[DataBase] 데이터 모델링(Data Model)

데이터 모델링

 

 

 

데이터 모델링과 데이터 모델의 개념

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[데이터 모델링]

현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정

 

• 개념적 데이터 모델링 : 현실 세계의 중요 데이터를 추출하여 개념 세계로 옮긴다.
• 논리적 데이터 모델링 : 개념 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하는 구조로 표현한다.

 

[데이터 모델]

데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구로, 개념적 데이터 모델과 논리적 데이터 모델이 있다.

 

• 개념적 데이터 모델 : 현실 세계를 사람의 머리로 이해할 수 있도록 개념적 모델링의 결과물인 개념적 구조로 표현하는 도구다.
• 논리적 데이터 모델 : 개념적 구조를 노리적으로 모델링하여 논리적 구조로 표현하는 구조다.

 

 

 

개체ㅡ관계 모델 (Entity-Relationship Model, ER 모델)

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개체와 개체간의 관계를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현하는 개념적 데이터 모델이다.

 

[개체 Entity]

• 현실 세계에서 구분이 가능하고, 관찰할 수 있는 정보의 단위
• ER 다이어그램에서는 직사각형으로 표현된다.

[속성 Attribute]

• 개체의 특성이나 성질을 나타내는 정보
• ER 다이어그램에서는 타원으로 표현되며, 해당 타원은 개체의 직사각형에 연결된다.
• 속성에는 여러 유형(단순 vs 복합, 단일 값, 다중 값, 유도된 속성 등)이 있을 수 있다.

[관계 Relationship]

• 두 개 이상의 개체 간의 연관성을 나타낸다.
• ER 다이어그램에서는 마름모로 표현되며, 관계에 참여하는 개체와 선으로 연결된다.
• 관계에도 속성을 가질 수 있다.

 

[개체ㅡ관계 다이어그램 Entity-Relationship Diagram, ERD]

• 개체-관계 모델을 시각적으로 표현하는 도구로, ERD는 데이터베이스의 구조와 그 구조 내 관계를 그래픽으로 나타내어, 데이터베이스 설계 과정에서 요구사항 분석과 개념적 설계 단계를 돕는다.

 

 

논리적 데이터 모델(Logical Data Model)

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데이터베이스의 구조와 조직을 추상화하여 표현하는 모델로, 개념적 데이터 모델이 현실 세계의 객체와 관계를 고수준에서 모델링 하는것에 반해, 논리적 데이터 모델은 데이터베이스 내의 데이터 구조와 관계, 제약 조건 등을 상세하게 정의한다.

 

[관계 데이터 모델 Relational Data Model]

• 가장 널리 사용되는 모델로, 데이터를 2차원 테이블(또는 관계)의 형태로 표현한다.
• 각 테이블은 행과 열로 구성되며, 행은 레코드(또는 튜플)를, 열은 속성(또는 릴레이션)을 나타낸다.
• 데이터의 무결성을 보장하기 위해 기본 키(Primary key)와 왜래 키(Foreign key) 개념을 사용한다.
• SQL 표준화된 언어를 통해 데이터 조작 및 질의가 가능하다.

 

[계층 데이터 모델 Hierarchical Data Model]

• 데이터를 계층적인 구조로 표현하며, 트리 구조로 데이터 간의 관계를 나타낸다.
• 각 레코드는 하나의 부모 레코드와 하나 이상의 자식 레코드를 가질 수 있다.
• 이 모델은 네트워크 데이터 모델보다 덜 유연하며, 데이터베이스 구조 변경이 어렵다는 단점이 있다.
• IMS(Integrated Management System)와 같은 시스템에서 사용된다.

 

[네트워크 데이터 모델 Network Data Model]

• 계층 데이터 모델을 확장한 형태로, 다대다 관계를 나타낼 수 있는 그래프 구조를 사용한다.
• 한 레코드가 여러 부모 레코드를 가질 수 있다. 이로 인해 복잡한 관계를 표현할 수 있지만, 이를 관리하는 데 어려움이 존재한다.
• CODAYL(Data Description Language) 방식을 사용하여 데이터를 정의하고 조작한다.

 

 

 

출처 : 데이터베이스 개론  3판, 김연희 저자 한빛아카데미

데이터베이스 개론 | 김연희 - 교보문고