름
• 다중 값 속성
  • 값을 여러개 가지는 속성
  • ex. 고객 연락처, 책 저자
  • erd에서 이중 타원으로 표현

    

 

🧡 단순 속성과 복합 속성

• 단순 속성
  • 의미를 더는 분해할 수 없는 속성
  • ex. 책 이름, 가격
• 복합 속성
  • 의미 분해 가능 속성
  • ex. 주소(도, 시, 동), 생년월일(연, 월, 일)

🧡 유도 속성(derived attribute)

• 기존의 다른 속성에서 유도된 속성
• 값 별도 지정X
• ex. 판매 가격
• erd에서 점선 타원으로 표현

🧡 널 속성(null attribute)

• 널 값 허용되는 속성
• 널 값?
  • 결정되지 않은, 모르는, 존재하지 않는 값
  • 공백과 0과 구분
  • ex. 등급 null → 등급 미정

🧡 키 속성(key attribute)

• 개체 인스턴스 식별에 사용
• 모든 개체 인스턴스의 키 속성 값이 다름
• 둘 이상의 속성으로 구성될 수 있음
• ex. 고객 개체의 고객 ID
• erd에서 밑줄로 표현

🧡 관계(relationship)

• 개체와 개체가 맺고 있는 의미 있는 연관성
• 개체 사이의 대응관계, 매핑을 의미

🧡 관계의 유형 : 관계에 참여하는 개체 타입의 수 기준

• 이항 관계
  • 개체 타입 2개가 맺는 관계
• 삼항 관계
  • 개체 타입 3개가 맺는 관계
• 순환 관계
  • 개체 타입 1개가 맺는 관계 (자기 자신)

🧡 관계의 유형 : 매핑 카디널리티 기준

• 일대일
• 일대다
• 다대다

🧡 매핑 카디널리티(mapping cardinality)

• 개체-개체 관계 상태에서, 상대 개체 인스턴스 개수

🧡 일대일(1:1) 관계

• 개체 A의 각 개체 인스턴스가 개체 B의 개체 인스턴스 하나와 관계를 맺을 수 있고, 개체 B의 각 개체 인스턴스도 개체 A의 개체 인스턴스 하나와 관계를 맺을 수 있음

🧡 일대다(1:n) 관계

• 개체 A의 각 개체 인스턴스가 개체 B의 개체 인스턴스 여러 개와 관계를 맺을 수 있지만, 개체 B의 각 개체 인스턴스는 개체 A의 개체 인스턴스 하나와 관계를 맺을 수 있음

🧡 다대다(n:m) 관계

• 개체 A의 각 개체 인스턴스가 개체 B의 개체 인스턴스 여러 개와 관계를 맺을 수 있고, 개체 B의 각 개체 인스턴스도 개체 A의 개체 인스턴스 여러 개와 관계를 맺을 수 있음

🧡 관계의 참여 특성

• 필수적 참여 (전체 참여)
  • 모든 개체 인스턴스가 관계에 참여
  • ex. 모든 고객은 책을 반드시 구매
  • erd 에서 이중선
• 선택적 참여 (부분 참여)
  • 개체 인스턴스 중 일부만 참여해도 괜찮음
  • ex. 책 개체가 고객 개체와의 구매 관계에 선택적 참여
    • 구매 안한 책 존재 가능

🧡 관계의 종속성

• 약한 개체
  • 다른 개체 존재 여부에 의존적인 개체
• 강한 개체
  • 다른 개체 존재 여부 결정하는 개체
• 강한개체:약한개체 → 1:n의 관계
• 약한 개체는 강한개체와의 관계에 필수적 참여
  • 강한 개체의 키를 포함해서 구성된다
• 약한 개체는 erd에서 이중 사각형으로 표현
• 약한 개체와 강한 개체가 맺는 관계는 이중 마름모로 표현

🧡 E-R 다이어그램

• 사각형 : 개체를 표현
• 마름모 : 관계를 표현
• 타원 : 속성을 표현
• 링크(연결선) : 각 요소를 연결
• 레이블 : 일대일, 일대다, 다대다 관계를 표기

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3️⃣ 논리적 데이터 모델

🧡 논리적 데이터 모델의 개념

• erd로 표현된 개념적 구조를 DB에 저장할 논리적 구조로 바꿈
• DB의 논리적 구조 = DB 스키마
• 관계 데이터 모델
• 계층 데이터 모델
• 네트워크 데이터 모델

🧡 관계 데이터 모델

• 일반적으로 많이 씀
• 2차원 테이블 형태

🧡 계층 데이터 모델(hierarchical data model)

• 트리 형태
• 루트 개체 존재
• 사이클 없음
• 개체간 상하 관계 존재
• ex. 부모 개체/자식 가체 (only 1:1 관계)
• 두 개체 사이 오직 1개의 관계
• n:m 관계 표현 불가
• 구조 복잡, data CRUD 어려움

🧡 네트워크 데이터 모델(network data model)

• 그래프 형태
• 1:n 관계만 허용
• ex. 오너/멤버
• 개체간 여러 관계 정의 가능 (이름으로 구별)
• n:m 관계 표현 불가
• 구조 복잡, data CRUD 어려움

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💻 Reference

데이터베이스 개론 - 예스24