데이터 모델링의 개념, 특징 (SQLD 대비)

SQLD 자격증을 대비하여 개념을 정리하려고 합니다.

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데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 과정으로,

현실 세계의 복잡한 정보를 단순화하고 체계적으로 관리할 수 있도록 하는 기술입니다.

이 글에서는 데이터 모델링의 정의와 특징, 주요 구성 요소, 그리고 이를 효과적으로 활용하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 모델링이란 무엇인가?

데이터 모델링은 현실 세계의 데이터를 추상화하여 데이터베이스에 적합한 구조로 표현하는 기법입니다.

이는 정보 시스템을 구축하는 초기 단계에서 필수적으로 수행되며,

데이터를 단순화하고 명확하게 표현하는 데 중점을 둡니다.

데이터 모델링의 목적은 단순히 데이터베이스를 구축하는 데 그치지 않습니다.

업무를 설명하고 분석하며, 이를 기반으로 데이터베이스를 설계하고 관리하기 위한 전반적인 틀을 제공하는 데 있습니다. 이를 통해 데이터 간 중복을 제거하고, 데이터 변경에도 유연하게 대응할 수 있는 구조를 만들어냅니다.

1. 데이터 모델링의 주요 특징

데이터 모델링은 중복 데이터 제거, 유연성 확보, 데이터 일관성 유지라는 세 가지 유의점을 기반으로 설계됩니다.

이를 통해 데이터베이스는 효율적이고 안정적인 구조를 갖추게 됩니다.

이 과정에서 외부, 개념, 내부 스키마가 사용되며, 이는 데이터 독립성을 보장합니다.

예를 들어, 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않는 구조를 갖추게 됩니다.

엔터티(Entity) : 업무에서 관리해야 하는 데이터의 집합으로, 식별자와 속성을 가집니다.
- 대상 (Things)라고도 합니다.
  - 결국 Entity, Things 모두 데이터 모델링에서 관리해야 할 데이터의 집합을 나타냅니다.
  - 예를 들어 고객, 상품, 주문 등이 엔터티가 될 수 있습니다.
속성(Attribute) : 엔터티가 가진 데이터의 최소 단위로, 도메인(값의 범위)을 정의합니다.
- 예를 들어 고객 엔터티의 속성은 이름, 주소, 연락처 등이 될 수 있습니다.
관계(Relationship) : 엔터티 간의 상호작용을 표현하며, 관계 차수(1:1, 1:M, M:N)와 선택 사양(필수/선택)으로 정의됩니다.
- 관계를 명확히 정의함으로써 데이터 간의 연관성을 이해할 수 있으며, 이는 데이터베이스의 효율성을 높이는 데 기여합니다.

엔터티와 속성은 데이터의 구조를 형성하며, 관계는 데이터 간의 연관성을 정의하여 데이터베이스의 효율성을 높이는 데 기여합니다.

데이터 모델링 과정에서는 몇 가지 중요한 유의점이 있습니다.

이를 무시하면 데이터베이스의 성능과 안정성이 저하될 수 있습니다.

중복(Duplication) : 데이터가 중복 저장되면 저장 공간 낭비뿐 아니라 데이터 무결성이 손상될 위험이 있습니다.
- 중복 데이터를 줄이기 위해 데이터 정규화를 적극적으로 활용해야 합니다.
비유연성(Inflexibility) : 데이터 모델이 지나치게 특정 애플리케이션에 맞춰 설계되면, 작은 변경에도 전체 시스템이 영향을 받을 수 있습니다.
- 데이터 모델과 프로세스를 분리하여 유연성을 확보하는 것이 중요합니다.
비일관성(Inconsistency) : 데이터 간 연관 관계가 명확히 정의되지 않으면, 데이터가 중복되지 않아도 비일관성이 발생할 수 있습니다.
- 명확한 규칙과 관계 설정을 통해 데이터 모델의 일관성을 유지해야 합니다.

데이터 모델링은 단순히 데이터를 저장하는 과정이 아닙니다.

데이터와 프로세스, 즉 상호작용을 종합적으로 고려해야 합니다.

데이터 관점 (What) : 어떤 데이터가 업무와 얽혀 있는지 정의하는 단계입니다.
- 데이터 자체의 구조와 내용을 정의하여, 업무에 필요한 데이터를 명확히 파악합니다.
프로세스 관점 (How) : 데이터를 활용하여 업무가 실제로 어떻게 처리되는지를 분석합니다.
- 데이터가 업무의 흐름에서 어떤 역할을 하는지 이해하는 것이 중요합니다.
데이터와 프로세스 상관 관점 (Interaction) : 데이터와 프로세스가 상호작용하는 방식을 분석합니다.
- 프로세스 흐름에 따라 데이터가 어떤 영향을 받고, 어떤 방식으로 변화하는지를 정의해야 합니다.

데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 성공 여부를 결정짓는 중요한 작업입니다.

중복, 비유연성, 비일관성과 같은 잠재적인 문제를 피하고, 데이터와 프로세스의 상호작용을 명확히 정의해야 합니다.

또한 엔터티, 속성, 관계와 같은 핵심 요소를 이해하고 효과적으로 활용함으로써 견고하고 유연한 데이터 모델을 설계할 수 있습니다.

이번 글을 통해 데이터 모델링의 개념과 특징을 이해하고, 유의점과 관점을 명확히 파악하면 시험뿐 아니라 실무에서도 큰 도움을 받을 수 있습니다.

또한 데이터베이스 설계의 기본기를 다지는 데 큰 도움이 될 것입니다.