SQLD 1과목 : 데이터 모델의 이해 개념정리

SQLD 시험을 준비하면서 1과목 개념정리 한 것을 토대로 작성함 
 
 
 

데이터 모델의 이해

 

1. 데이터 모델의 이해
 

데이터 모델링의 개념 
 
• 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
• 데이터베이스를 구축하기 위한 분석 및 설계의 과정
• 현실세계의 데이터를 약속된 표기법으로 표현하는 과정
• 현실세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정
• 데이터베이스의 구조와 관계를 정의하며, 이를 통해 데이터의 저장, 조작, 관리 방법을 명확하게 정의
 
데이터 모델링 특징 (중요)
 
☑️단순화

▪︎현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부 사항 제거
▪︎단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐

☑️ 추상화

▪︎현실세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정 
▪︎다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현


☑️ 명확화

▪︎ 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 과정
▪︎명확화를 통해 모델을 이해하는 이들의 의사소통을 원활히 함
 
 
 
데이터 모델링의 목적

1. 업무 내용 분석
2. 데이터베이스 구축

 
데이터 모델링의 유의점

1. 중복: 한 테이블 또는 여러 테이블에 같은 정보를 저장하지 않도록 설계 (중복성 최소화)
2. 비유연성: 데이터 정의를 사용 프로세스와 분리 (유연성 높임)
3. 비일관성 데이터 간의 상호연관 관계를 명확히 정의

 
 
 데이터 모델링 3가지 요소 

1. 대상(엔터티): 업무가 관리하고자 하는 대상, 객체
2. 속성 : 대상들이 갖는 속성
3. 관계: 대상들 간의 관계

 
데이터베이스 스키마 구조 3단계 
 
외부스키마: 뷰 (view)의 개념 (사용자 관점 )
개념스키마: 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현 (통합관점)
내부스키마 : DB가 물리적으로 저장된 형식 (물리적 저장 구조)
*논리적 독립성: 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마엔 영향을 미치지 않도록 지원
*물리적 독립성: 내부 스키마가 변겨오디어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원
 
 
 
데이터 모델링의 3단계 
 
     1. 개념적 모델링
• 추상화 수준이 가장 높음
• 업무를 분석 뒤 업무의 핵심 엔터티를 추출하는 단계
• 도출된 핵심 엔터티들과의 관계들을 표현하기 위해 ERD 작성
 
 
    2. 논리적 모델링
• 개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성 식별자 관계 등을 표현하는 단계

• 데이터 정규화 수행

 
    3. 물리적 모델링
• 논리 모델링이 끝나면 이를 직접 물리적으로 생성하는 과정
• 추상화 수준은 가장 낮음 (가장 구체적인 모델링이므로)
 
 
 
데이터 모델의 표기법 ERD
엔터티와 엔터티 간의 관계를 시각적으로 표현한 다이어그램 (1976년 피터 첸이 만듦)
 
ERD 작성 절차

1. 엔터티 도출 후 그림
2. 엔터티 배치
3. 엔터티 간의 관계 설정
4. 관계명을 서술 (관계 표현에서 중요한 단계)
5. 관계의 참여도 기술
6. 관계의 필수 여부를 확인

• 가장 중요한 엔터티를 왼쪽 상단에 배치하고 추가로 발생되는 엔터티들을 오른 쪽 편과 하단에 배치하는 것이 원칙

 

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2. 엔터티
 

엔터티의 개념
 
• 현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 객체나 사물을 나타냄
• 엔터티는 업무상 분석해야 하는 대상(인스턴스)들로 이루어진 집합 (즉 테이블)
• 인스터스는 엔터티의 특정한 속성 값들로 구성, 엔터티의 개념을 현실에서 구체적으로 나타낸 것
 
엔터티의 특징 (중요)

1. 유일한 식별자에 의해 식별 가능
2. 반드시 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보
3. 인스턴스들의 집합 → 영속적으로 존재하는 2개 이상의 인스턴스 집합
4. 엔터티는 반드시 속성을 가짐 → 각 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐
5. →하나의 인스턴스는 각각의 속성들에 대한 1개의 속성 값만을 가짐
6. 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함

 
엔터티 분류
 
1) 유형과 무형에 따른 분류
 
☑️유형엔터티
• 물리적 형태가 있음 (실체가 있는 대상)
• 업무로부터 구분하기가 용이한 엔터티
☑️ 개념엔터티
• 물리적 형태가 없음
• 개념적 정보로부터 구분되는 엔터티
☑️ 사건엔터티
• 업무를 수행함에 따라 발생하는 엔터티
• 발생량이 많고 각종 통계자료에 이용
 
 
2) 발생 시점에 따른 분류
 
☑️ 기본엔터티
• 그 업무에 원래 존재하는 정보
• 타 엔터티의 부모 역할
• 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가짐
☑️ 중심엔터티
• 기본엔터티로부터 발생되고 그 업무에서 중심적인 역할
☑️ 행위엔터티
• 2개 이상의 부모엔터티로부터 발생
• 상세 설계 단계나 프로세스와 상관모델링을 진행하면서 도출
 
 
엔터티 이름 부여하는 방법

1. 가능하면 약어 사용을 자제한다
2. 현업의 업무 용어를 사용하여 업무상의 의미를 분명하게 한다
3. 단수 명사를 사용한다
4. 모든 엔터티에서 유일한 이름이 부여되어야 한다
5. 엔터티가 생성되는 의미대로 자연스럽게 부여하도록 한다

 

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3. 속성

 
 
