[SQLD1] 5.2 데이터 모델링
기획자의 데이터 공부 - 데이터 모델링의 이해
* 프로젝트 생명주기에서 데이터 모델링
- waterfall 기반에서는 데이터 모델링 위치가 분석과 설계 단계로 구분되어 명확히 정의 가능
분석 단계에서 업무 중심의 논리 데이터 모델링 수행하고 설계 단계에서 물리 데이터 모델 수행
- 나선형 모델에서는 업무 크기에 따라 논리적 데이터 모델과 물리적 데이터 모델이 분석, 설계 단계에서 수행
비중은 분석 단계에서 논리 데이터 모델이 더 많이 수행되는 형태
- 데이터 축과 애플리케이션 축으로 구분하여 진행
객체지향 개념은 데이터와 프로세스를 한번에 바라보면서 모델링을 전개
데이터 모델링, 프로세스 모델링을 구분하지 않고 일체형으로 진행
* 데이터 독립성의 필요성
- 유지보수 비용 증가, 데이터 복잡도 증가, 요구사항 대응 저하, 데이터 중복성 증가
- 데이터 독립성 확보 효과 :
각 view의 독립성을 유지하고 계층별 view에 영향을 주지 않고 변경 가능
단계별 스키마에 따라 DDL과 DML이 다름을 제공
- 데이터 독립성을 이해하기 위해 3단계로 표현된 ANSI 표준 모델을 살펴보면됨
3단계 구조, 독립성, 사상 3가지를 이해하면 됨
* 데이터베이스 3단계 구조
* 데이터 독립성 요소
- 데이터베이스 스키마 구조는 3단계, 각각 상호독립적인 의미를 갖고 고유한 기능을 가짐
- 데이터 모델링은 통합관점의 뷰를 가진 개념 스키마를 만들어가는 과정
* 두 영역의 데이터 독립성
* 사상
* 데이터 모델링 세 가지 요소
1) 업무가 관여하는 어떤 것
2) 어떤 것이 가지는 성격
3) 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계
* 단수와 복수의 명명
* 이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식
- 우리가 구축하려는 시스템의 대부분은 데이터에 기반한, 데이터가 중심에 있는 정보 시스템이기 때문에 데이터베이스 설계를 잘못했을 때 미치는 영향력은 모든 트랜잭션에 영향을 끼침
- Bachmann은 '프로그래머는 데이터 집합의 탐색자이다'라고 하였다
* 데이터 모델링의 이해관계자
- 데이터 모델링에 대해 연구하고 학습해야 하는 사람
정보 시스템을 구축하는 모든 사람, 해당 업무에서 정보화를 추진하는 위치에 있는 사람
[본 글은 SQLD 자격증 공부를 위해 아카이빙한 글입니다.
