[D+6] SQLD 자격증 (1) - 데이터 모델링의 이해, 3중 스키마, ERD

미리캔버스로 1분만에 만든 썸네일-. SQL 공부 시작합니다!

 

✏️ STUDY INDEX 

1. 데이터 모델링의 이해
 -- 정의, 목적, 특징, 데이터 모델링의 3단계, 3가지 관점, 중요성  
2. 3층 스키마(3-Level Schema)
 -- 데이터 독립성, 3층 스키마의 구조별 특징 
3. 데이터 모델링의 요소와 ERD 
-- 3가지 구성 요소(엔터티, 속성, 관계)와 ERD 작성법, 표기법

 

※ 방대한 학습 내용을 요약하기 위한 포스팅으로 부연 설명이 없거나 매우 짧습니다.  

※ <격파르타! SQLD 자격증 챌린지> 강의를 듣고 제 입맛대로 요약 & 재정리한 내용입니다. 

 

1. 데이터 모델링의 이해 

(0) 먼저 짚고 넘어가야할 가장 기본적인 개념 

• SQL(structured query language)
  데이터베이스에 직접적으로 액세스할 수 있는 언어.
  정의, 조작, 적용/취소, 제어, 처리 등 
• 데이터베이스(data base, 이하 DB) : 잘 조직화된 데이터의 모음
• DBMS(database management system) : DB를 관리하는 프로그램 
  DBMS의 종류로는 SQLite, MySQL,  ORACLE, PostgreSQL, mongoDB, MariaDB 등이 있음. 

(1) 데이터 모델 

• DBMS가 지원하는 데이터 베이스의 구조나 형식을 의미
• 즉, 모델 정보(구조)만 보고도 어떤 데이터를 다루는지 알 수 있음. 
• 현실세계를 얼만큼 추상화하여 표현

(2) 데이터 모델링이란 

• 정보시스템 구축을 위해 데이터 관점의 업무 분석 과정 
• 현실의 데이터를 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정 
• DB 구축을 위한 분석 & 설계 과정 

(3) 모델링의 목적 

• 업무에 필요한 정보를 정의 & 표현하여 업무 분석 
• 분석 모델을 토대로 DB를 생성하여 데이터를 관리 *개발만을 위한 것이 아닌, 전사적 차원에서의 필요. 

(4) 모델링의 특징 3가지

1. 추상화(Abstraction) : 현실세계를 일정한 형식에 맞춰 표현. 수많은 요소를 하나의 문장/단어/개념으로 표현 가능.   
2. 단순화(Simplification) : 약속된 규칙에 기반한, 제한된 표기법 or 언어로 표현하는 것.  
3. 명확화(Clarity) : 대상에 대한 애매모호함 제거 & 현상을 정확하게 기술하는 것. 의미를 명확하게 기술. 

(5) 데이터 모델링의 3단계 

단계	특징
① 개념적 데이터 모델링 Conceptual Data Modeling	•  조직, 사용자에게 필요한 데이터의 요구사항을 찾고 분석하는 과정  •  추상화 수준이 가장 높음 •  업무 중심적인, 전사적 관점에서의 모델링
② 논리적 데이터 모델링 Logical Data Modeling	•  비즈니스 과정에서 나타나는 정보의 논리적인 구조 & 규칙을 명확하게 표현하는 과정  •  누가, 어떻게, 무엇에 대한 팩트 인식 및 기록  •  *정규화를 수행하여 독립성 확보 *논리 데이터 모델 중복 제거 & 일관성 확보 → 신뢰성 있는 데이터 구조를 얻는 것
③ 물리적 데이터 모델링 Physical Data Modeling	•  논리 데이터 모델이 어떻게 하드웨어에 표현될 것인지 다룸 •  구축할 DBMS에 테이블, 인덱스 등을 생성하는 단계  •  성능, 보안, 가용성 고려

 

(6) 데이터 모델링의 관점 3가지 

1. 데이터 관점 (What) : 업무가 어떤 데이터와 관련 있는지 
2. 프로세스 관점 (How) : 실제하는 일이 무엇이고 어떤 것들이 있는지. 도메인 & 시나리오 분석 
3. 데이터와 프로세스의 상관관점(Intersection) : 업무 처리 방식에 따라 데이터가 어떤 영향을 받는지
   즉, 일에 의한 데이터의 변화에 초점. CRUD(Create, Read, Update, Delete) 분석

(7) 데이터 모델링의 중요성 

1. 파급효과 (Leverage)
   구체적인 내용은 변해도 큰 구조는 변하지 않도록 만드는 것 
   예상치 못한 상황에 따른 파급효과를 최소화하는 것 
2. 간결한 표현(Conciseness)
   시스템의 정보 요구사항&한계점을 명확/간결하게 표현하는 것 
3. 데이터 품질(Data Quality) *3가지 평가 기준   
   ① 중복 (Duplication) : 여러 곳에 같은 정보 X
   ② 비유연성 (Inflexibility) : 환경이 바뀌었을 때 데이터 사용 가능 여부
   ③ 비일관성 (Inconsistency) : 명확한 상호 연관 관계 

 

3층 스키마 (3-Level Schema)

💡잠깐, 여기서는 데이터 독립성 확보에 대한 내용을 이야기할 거예요.

3층 스키마 자체가 데이터 독립성을 확보하기 위해 생긴 구조라고 할 수 있어요!

