[SQLD] SQL 개발자 자격증 공부 메모장 첫 번째

모델링

정의

복잡한 현실 세계를 단순한 표기법을 이용해 표현하는 것

 

모델링의 특징

1. 추상화

현실의 다향한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현하는 것.

2. 단순화

추상화 작업을 통해 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것.

3. 명확화

누구나 이해할 수 있도록 정확하게 현상을 기술하는 것.

 

이를 통해 모델링을 재정의해보면

"복잡한 현실을 추상화, 단순화, 명확화하여 일정한 표기법으로 표현하는 것"정도로 할 수 있겠다.

 

모델링의 세가지 관점

1. 데이터 관점

업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 or 데이터 간의 관계를 모델링하는 것.

2.프로세스 관점

실제 하고있는 업무 or 무엇을 해야하는지 모델링하는 것.

3. 데이터와 프로세스의 상관 관점

일의 방법에 따라서 데이터가 어떤 영향을 받고 있는지를 모델링하는 방법

 

[이미지] 모델링의 3가지 관점

 

데이터 모델의 기본 개념에 대한 이해

데이터 모델링

업무에 필요한 데이터를 시스템 구축 방법론을 사용하여 정보 시스템을 구축하는 과정.

 

데이터 모델링을 하는 2가지 이유

1. 업무 정보에 대한 기초가 되는 정보를 일정한 표기법으로 표현함으로써 업무 내용을 정확히 분석.

2. 분석한 모델을 실제 데이터베이스로 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용.

 

따라서 데이터 모델링은 데이터베이스를 구축하기 위한 용도이면서 데이터 모델링 자체로 업무를 설명 및 분석하는 것.

 

데이터 모델링이 제공하는 기능

1. 시스템을 원하는 모습으로 가시화할 수 있게한다.

2. 시스템의 구조와 행동을 명세화한다.

3. 시스템 구축에 구조화된 틀을 제공한다.

4. 시스템 구축과정 내의 결정 사항을 문서화한다.

5. 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다.

6.목표에 따른 상세 수준의 표현방법을 제공한다.

 

데이터 모델링이 중요한 이유와 유의할 점에 대한 정리

파급효과

병행 테스트 통합 테스트 단계에서 데이터 구조 변경을 통한 일련의 변경 작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험을 초래한다. 따라서 데이터 설계가 엄청 중요하다.

간결한 표현

건축에 설계 도면이 있는 것처럼 기능적 요구사항을 간결하게 그린 데이터 모델을 리뷰하면서 파악하는 것이 효율적이다. 따라서 정보 요구사항을 정확하고 간결하게 표현해야 한다.

데이터 품질

데이터 품질의 문제를 야기하는 것 중 하나가 데이터 구조의 문제

따라서 데이터 모델링을 할 때 유의할 점이 3가지가 있다.

1. 중복

데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않게 한다.

2. 비유연성

데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리시켜 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 큰 변화를 일으킬 가능성을 줄인다.

3. 비일관성

데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다.

데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의하면 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있다.