데이터모델링

데이터 모델의 개념 및 ER 다이어그램 표기법

데이터베이스와 현실 세계

• 개념적 모델링 (conceptual modeling): 인간의 이해를 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념(abstract concept)으로 표현하는 과정
• 개념적 구조 (conceptual structure): 개념적 모델링으로부터 얻은 결과
• 데이터 모델링 (data modeling): 개념적 구조로부터 논리적 개념(logical concepts)을 이용하여 어떤 논리적 구조(logical structure)로 표현하는 것
• 데이터 구조화 (data structuring): 논리적 데이터 구조를 컴퓨터가 접근할 수 있는 물리적 데이터 구조로 변환시키는 작업

데이터베이스 설계 단계

1. 데이터베이스 요구사항 수집 및 분석
   • 사용자(잠재적 사용자 포함)의 요구사항을 수집 분석
2. 개념 디자인(Conceptual Design)
   • 현실 세계를 개념적 모델링을 통해 개념적으로 표현(ER 모델)
   • DBMS 독립적, Hardware 독립적
3. 논리 디자인(Logical Design)
   • 개념세계를 데이터 모델링을 통해 만들어진 논리적 구조
   • 특정 논리 스키마(관계, 계층, 네트워크 모델)로 묘사
   • DBMS 종속적, Hardware 독립적
4. 물리 디자인(Physical Design)
   • 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장장치(디스크)에 데이터가 표현될 수 있도록 물리적 데이터 구조로 변환하는 과정
   • DBMS 종속적, Hardware 종속적

데이터 모델

• 논리적으로 표현된 데이터 구조, 이 구조에서 허용될 수 있는 연산, 그리고 이 구조와 연산에서의 제약조건에 대한 명세를 기술한 것

구성요소

• 데이터 구조(Structure): 데이터베이스에 표현될 대상으로서 개체, 개체 타입(속성의 집합)과 이들 간의 관계(relationship)를 명세
• 연산(Operation): 데이터베이스에 표현된 개체 인스턴스를 처리하는 작업에 대한 명세
• 제약 조건(Constraint): 데이터베이스에 허용될 수 있는 개체 인스턴스에 대한 논리적 제약을 명세

개체-관계 모델

출처: Wikipedia Entity–relationship model 문서

• 개체-관계 모델(E-R 모델)은 1976년 Peter Chen이 제안
• 개체 타입(entity type)과 이들 간의 관계 타입(relationship type)을 이용해서 현실 세계를 개념적으로 표현하는 방법
• 특정 유형의 DBMS 및 H/W에 무관하게 설계 가능
• DB 요구사항을 graph형태로 표현

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개체 타입

• Entity Type
• 개체 이름과 애트리뷰트들로 정의
• 애트리뷰트들 중 개체를 유일하게 식별하는 기능을 갖는 속성을 기본키라고 함

약한 개체 타입

• Weak Entity Type
• 자기 자신의 애트리뷰트만으로는 키를 명세할 수 없는 개체 타입
• 약한 개체 타입에 속하는 개체들은 다른 개체 타입의 특정 개체와 관련됨으로써 식별
• 반면에, 자신의 애트리뷰트로 구성된 키를 가진 개체타입을 강한 개체타입(strong entity type)이라 함
• 약한 개체 타입은 그의 식별 관계에 대해서 항상 전체가 참여하는 제약을 가짐
• 약한 개체 타입의 유일한 식별자는 부분키(partial key)
  • 직원 개체: 강한 개체, 식별오너
  • 부양가족 개체: 약한 개체
  • 직원번호: 기본키
  • 부양가족 개체의 이름: 부분키
  • 가족관계: 식별관계, 존재종속 관계, 1:N 관계

속성(attribute) 유형

• 단순 속성: 더 이상 작은 구성요소로 분해할 수 없는 애트리뷰트
• 복합 속성: 몇 개의 기본적인 단순 애트리뷰트들로 분해할 수 있는 애트리뷰트
  • e.g. 주소 애트리뷰트는 도, 시(군, 읍), 동(면), 우편번호로 나눌 수 있음
• 단일값 속성: 특정 개체에 대해 하나의 값을 갖는 애트리뷰트
  • e.g. 학생의 나이
• 다중값 속성: 어떤 개체에 대해 특정 애트리뷰트는 몇 개의 값을 가질 수 있음
  • e.g. 학위, 취미, 전화번호
• 저장 속성: 실제 저장되어 데이터베이스에 존재하고 유도 속성의 근원이 되는 속성
  • e.g. 학번, 이름, 주민등록번호
• 유도 속성: 다른 관련 속성이나 저장 속성 값으로부터 유도, DB 저장 불필요
  • e.g. 주민등록번호(저장 속성)로부터 계산된 나이

