Data Model

📌 현실 세계의 데이터를 간략화하여 일정한 표기법에 따라 표현하기 위한 개념적인 도구의 집합

특징

Data Abstraction (추상화)
Simplification (단순화)
Clarity (명확화)
↔ 지양해야 할 점: Pitfalls (함정)

관점

Data, What
Process, How
Data vs Process, Interaction, Relationship (데이터와 프로세스가 서로 연관성이 표현되는 상관 관점)

Modeling 단계

Conceptual (개념적): Data Abstraction Level이 가장 높음, 업무 중심적이고 포괄적, 전사적 (= 기업 전체 관점)
- 핵심 Entity 추출
Logical (논리적): Model의 Key, 속성, 관계 등을 모두 표현, 가장 높은 재사용성
- Normalization (정규화) 이루어지는 단계
- 🔎 Entity, Instance, Attribute, …
Physical (물리적): 실제 DB로 구현 가능하도록 성능, 가용성 등 물리적 성격 고려, HW에 DB를 실제로 올림

구성 요소

Data
Data Relationships (관계)
Data Semantics (의미)
Integrity Constraint (무결성 제약)

종류

Relational Model
ER Model, Super-Subtype Model, Extended ER Model
Object-based Data Model
Semi-structed Data Model (반구조적 데이터 모델)
- NoSQL DBMS에서 사용 (🔎 XML, JSON)
Network Model (Graph), Hierarchical Model (Tree)

데이터 구성 요소

Entity

📌 독립체, 응용 분야 현실 세계의 고유 식별성을 갖는 객체, 데이터를 용도별로 분류한 그룹
= Table, (Strong) Entity Set
↔ Entity

특징
1. 업무에 필요, 실제로 Process에서 활용
2. 식별자를 통해 각 Instance의 고유 식별성 보장
3. 2개 이상의 Instance
4. 2개 이상의 Attributes
5. 다른 Entity와 1개 이상의 Relationship
분류
1. 유/무형
  - 유형 (물리적 형태 O)
  - 개념 (X)
  - 사건 (Event)
2. 발생 시점
  - 기본 (독립적 생성)
    - Process에 원래 존재, 자식 Entity 가질 수 있음
  - 중심 (기본에서 파생됨, 행위를 파생)
    - Process에서 중심적인 역할, 데이터 많이 발생, Process 과정 중 하나
  - 행위 (Active, 2개 이상에서 파생)
명명
1. 띄어쓰기 X 단수 명사
2. 한글 약어 X
3. 영문 대문자
4. 다른 Entity와 의미상 중복 X

Instance

= Row, Entity, Instance

특징
1. 고유 식별성
2. 2개 이상의 Attribute

Attribute

📌 Instance의 특징을 설명해줄 수 있는 최소 단위
= Column, Attribute

특징
1. 업무에 필요, 실제로 Process에서 활용
2. 의미상 더 쪼갤 수 없는 단위, 최소 데이터 Level
3. 한 Instance에서, 한 Attribute에 대해 하나의 속성값만 가질 수 있음 ⬅ 제 1정규형 (1NF)
분류
1. 특성
  - 기본 (Basic): Process 분석을 통해 바로 정의
  - 설계 (Designed): Process에는 없으나, 설계 과정 중 도출
    - 🔎 고유번호, 현실에는 없으나 고유 식별성을 보장하기 위해 도입
  - 파생 (Derived): 자주 쓰이는 다른 Attribute의 속성값을 조합하여 미리 계산/가공
    - ❤️ 성능, 편의성
    - 💔 Consistency (일관성, 정합성) 깨질 가능성 ➡ 꼭 필요할 때만
2. 구성 방식
  - PK (Primary Key): Entity의 Instance에 고유 식별성 부여
  - FK (Foreign Key): 다른 Entity의 PK 참조 (또는 null), 다른 Entity와 Relationship을 맺게 해주는 매개체
  - 일반: PK, FK를 제외한 나머지
3. 분해 가능 여부
  - 단일: 하나의 의미로 구성
  - 복합: 여러 개의 의미로 구성 (🔎 주소 = 시 + 구 + 동)
  - 다중값: 한 속성이 여러 개의 값 가짐 ➡ 제 1정규형 (1NF)
ERD 표기
1. IE: 맨 위가 PK
2. Barker
  - #: PK
  - *: Required
  - ○: Optional (null 허용)

Domain

📌 Attribute가 가질 수 있는 속성값의 범위, 특정 속성에 등장할 수 있는 모든 가능한 속성값들의 Set

Type, Data Size를 통해 정의

Relationship

📌Entity 간 관계
= Relationship

종류
1. 연관성
  - 존재 (🔎 소속된다)
    - Association (연관), 항상 이용하는 관계, 멤버 변수
  - 행위 (🔎 응모한다, 주문된다)
    - Dependency (의존), 상대 Class의 행위에 의해 관계 형성, 행위(Operation, Method) 파라미터
  - ERD에서는 이를 구분하지 않음, UML Class DIagram에서는 구분
2. 식별자
  - 식별자 (Identification, 부모의 PK가 자식의 PK에 포함, 1:1 또는 1:多)
    - 부모-자식 관계: 부모 Entity가 있어야지만 자식 Entity 생김
      - ❤️ 데이터 Integrity (무결성)
      - 💔 구조 변경 어려움, 요구사항 변경 반영 어려움
    - ERD에서 실선 (항상 연결), 부모-자식 항상 유지됨, Join 최소화 가능
  - 비식별자 (Non-Identification, 부모의 PK가 자식의 일반 Attribute)
    - ERD에서 점선 (선택적 연결)
표기
- 관계명 (Membership): 각 Entity 관점에서 하나씩, 현재형
- 관계차수 (Cardinality): 1:1, 1:多, 多:多
- 관계선택사양, 관계선택성 (Optionality): 필수, 선택

Identifier, Key

📌 식별자, 각 Instance를 구분 가능하게 해주는 대표 Attribute
= Key

분류
1. 대표성 여부
  - 주 (Primary, 대표 식별자, 다른 Entity와 참조 관계)
  - 보조 (Alternate, 식별성 있으나 대표 X, 참조 관계 X)
2. 스스로 생성 여부
  - 내부 (Internal, 다른 Entity에서 참조해온 것 X)
  - 외부 (Foreign, FK, 다른 Entity와의 연결고리)
3. 단일 속성 여부
  - 단일 (Single, Attribute 하나로 구성)
  - 복합 (Composite, 2개 이상의 Attribute로)
4. 대체 여부
  - 원조, 본질 (Original, Process에 존재, 가공 X)
  - 대리, 인조 (Surrogate, 2개 이상의 Attribute를 하나의 Attribute로 인위적 가공)
    - 💔 단점
      1. Redundancy (중복성)
      2. 불필요한 Index (인덱스) 생성 ➡ 공간 낭비, DML 성능 저하
      3. 개발 편의성 떨어짐

주식별자

⊃ PK (Primary Key, 기본키)

특징
1. 유일성: Unique, 각 Instance에 고유 식별성 부여
2. 최소성: Candidate Key여야 함, 즉 Super Key 중 최소 개수의 Attribute로 구성된 Key들 중 하나여야 함
3. 불변성: 속성값이 최대한 변하지 않아야 함
4. 존재성: 속성값으로 null X

Kimgostring

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