데이터 모델

데이터 모델이란?

데이터 모델은 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형이다.

• 데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약 조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들의 모임
• 현실 세계를 데이터베이스에 표현하는 중간과정, 즉 데이터베이스 설계 과정에서 데이터의 구조(Schema)를 논리적으로 표현하기 위해 사용되는 지능적 도구

데이터 모델의 구성 요소

• 개체(Entity)
  • 데이터베이스에 표현하려는 것
  • 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체
  • 실세계에 독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보로 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성됨
  • 파일 시스템의 레코드에 대응하는 것으로 유일한 식별자(Unique Identifier)에 의해 식별 가능
  • 다른 개체와 하나 이상의 관계(Relationship) 존재
  • 개체명을 지정할 때 해당 업무에서 사용하는 용어로 지정해야 하며 약어 사용은 되도록 제한한다. 또한 가능하면 단수 명사를 사용하며 모든 개체명은 유일해야 한다.
• 속성(Attribute)
  • 데이터의 가장 작은 논리적 단위로 개체를 구성하는 항목
  • 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드로 개체의 특성을 기술
  • 속성의 수 = 차수(Degree)
  • 속성의 특성에 따른 분류
    • 기본 속성(Basic Attribute) : 업무 분석을 통해 정의한 속성
    • 설계 속성(Designed Attribute) : 업무상 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성
    • 파생 속성(Derived Attribute) : 다른 속성으로부터 계산이나 변형 등의 영향을 받아 발생하는 속성
  • 개체 구성 방식에 따른 분류
    • 기본키 속성(primary Key Attribute) : 개체를 식별할 수 있는 속성
    • 외래키 속성(Foreign Key Attribute) : 다른 개체와의 관계에 포함된 속성
    • 일반 속성 : 개체에 포함되어 있지만 기본키, 외래키에 포함되지 않은 속성
  • 속성명을 지정할 때  해당 업무에서 사용하는 용어로 지정해야 하며 약어 사용은 되도록 제한한다. 또한 서술형으로 지정하지 않아야 하며 개체에서 유일하게 식별 가능하도록 지정해야 한다.
• 관계(Relationship)
  • 개체 간의 관계 또는 속성 간의 논리적인 연결
  • 관계의 형태로는 일대일(1:1), 일대다(1:N), 다대다(M:N) 관계가 있다.
  • 관계의 종류
    • 종속 관계(Dependent Relationship) : 두 개체 사이의 주종 관계를 표현한 것으로 식별 관계와 비식별 관계가 있음
      • 식별 관계 : 개체 A, B 사이의 관계에서 A 개체의 기본키가 B 개체의 외래키 이면서 동시에 기본키가 되는 관계
      • 비식별 관계 : 개체 A, B 사이의 관계에서 A 개체의 기본키가 B 개체의 비기본키 영역에서 외래키가 되는 관계
    • 중복 관계(Redundant Relationship) : 두 개체 사이에 2번 이상의 종속 관계가 발생하는 관계
    • 재귀 관계(Recursive Relationship) : 개체가 자기 자신과 관계를 갖는 것
    • 배타 관계(Exclusive Relationship) : 개체의 속성이나 구분자를 기준으로 개체의 특성을 분할하는 관계로 배타 AND 관계와 배타 OR 관계로 구분됨
      • 배타 AND 관계 : 하위 개체들 중 속성이나 구분자 조건에 따라 하나의 개체만 선택 가능
      • 배타 OR 관계 : 하위 개체들 중 속성이나 구분자 조건에 따라 하나 이상의 개체 선택 가능
  • 관계의 표현 : 다음 블로그에서 ERD 표기 예시 부분 참고

개념적 데이터 모델

• 속성들로 기술된 개체 타입과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계 표현
• 대표적인 개념적 데이터 모델로는 E-R 모델이 있음

논리적 데이터 모델

• 필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계 표현
• 단순히 데이터 모델이라고 하면 논리적 데이터 모델을 의미
• 특정 DBMS는 특정 논리적 데이터 모델 하나만 선정하여 사용
• 데이터 간의 관계 표현 방법에 따라 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델로 구분

