[데이터베이스/Database] 데이터 모델링

 

 
 
1. 데이터의 세계
 
                 추상화                       변환
현실 세계 <----------> 개념 세계 <----------> 컴퓨터 세계
 값, 사실        ↓       개념적 구조      ↓        논리적 구조
            개념적 모델링            데이터 모델링
 
 
* 추상화(abstraction): 개체의 여러 특성이나 값 중, 데이터베이스 운영 상 필요한 데이터들만 추리는 과정
* 변환: 관계형/객체지향형/네트워크형/계층형 데이터베이스 중 하나를 선택(mapping)해 구체화하는 과정
 
개념적 모델링(conceptual modeling): 추상화를 통해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념(abstract concepts)과 개체 타입으로 표현하는 과정. 이 과정에서 얻은 결과를 개념적 구조(conceptual structure) 또는 개념적 설계라 한다.
 
데이터 모델링(data modeling): 개념적 구조로부터 레코드 타입을 기초로 한 논리적 개념(logical concepts)을 이용하는 과정. 이 과정에서 얻은 결과를 논리적 구조(logical structure) 또는 데이터 모델이라 한다.
 
데이터 구조화(data structuring): 논리적 데이터 구조가 저장 장치 위에 데이터가 표현될 수 있도록 물리적 데이터 구조(physical data structure)로 변환시키는 과정.
 
 
2. 데이터 모델의 개념
 
데이터베이스 설계(database design): 개념적인 구조와 논리적인 구조를 거쳐 실제 데이터를 저장할 수 있는 물리적 구조로 변환시키는 과정
 
- 개념적 데이터 모델(conceptual data model): 속성들로 기술된 개체 타입(entity type)과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현하는 방법. 대표적인 것이 개체-관계 모델(E-R: Entity-Relationship model)이다.
- 논리적 데이터 모델: 관계/네트워크/계층/객체지향/객체-관계 데이터 모델
 
데이터 모델의 중요한 요소
① 데이터 구조(data structures) - 개체 타입과 이들 간의 관계(relationship)를 명세
② 연산(operations) - 개체 인스턴스를 처리하는 작업(삽입, 삭제, 갱신)에 대한 명세. 즉, 데이터베이스의 동적 성질(dynamic properties)을 나타낸다. 
③ 제약조건(constraints) - 논리적 제약을 명세. 의미상 제약. 무결성과 연관된 데이터 조작의 한계를 표현한 규정이 된다.