위 내용을 참고하여 학습하면 훨씬 이해가 빨라질 거예요.  

 

(0) 데이터 독립성이 부족하면 발생하는 문제

• 유지보수 비용 증가 
• 유지보수 중복성 증가 
• 데이터 복잡도 증가 
• 요구사항 대응 저하 

(1) 데이터 독립성이란 

• 상위 스키마 변경 없이 하나의 계층에서 스키마를 변경할 수 있는 능력 
  즉, 하위 레벨 스키마를 변경해도 상위 레벨 스키마를 바꿀 필요가 없는 것.
• 데이터 독립성 확보의 기대효과 
  각 뷰(view)의 독립성 유지 & 계층별 뷰에 영향 없이 변경 가능 
  단계별 스키마 별로 데이터 정의어(DDL), 데이터 조작어(DML)을 제공

(2) 데이터 베이스의 3단계 구조, 3층 스키마! 

• DB를 보는 관점(사용자, 설계자, 개발자)에 따라 DB를 기술하고 관계를 정의한 ANSI 표준 
  *ANSI : 미국표준협회 (American National Standards Institute)
• 3단계 계층으로 분리하여 독립성을 확보함. 각 계층을 뷰(view)라고도 함. 

💡 3층 스키마의 3단계 구조와 독립성
① 외부 스키마	•  개별 사용자가 보는 DB 스키마 (사용자 관점)  •  관심있는 DB만 부분적 설명, 나머진 감춤
⇔ 논리적 독립성	•  개념 스키마의 변경이 외부 스키마에 영향을 미치지 않도록 지원  •  논리 구조 변경이 응용 프로그램에 영향 없음. •  사용자 특성에 맞게 변경 O, 통합 구조로 변경 O
② 개념 스키마	•  데이터의 전체 구조,  관계에 집중하고, 물리적인 저장 구조는 숨김
⇔ 물리적 독립성	•  내부 스키마 변경되어도 개념 스키마 영향 X  •  저장장치 구조 변경 → 응용 프로그램, 개념 스키마에 영향 X •  물리적 구조 영향 X 개념 구조 변경 가능  •  개념 구조 영향 X 물리적 구조 변경 가능
③ 내부 스키마	•  DB가 물리적으로 저장된 형식  •  물리적 장치에서 데이터가 실제적으로 저장되는 구체적인 방법 표현

 

* 위 내용을 제대로 이해하기 위해서 3층 스키마 아키텍처를 반드시 확인해 주세요.

데이터 모델링의 요소와 ERD

(1) 데이터 모델링의 3요소

• 엔터티(Entity) : 업무가 관여하는 어떤 것(thing)
• 속성(Attribute) : 어떤 것이 갖는 성격
• 관계(Relationship) : 업무가 갖는 어떤 것 간의 관계 

(2) ERD (Entity Relationship Diagram)

• 데이터의 관계를 나타낸 도표
• ERD 작성 방법  
  1) 엔터티 정의하고 그린다. 
  2) 엔터티를 *중요도에 따라 적절하게 배치한다. 
  *좌 → 우, 위 → 아래 순서로 중요한 엔터티를 나열
  3) 엔터티 간의 관계 설정 & 관계명 서술한다.  
  4) 관계의 *참여도 기술한다.  
  *특정 엔터티와 다른 엔터티 간의 관계수  
  5) 관계의 필수 여부 기술한다. 
• 데이터 모델 표기법 2가지 : IE 표기법, Barker 표기법 *SQLD (2) 편에 구체적으로 정리 예정!

(3) 좋은 데이터 모델의 요소 

• 완전성(Completeness) : 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의
• 중복 제재(Non-Redundancy) : 1개의 DB에 동일한 사실은 1번만 기록 
• 업무 규칙(Business Rules) : 업무규칙을 데이터 모델에 표현 & 모두 공유
• 데이터 재사용(Data Reusability) : 재사용 가능한 형태로 가공 & 보관  
• 의사소통(Communication)
• 통합성(Integration) : 동일 데이터 구조는 전체에서 1번만 정의, 필요한 경우 다른 여러 영역에서 참조하여 활용.

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2024. 4. 22

 

오늘의 공부는 여기까지입니다. 

 

자격증 공부는 이론적인 내용이 너무 방대하다 보니 정리된 내용을 또 요약하고 요약했어요.

그래서 오늘의 TIL (Today I Learned) 작성은 정말 시간이 많이 들었습니다.. 

개인적인 스타일이지만, 저는 요약의 요약을 거듭하면서 중요한 개념을 빨리 캐치하고 이해하는 편이라서요. 시험공부를 할 때 요약을 해야 제대로 학습할 수 있는 느낌입니다! 정리왕으로 이런 요약은 자신 있어요! ㅋㅋ 

 

오늘 친구가 저에게 너무 좋은 노래를 추천해 줬어요😊

제 지저분한 쿼리를 보고 현타가 많이 왔는데, 많은 위로와 큰 힘이 되었습니다! 고마와 친구야! 

본인이 목표한 바를 이루기 위해 열심히 노력하고 있는 누구에게나 너무 공감될 음악이라 블로그에도 추천해요 :) 시간 되시면 한번 들어보세요 ㅎㅎ 그럼 이제 전 SQL 과제하러 가보겠습니다. 총총 

 

HAAN, Chan - 내일이 있잖아 (Feat. Jayci yucca(제이씨 유카))