논리적 데이터 모델의 품질 검증

• 논리 데이터 모델 품질 기준에 따라 개체, 속성, 관계, 식별자, 모델 전반 등에 대해 검토 체크리스트를 작성, 체크리스트의 각 항목을 확인하는 방식으로 검증
  • 논리 데이터 품질 모델 기준으로는 정확성, 완전성, 준거성, 최신성, 일관성, 활용성 등이 있음
• 개체 품질 검증 항목
  • 단수 명사 여부, 개체의 주 식별자, 개체 간 상호 배타성, 개체의 정규화 여부, 개체 상세 정의, 개체 관리 업무 기능, 개체에 2개 이상의 속성 존재 여부, 개체의 총 길이, 개체 동의어 여부, 개체 분산 요구 등
• 속성 품질 검증 항목
  • 단수 명사 여부, 속성의 값 존재 여부 및 개수, 도메인 정의, 반복되는 속성, 그룹화 가능 속성, 주 식별자 및 비 식별자에 의존한느 속성, 다치 종속 속성 등
    • A, B, C 3개의 속성을 가진 테이블 R에서 어떤 복합 속성(A, C)에 대응하는 B 값의 집합이 A 값에만 종속되고 C 값에는 무관하면 B는 A에 다치 종속
• 관계 품질 검증 항목
  • 관계의 명칭, 2개 이상의 노드와 관계 존재 여부, 노드의 기수성과 선택성, 필수적 관계, 유효한 관계, 중복된 관계, 외부식별자 존재 여부, 참조 무결성 여부 등
• 식별자 품질 검증 항목
  • 식별자의 명칭, 정의, 구성, 정합성, 크기, 순서 등
• 전반적인 품질 검증 항복
  • 주제 영역 구성의 적절성, 데이터 모델 상의 정규화 여부, 다대다 관계 해소 여부, 이력 ㅗ간리 대상 선정 확인, 이력 관리 방법의 적절성 확인

데이터 모델에 표시할 요소

• 구조(Structure)
  • 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로 데이터 구조 및 정적 성질 표현
• 연산(Operation)
  • 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세
  • 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
• 제약 조건(Constraint)
  • 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

식별자(Identifier)

식별자는 하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 구분자로 모든 개체는 한 개 이상의 식별자를 반드시 가져야 한다.

분류	식별자
대표성 여부	주 식별자(Primary Identifier) 보조 식별자(Alternate Identifier)
스스로 생성 여부	내부 식별자(Internal Identifier) 외부 식별자(External Identifier)
단일 속성 여부	단일 식별자(Single Identifier) 복합 식별자(Composit Identifier)
대체 여부	원조 식별자(Original Identifier) 대리 식별자(Surrogate Identifier)

주 식별자/보조 식별자

주 식별자는 개체를 대표하는 유일한 식별자이며 주 식별자의 4가지 특징으로 유일성, 최소성, 불변성, 존재성이 있다.

보조 식별자는 주 식별자를 대신하여 개체를 식별할 수 있는 속성으로 두 식별자 모두 개체를 유일하게 식별할 수 있어야 한다.

물리적 테이블에서 주 식별자는 기본키(Primary Key)로, 보조 식별자는 유니크 인덱스(Unique Index)로 지정되어 사용된다.

내부 식별자/외부 식별자

내부 식별자는 개체 내에서 스스로 만들어지는 식별자이며 외부 식별자는 다른 개체와의 관계에 의해 외부 개체의 식별자를 가져와 사용하는 식별자로 자신의 개체에서 다른 개체를 찾아가는 연결자 역할을 한다.

단일 식별자/복합 식별자

단일 식별자는 주 식별자가 한 가지 속성으로만 구성된 식별자이며 복합 식별자는 주 식별자가 두 개 이상의 속성으로 구성된 식별자이다.

원조 식별자/대리 식별자

원조 식별자는 업무에 의해 만들어지는 가공되지 않은 원래의 식별자이며 대리 식별자는 주 식별자의 속성이 두 개 이상인 경우 속성들을 하나의 속성으로 묶어 사용하는 식별자로 대리 식별자의 조건은 다음과 같다.

• 최대한 범용적인 값 사용
• 유일한 값을 만들기 위한 대리 식별자 사용
• 편의성과 단순성, 의미의 체계화를 위한 대리 식별자 사용 가능
• 시스템적인 필요성에 의해 내부적으로만 사용하는 대리 식별자 사용 가능

후보 식별자

후보 식별자는 개체에서 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있는 속성 또는 속성 집합을 의미하며 후보 식별자의 조건은 다음과 같다.

• 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있어야 한다.
• 속성들을 직접 식별할 수 있어야 한다.
• 널 값(NULL Value)이 될 수 없다.
• 속성 집합은 후보 식별자로 지정한 경우 개념적으로 유일해야 한다.
• 후보 식별자의 데이터는 자주 변경되지 않아야 한다.

하나의 개체에는 한 개 이상의 후보 식별자가 있고 이 중 개체의 대표성을 나타내는 식별자를 주 식별자로, 나머지를 보조 식별자로 지정한다.