데이터 모델링 (스키마 설계)

• 데이터 모델링은 복잡한 현실 세계에 존재하는 데이터를 단순화시켜 표현해 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 변환 과정이다.
• 데이터모델링을 잘 알면 데이터 중복 문제를 해소하고 더 가용성 좋고 확장하기 좋은 구조의 스키마를 설계할 수 있다.
• 좋은 모델링 → 무결성, 유연성, 확장성을 갖고 있다.
  • 무결성 : 데이터베이스 내에 모든 값은 언제나 정확한 값을 유지해야 한다.
  • 유연성 : 데이터베이스 구조는 요구사항 변화에 대해 수정이 쉬워야 한다.
  • 확장성 : 데이터베이스 구조는 기능 확장에 대해서 수정이 쉬워야 한다.

데이터 모델링 과정

1. 개념적 데이터 모델링
2. 논리적 데이터 모델링
3. 물리적 데이터 모델링

개념적 데이터 모델링

• 현실세계의 각각의 개념이 어떻게 상호작용하는지를 파악하는 단계
  • 어떤 정보가 저장이 필요하고 그 정보들끼리의 관계가 어떻게 되는지 파악하는 단계
  • 요구사항을 분석해서 개념적 구조로 표현하는 단계
• entity(개체, DB의 테이블), attribute(속성, DB의 column), relation(관계, 테이블과 테이블의 관계 등)을 발견하는 단계
  • 저장이 필요하다고 분류된 데이터를 어떻게 저장할지 정의하는 단계
• 결과물 : ERD(Entity Relation Diagram)

논리적 데이터 모델링

• 개념적 데이터 모델링 결과를 기반으로 DBMS가 처리할 수 있는 데이터베이스의 논리적 구조를 설계하는 단계이다. 이 단계에서 key, 속성, 관계 등을 표시하고, 정규화 활동을 수행한다.
  • 예시 - 학생 이라는 테이블을 만들고, 그 안에 학번 칼럼을 만들고 데이터타입은 int로 설정한다.
  • 정규화
• 목적
  • DBMS에 적합한 스키마 설계
  • RDB의 이상현상 및 중복, 불필요한 데이터 등의 문제를 최소화

물리적 데이터 모델링

• 논리 데이터 모델을 컴퓨터 하드웨어에 어떻게 표현할지를 정의하는 단계

  • 물리 데이터 모델은 DBMS 선정 이후에 해당 DBMS 상에서 최상의 성능을 보장하도록 논리 데이터 모델에서 저장하는 데이터의 물리적 특성을 최대한 반영하여 설계하고 이를 관리한다.

  → 물리적 데이터 모델링 단계에서 최종적으로 사용할 DBMS를 선택하고, 선택한 데이터베이스에 SQL문을 사용해서 실제 테이블을 만드는 작업을 한다.