모델링의 이해
모델링의 정의
•
개념으로 논리적 데이터 모델 구성
•
기초 정보들을 일정한 표기법에의해 표현, 업무 내용을 정확하게 분석
모델링의 특징
•
추상화
•
단순화
•
명확화
모델링의 3가지 관점
•
데이터 관점
◦
관계가 무엇인지
•
프로세스 관점
◦
무엇을 해야하는지
•
데이트와 프로세스의 상관관점
◦
어떻게 영향 받아 왔는지
데이터 모델의 기본 개념
데이터 모델링의 정의
•
데이터 베이스 골격을 이해,
•
정보 시스템 구축,
•
데이터 존재하는 업무 규칙에 대해, 참 거짓을 판별할 수 있는 사실을 데이터에 접근. 명확하게 표현하는 추상적인 기법
데이터 모델이 제공하는 기능
•
시스템을 원하는 모습으로 가시화
•
시스템의 구조화 행동을 명세화
•
시스템을 구축하는 구조화된 틀 제공
•
결정된 사항을 문서화
데이터 모델링의 중요성
•
파급효과
◦
데이터 설계
•
간결한 표현
◦
요구사항이 정확하게 간결하게 표현
•
데이터 품질
◦
데이터는 기업의 중요한 자산, 관리가 중요
데이터 모델링의 중요성 및 유의점
•
중복
◦
여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록
•
비유연성
◦
데이터의 사용 프로세스와 분리함으로서 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터 베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 열어줌.
•
비일관성
◦
상호 연관관계에 대한 명확하게 정의
◦
데이터 모순을 파악하지 못한 채 데이터를 수정하는 것 방지
데이터 모델링의 종류
데이터모델링의 3단계 진행
현실 세계에서 데이터 베이스까지 만들어지는 과정은 시간에 따라 진행되는 과정으로서 추상화 수준에 따라 개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델로 정리할 수 있다.
•
개념적
•
논리적
•
물리적
개념적 데이터 모델링
•
조직이나 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석
•
핵심과 그들 간의 관계 발견 그것을 표현, 다이어그램 생성
•
데이터 요구사항을 발견하는 것을 지원
논리적 데이터 모델링
•
비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현
•
데이터 모델링 과정에서 가장 핵심
•
정규화 과정 통해 일관성 확보, 중복 제거
◦
신뢰성 있는 데이터 구조를 확보
•
상세화는 식별자 확정, 정규화, 참조 무결성, 규칙정의
물리적 데이터 모델링
•
데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의
•
트랜잭션 세부사항을 설계하고, 테이블, 칼럼 등으로 표현되는 물리적인 저장 구조와 사용될 저장 장치, 자료 추출위해 사용될 접근 방법 등을 결정
•
현실 프로젝트 에서는 한꺼번에 수행하여 논리적인 데이터 모델링으로 수행한다.
프로젝트 생명주기에서의 데이터 모델링
•
폭포수 모델 기반에서는 데이터 모델링의 위치가 분석과 설계단위로 구분
데이터 모델의 구성요소
개체(Entity)
•
사람이 생각하는 개념이나 정보단위
•
독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보
•
파일 시스템의 레코드에 대응하는 것, 어떤 정보를 제공하는 역할
•
독립적으로 존재하거나 그 자체로도 구별 가능하다.
속성(Attributes)
•
데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드
•
개체를 구성하는 항목
관계 (Relation)
•
개체 간의 관계 또는 속성 간의 관계이다.