데이터 모델링

데이터 모델링이란 복잡한 현실 세계를 단순화(추상화)시켜서 표현한 것이다.

이 데이터 모델은 데이터 분석자, 과학자, 엔지니어와 같은 다양한 이해관계자들이 조직의 데이터에 대한 통일된 개념을 생성할 수 있게 돕는다.

 

데이터 모델링의 과정

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데이터 모델링은 다음과 같은 과정으로 이루어진다.

1.요구사항 수집

2.요구사항  분석

    설계, UI 설계 -- >I/O, Data 흐름

3. 개념적 데이터 모델링 --> Entitiy, RelatrionShip, Attribute

    상세 개념 데이터 모델링 - 정규화

 

개념적 데이터 모델링 예시

4. 논리 데이터 모델링 ERD --> Forward Engineering: DDL

    :개념 모델링 결과 --> Mapping Rule에 따라 식별

      Entitiy --> Table

      Attribute --> column

      RelationShip --> FK,  또다른 Table(N:M 해소)

 

5. 물리적 데이터 모델링

    : DB에 구축 가능한 형태로 설계

       -데이터타입, 제약조건 구체화, 역정규화(반정규화)

 

 

정규화

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정규화는 데이터의 중복을 제거하는 것이다.

 

• 데이터 중복의 문제점
  1. 데이터 조작시 이상 발생 가능
  2. 저장공간 낭비
  3. 데이터 처리 범위 넓어져서 조회 성능 하락
• 제 1 정규화: 복수개의 속성값을 갖는 속성의 분리
• 제 2 정규화: 주 식별자(PK)에 종속적이지 않은 속성 분리
  • 복합 컬럼으로 기본키가 이루어진 경우
• 제 3 정규화: 주 식별자가 아닌 일반 속성에 종속적인 속성 분리