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모델링의 개념 및 특징

• 현실 세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적 및 구조화 된 형태로 표현하는 과정
• 데이터베이스의 구조와 관계를 정의하여 데이터의 저장 / 조작 / 관리 방법을 명확하게 정의

   1. 단순화(Simplification)

• 현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부 사항을 제거
• 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현

   2. 추상화(Abstraction)

• 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 표현하는 과정
• 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현

   3. 명확화(Clarity)

• 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술
• 명확화를 통해 모델을 이해하는 이들의 의사소통을 원활하게 함

데이터 모델링 3가지 관점

데이터 모델링 유의점

1. 중복(Duplication)이 일어나면 안된다.

• 한 테이블 혹은 여러 테이블에 동일한 정보를 저장하지 않도록 설계해야 한다.

2. 비유연성(Inflexibility)이 되면 안된다.

• 사소한 변화에도 모델 자체가 변경되지 않도록 유연성 있게 설계해야 한다.
• 예시로, 학생이 수강하는 과목에 대해서 국어, 수학, 영어 등 과목을 컬럼으로 지정하게 되면 새로운 과목이 추가될 때마다 컬럼이 추가된다. 이는 모델 자체가 변경되는 것이니 옳은 설계가 아니며, '과목' 하나의 컬럼을 만들고 인스턴스가 새로 추가되는 형식이야말로 유연한 설계라고 할 수 있다.

3. 비일관성(Inconsistency)이 되면 안된다.

• 데이터베이스 내의 정보가 모순되거나 상반된 내용을 갖게 되선 안되며, 이는 중복을 피하더라도 비일관성이 발생할 수 있기 때문에 데이터간 상호 연관 관계를 명확히 정의하고 품질 관리가 필요하다.

데이터 모델링 3가지 요소

   엔터티의 분류   

1. 유형과 무형에 따른 분류

• 유형 엔터티 : 물리적인 형태가 있으며, 안정적이고 지속적으로 사용되는 엔터티 (ex. 사원, 물품 등)
• 개념 엔터티 : 물리적인 형태가 없으며, 관리해야 할 개념적 정보로부터 구분되는 엔터티 (ex. 조직, 보험상품 등)
• 사건 엔터티 : 업무 수행에 따라 발생하는 엔터티로서 발생량이 많고, 통계자료에 이용됨 (ex. 주문, 청구 등) 

2. 발생 시점에 따른 분류

• 기본 엔터티 : 태초부터 존재하던 정보로 다른 엔터티와 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성됨. 따라서 타 엔터티의 부모 역할을 할 수 있으며, 자신만의 고유한 주식별자를 가지고 있음 (ex. 사원, 고객, 상품 등)
• 중심 엔터티 : 기본 엔터티로부터 발생되어 해당 업무에서 중심적인 역할을 하는 엔터티. 이 또한 많은 데이터가 발생하고, 다른 엔터티와의 관계를 맺으며 다양한 행위 엔터티를 생성할 수 있음 (ex. 계약, 청구, 매출 등)
•  행위 엔터티 : 2개 이상의 부모 엔터티로부터 발생하는 엔터티 (ex. 주문, 사원변경이력 등)

   함수의 종속성   

   속성은 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다

• 한 속성의 값이 다른 속성의 값에 종속적인 관계를 갖는 특징을 말한다.
• A속성의 값에 의해 B속성의 값도 바뀐다면, B는 A에 함수적으로 종속됐다 하고, 이를 수식으로 A → B로 표현됨.

1. 완전 함수적 종속

• 특정 컬럼이 기본키에 대해 완전히 종속될 때를 말한다.
• PK를 구성하는 컬럼이 2개 이상일 경우, PK 값 모두에 의한 종속관계를 나타낼 때
• 제품코드 + 제품명이 PK일 때 유통기한 속성은 두 개의 PK값에 의해 바뀌므로 완전 함수적 종속 관계

2. 부분 함수적 종속

• 기본키 전체가 아니라, 기본키 일부에 대해 종속될 때를 말한다.
• 학생번호 + 과목이 PK일 때 강사 속성은 학생번호가 아닌 과목에 따라 결정되므로 부분 함수적 종속 관계

0. 도메인(Domain)

• 도메인이란, 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위를 의미한다.
• 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기, 제약사항을 지정하는 것을 말한다. 

   속성의 분류   

1. 속성의 특징에 따른 분류

2. 엔터티 구성 방식에 따른 분류

• PK(Primary Key, 기본키) : 인스턴스를 식별할 수 있는 속성 (중복과 Null값을 허용하지 않음) 
• FK(Foreign Key, 외래키) : 다른 엔터티와의 관계에 포함되어 있는 속성
• 일반 속성 : 엔터티의 일반적인 속성 (PK/FK가 아님) 

3. 분해 여부에 따른 속성

• 단일 속성 : 하나의의미로 구성된 경우를 말함 (ex. 회원 아이디는 임의로 분해할 수 없기 때문에 단일 속성)  
• 복합 속성 : 여러개의 의미로 구성된 경우를 말함 (ex. 주소는 도, 시, 구 등으로 분해가능하기 때문에 복합 속성)
• 다중값 속성 : 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 경우, 이 경우는 엔터티로 분해해야 함

데이터 모델링의 3단계

개념이 있어야 논리를 세울 수 있고, 세워진 논리는 물리적인 형태를 갖출 수 있다!