속성의 개념
• 속성은 업무에서 필요로 하는 고유 성질, 특징을 의미(관찰 대상)→ 컬럼으로 표현할 수 있는 단위
• 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
• 인스턴스의 구성 요소
+속성도 집합
 
 
엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 (중요)
• 한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스의 집합이어야 함 ( 하나의 테이블은 두 개 이상의 행을 가짐)
• 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 가짐 (하나의 테이블은 두 개 이상의 컬럼으로 구성)
• 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 가짐(각 컬럼의 값은 하나씩만 삽입 가능)
 
 
속성의 특징
 
• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야함
• 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야함
• 하나의 속성에 여러 개의값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용하여 분리
 
 
속성의 분류
 
1) 속성의 특성에 따른 분류
☑️기본속성
• 업무로부터 추출된 속성
☑️ 설계속성
• 새로 만들어지거나 기본 속성을 변형하여 만들어지는 속성
• 원래 업무상 존재하지 않지만 설계를 하면서 도출해 내는 속성
☑️ 파생 속성
• 다른 속성에 의해 만들어지는 속성
• 일반적으로 계산된 값들이 해당
 
 
2) 엔터티 구성방식에 따른 분류
☑️ PK
• 인스턴스를 식별할 수 있는 속성
☑️ FK
• 다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성
☑️ 일반 속성
• 엔터티에 포함되어 있고 PK/FK에 포함되지 않는 속성
 
3) 분해 여부에 따른 속성
☑️ 단일 속성
• 하나의 의미로 구성된 경우
☑️ 복합속성
• 여러 개의 의미로 구성된 경우
☑️ 다중값 속성
• 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 경우
 
 
속성의 명칭 부여
 
• 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여함
• 서술식 속성명은 사용하지 않음
• 약어 사용은 가급적 제한함
• 전체 데이터 모델에서 유일성을 확보하는 것이 좋음
 
 
도메인
 
각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 그 속성의 도메인이라 하며,
엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기 그리고 제약사항을 지정하는 것
 
 
 
 
 

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4. 관계
 

관계의 개념
 
• 관계는 엔터티간의 연관성을 나타낸 개념
• 관계를 정의할 때는 인스턴스(각 행 데이터)간의 논리적인 연관성을 파악하여 정의
• 엔터티를 어떻게 정의하느냐에 따라 변경되기도 함
 
관계의 종류 (중요)
 
☑️존재적 관계(연관관계)
• 한 엔터티의 존재가 다른 엔터티의 존재에 영향을 미치는 관계
• 엔터티 간의 연관된 상태를 의미
• 연관관계는 항상 이용하는 관계로 존재적 관계에 해당
 
☑️ 행위적 관계 (의존관계)
• 엔터티 간의 어떤 행위가 있는 것을 의미
• 의존관계는 상대방 클래스의 행위에 의해 관계가 형성되는 행위적 관계
*ERD에서는 존재관계와 행위관계를 구분하지 않는다
*UML에는 클래스다이어그램 관계 중 연관관계와 의존관계가 있고 이것은 실선과 점선의 표기법으로 다르게 표현이 된다
*의존관계는 오퍼레이션에서 파라미터 등으로 이용할 수 있다.
*연관관계는 소스코드에서 멤버변수로 선언하여 사용할 수 있다.
 
 
관계의 구성

1. 관계명: 관계의 이름
2. 관계차수: 1:1,1:M, M:N
3. 관계선택사양: 필수관계, 선택관계

관계의 차수
 
• 한 엔터티의 레코드(인스턴스)가 다른 엔터티의 레코드(인스턴스)와 어떻게 연결되는지를 나타내는 표현
 
 
관계의 페어링
 
• 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
• 관계랑 페어링의 집합을 의미함

 
 
 
 
 

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5. 식별자

 
 
식별자 개념
• 하나의 엔터티에 구성된 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 나타냄
• 논리 모델링에서 사용하는 용어, 물리 모델링에서는 키라고 표현
 
주식별자 특징 (중요)
☑️유일성
• 주식별자에 의해 엔터티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분함
☑️ 최소성
• 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야함
☑️ 불변성
• 주식별자가 한번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야함
☑️ 존재성
• 주식별자가 지정되면 반드시 값이 존재해야 함 (NULL은 허용 안됨)
 
식별자의 분류 체계
대표성 여부 주식별자 보조식별자
 
 
 

스스로 생성 여부	내부식별자	외부식별자
속성의 수	단일식별자	복합식별자
대체 여부	본질식별자	인조식별자

 
주식별자 도출기준
 

1. 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정
2. 명칭이나 내역등과 같은 이름은 피함
3. 속성의 수를 최대한 적게 구성

 
관계간 엔터티 구분
 
☑️강한개체
• 독립적으로 존재할 수 있는 엔터티
 
 
☑️ 약한 개체
• 독립적으로 존재할 수 없는 엔터티
 
 
식별 관계와 비식별관계
 
☑️ 식별관계
• 하나의 엔터티의 기본키를 다른 엔터티가 기본키의 하나로 공유하는 관계
• 식별관계는 ERD에서 실선으로 표시
• 강한 연결관계 표현
• 주식별자 속성이 지속적으로 증가하는 것이 문제
• 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 이전 필요
 
 
☑️ 비식별관계
• 강한 개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 속성으로 관계를 가지는 것
• 비식별관계는 ERD에서 점선으로 표시
• 약한 연결관계 표현
• 속성이 자식에게 상속되지 않기 때문에 불필요한 조인이 발생한다
• 부모쪽의 관계참여가 선택관계
• 상속받은 주식별자 속성을 타 엔터티에 차단 필요
 
💡SQL문의 조인관계를 최소화 하는 경우 식별자 관계로 연결해야한다