데이터 모델링

데이터 모델이란

복잡한 실세계를 단순화하여 실세계에 존재하는 개체들을 식별하여 이들 객체와 객체 사이의 관계를 정의함으로써 컴퓨터상의 데이터베이스를 추상화된 개념으로 이해하기 쉽게 할 뿐만 아니라 사용자들 사이의 의사소통을 원활히 할 수 있도록 도와주는 도구이다.

모델은 설계의 기반으로 예를 들어, 엔지니어는 자동차를 제품화하기 전에 모델을 작성하여 세부사항들을 확인하며 같은 방식으로 시스템 설계자는 모델을 개발하여 아이디어를 점검하고 데이터베이스 설계에 대한 이해를 높힐 수 있다.

 

즉, 데이터 모델은 현실 세계를 데이터베이스로 표현하는 중간 과정으로서 데이터베이스 설계 과정에서 컴퓨터에 저장할 데이터의 구조를 논리적으로 표현하기 위해 사용되는 도구라고 볼 수 있다.

 

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데이터 모델링 개념

데이터 모델링이란 정보 시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 분석하여 이해하고 약속된 표기법에 의해 표현하는 걸 의미합니다.

그리고 이렇게 분석된 데이터 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하게 됩니다.

 

특히, 데이터를 추상화한 데이터 모델은 데이터베이스의 골격을 이해하고 그 이해를 바탕으로 SQL 문장을 기능과 성능적인 측면에서 효율적으로 작성할 수 있기 때문에, 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심과정이기도 합니다.

 

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데이터 모델링 과정

 

요구사항 수집 및 분석

모델링에 앞서 가장 먼저 해야 할 것은 어떠한 업무를 데이터화하여 모델링 할 것인지에 대한 요구사항 수집입니다.

 

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개념적 모델링 (Conceptual Data Modeling)

데이터베이스 설계 과정에서 우리는 현실 세계에 존재하는 무수히 많은 개체 (Entity)들 중에 데이터베이스에 저장할 대상들을 추출하여 이를 추상화 시킨 개념으로 표현하는 과정을 개념적 모델링이라고 합니다.

 

요구사항을 수집하고 분석한 결과를 토대로 업무의 핵심적인 개념을 구분하며 전체적인 뼈대를 만드는 과정이기 때문에 매우 중요한 과정입니다.

 

개념적 모델링은 개체-관계 모델링 (Entity-Relationship Modeling) 기법을 이용하며, 업무상 알 필요가 있거나 보관할 필요가 있는 중요한 데이터와 각 데이터 간의 관계를 정의하고 모델링합니다.

 

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논리적 데이터 모델링 (Logical Data Modeling)

개념적 데이터 모델은 DBMS가 직접 이해할 수 없기 때문에 다시 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 구조로 변환시켜야 하는데 이 변환 과정을 논리적 데이터 모델링이라고 합니다.

 

일반적으로 개념적 데이터 모델은 DBMS나 데이터베이스 구현 방식과 독립적이지만 논리적 데이터 모델은 DBMS의 종류 및 데이터베이스 구조와 밀접한 관련을 가지게 됩니다.

 

즉, 개념적 모델링에서 만든 ER 다이어그램을 사용하고자 하는 DBMS에 맞게 매핑하여 실제 데이터베이스로 구현하기 위한 모델을 만드는 과정이라고 볼 수 있습니다.

 

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물리적 데이터 모델링 (Physical Data Modeling)

물리적 데이터 모델링은 최종적으로 실제 테이블을 만드는 작업을 진행하는 과정입니다.

 

 

✍️  [정리]