1. 개념적 모델링

• 업무 중심적이고 포괄적인 수준을 말한다.
• 추상화 수준이 가장 높으며, 업무에 필요한 핵심 엔터티를 추출하는 단계이다.
• 추출된 엔터티들간의 관계들을 표현하기 위해 ERD를 작성한다.  

2. 논리적 모델링

• 개념적 모델링의 결과를 바탕으로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계이다.
• 데이터의 구조를 정의하기 때문에 비슷한 업무 혹은 프로젝트에서 동일한 형태를 갖추고 있다면 재사용이 가능한데, 재사용성이 높을수록 유지보수에 용이해진다.
• 데이터 정규화를 수행한다.

3. 물리적 모델링

• 논리 모델링이 끝나면 직접 물리적으로 생성하는 단계이다.
• 데이터 베이스의 성능, 디스크의 저장구조, 하드웨어의 보안성을 고려해야 한다.
• 가장 구체적인 모델링이기 때문에 추상화 수준이 가장 낮다.

0. ERD 작성 절차 (Entity Relationship Diagram)

     ERD란? 엔터티와 엔터티 간의 관계(Relationship)를 시각적으로 표현한 다이어그램

1. 엔터티를 도출한 후 그리기
2. 엔터티 배치하기
3. 엔터티 간의 관계를 설정하기
4. 관계명을 서술하기
5. 관계의참여도 기술하기
6. 관계의 필수 여부를 확인하기

   식별자 란?   

• 하나의 엔터티에 구성된 여러개의 속성 중에 해당 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 말한다.
• 엔터티는 하나의 유일한 식별자가 존재해야 한다.
• 식별자는 논리 모델링 단계에서 사용하는 용어이며, 물리 모델링에서는 키(Key)라고 한다.

   식별자 분류   

주식별자 특징

1. 유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있어야 한다.
2. 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성은 유일성을 만족하는 최소한의 속성으로 구성되어야 한다.
3. 불변성 : 주식별자의 값은 변해선 안되며 항상 고유의 값으로 존재해야 한다.
4. 존재성 : 반드시 값이 존재해야 하기 때문에 Null을 허용하지 않는다. (Null - 값이 없음)

주식별자 도출기준

1. 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
2. 명칭이나 내역과 같은 이름은 피하는게 옳다. (이 때 마땅한 속성이 없다면 인조 식별자를 만듦)  
3. 속성의 수를 최소한으로 설정해야 한다.

   식별 관계와 비식별 관계   

1. 식별 관계 (Identification Relationship)

• 하나의 엔터티의 기본키를 다른 엔터티가 기본키의 하나로 공유하는 관계
• 식별 관계는 ERD에서 실선으로 표시함

2. 비식별 관계 (Non-identification Relationship)

      강한 개체 : 독립적으로 존재할 수 있는 엔터티

      약한 개체 : 독립적으로 존재할 수 없는 엔터티 

• 강한 개체의 기본키를 약한 개체에선 기본키가 아닌 일반속성으로 관계를 가지는 것을 말함
• 비식별 관계는 ERD에서 점선으로 표시함

정규화

• 최소한의 데이터를 하나의 엔터티에 넣는 식으로 데이터를 분해하는 과정
• 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복 및 유연성을 위한 과정
• 데이터의 중복을 제거하고 이상현상을 줄이기 위한 데이터베이스 설계 기법
• 논리 데이터 모델링 수행 시점에서 고려되며 제 1 정규화부터 제 5 정규화까지 존재 (보통 제 3정규화 까지 다룸)

0. 이상현상(Abnormality)

정규화를 하지 않아 발생하는 현상으로 삽입이상, 갱신이상, 삭제이상 등이 있다!

• 삽입이상 : 특정 인스턴스가 삽입 될 때 정의되지 않아도 될 속성까지 반드시 입력해야 하는 상황
• 삭제이상 : 특정 정보만 삭제하려 했으나, 연관된 다른 데이터까지 삭제되는 상황

   정규화 단계   

1. 제 1 정규화 (1NF)

• 테이블의 컬럼이 원자성(한 속성이 하나의 값만 갖는특성)을 갖도록 테이블을 분해하는 단계
• 즉, 하나의 행이 가진 컬럼의값이 반드시 한 값만 입력되도록 행을 분리하는 단계

2. 제 2 정규화(2NF)

• 제 1 정규화를 진행한 테이블에 대해 완전 함수 종속을 만들도록 테이블을 분해하는 단계
• PK(기본키)가 2개 이상의 컬럼일 경우, 기본키 컬럼의 일부와 종속되는 관계가 존재하면 분리하는 단계

3. 제 3 정규화(3NF)

• 제 2 정규화를 진행한 테이블에 대해 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해하는 단계
• 이행적 종속이란 B가 A에 함수적으로 종속되고, C가 B에 함수적으로 종속된 경우, C가 A에도 함수적으로 종속이 되는 경우가 성립할 때를 말함 (즉, AB와 BC로 분리하는 과정이며 주로 A는 PK상태이다)
• 주식별자가 아닌 모든 속성 간에는 서로 종속될 수 없음

0. 조인(Join)

• 데이터의 중복을 피하기 위해 테이블은 정규화에 의해 분리되며, 분리된 두 테이블은 서로 관계성을 갖게 된다. 그리고 다시 이 두 테이블의 데이터를 동시에 출력하거나, 관계가 있는 테이블을 참조하기 위해서는 데이터를 연결해야 하는 이 과정을 조인(Join)이라고 한다.
• 계층형 데이터 모델 : 하나의 엔터티 내의 인스턴스끼리 계층 구조를 갖는 경우를 말함 (즉, 셀프조인)