널 애트리뷰트(null attribute)

• “해당되지 않는” 경우 (e.g. 병역 속성에서 여학생의 경우)
• 값이 존재하지만 값이 “누락”인 경우 (e.g. 주소 속성)
• 값이 존재하고 있는지 조차 알 수 없어 “모르는” 경우 (e.g. 집 전화 번호)
• default값으로 취급하고 있는 공백
  • 0과는 다른 의미를 가짐

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관계 타입

• 개체 타입과 개체 타입 간에 성립할 수 있는 관계를 총체적으로 정의한 것
• 관계가 가질 수 있는 속성은 설명 속성 (descriptive attribute)

제약조건

• 일대일 (1:1): 개체 집합 X의 각 원소는 집합 Y의 원소 하나와 관련될 수 있음과 동시에 개체 집합 Y의 각 원소도 집합 X의 원소 하나와 관련될 수 있음
• 일대다 (1:n): 개체 집합 X의 각 원소는 임의의 수의 Y원소와 관련될 수 있지만 개체 집합 Y의 각 원소는 많아야 하나의 X원소와 관련될 수 있음
• 다대일 (n:1): 개체 집합 X의 각 원소는 최대 하나의 Y원소와 관련될 수 있지만, 개체 집합 Y의 각 원소는 임의의 수의 X원소와 관련될 수 있음
• 다대다 (n:m): 개체 집합 X의 각 원소는 임의의 수의 개체 집합 Y원소와 관련될 수 있고 또 개체 집합 Y의 각 원소도 임의의 수의 X원소와 관련 될 수 있음

관계 타입의 특성

• 전체 참여: 개체 집합 A와 B사이에 정의된 AB 관계에서 개체 집합 B의 모든 개체가 이 AB관계에 반드시 참여해야 된다면 개체 집합 B의 AB 관계 참여를 전체 참여라 함
• 부분 참여: 개체 집합 A와 B사이에 정의된 AB 관계에서 개체 집합 B의 일부 개체만 참여하게 된다면 개체 집합 B의 AB 관계 참여를 부분 참여라 함

연결함정

• Connection Trap
• 개체-관계(entity-relation) 모델링 수행 시 발생할 수 있는 문제점
• 정규화하는 과정에서 당초 가지고 있는 정보를 잃어버리거나 내용이 애매모호해지는 현상
• 부채꼴 함정 (Fan Trap): entity간의 관계모델 설계를 잘못하여 연계된 정보 Tracing이 불가능한 경우
  • 모델을 변환하여 해결
• 균열함정 (Chasm Trap): 관계성이 정의되어 있으나 일부 entity간에는 관계가 존재하지 않는 경우
  • 관계성 집합을 추가하여 해결

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확장 ER 모델

• 데이터베이스에 대한 CAD, 지리정보시스템, 멀티미디어 데이터베이스와 같은 새로운 응용 대두
• 기본 E-R 모델 개념을 확장할 필요성 대두
• 최초에는 Entity, Relationship, Attribute와 같은 개념들로 구성되었으나 나중에 전문화, 일반화, 계승 개념을 추가하게 되었는데 이것을 확장 ER 모델이라 함

서브클래스 & 슈퍼클래스

• 슈퍼클래스: 학생
• 서브클래스: 학부생, 대학원생
  • 슈퍼클래스와 한 서브클래스 간의 관계는 isa 관계
• ∈: 슈퍼클래스 / 서브클래스 관계의 방향
• d: 분할(Disjoint)을 의미
  • 서브클래스 개체들은 이중으로 중첩되지 않음
• o: 중첩(Overlap)을 의미
  • 개체의 중복 허용

일반화

• Generalization
• 여러 개체 타입의 상이한 점을 무시하고 공통점을 찾아서 하나의 상위 클래스로 만드는 것
• 상향식 개념적 설계
• 추상화, 개념화

세분화

• Specialization
• 일반화와 반대로 일반적인 개념에서 좀 더 구체적인 하위개념을 구성하는 것
• 하향식 개념적 설계
• 세분화 대상이 되는 개체 타입은 세분화의 슈퍼클래스
• 집합 내에 개체간의 차이점 강조
• 전문화, 구체화

집단화

• Aggregation
• 요소 객체들을 가지고 상위 레벨의 복합객체를 구축하는 추상화 개념
• 집단화에서 기본 객체들과 그들의 집단 객체 사이의 관계는 is-a-part-of 관계
• E-R 모델의 관계들 사이에 존재하는 관계를 표현할 수 없는 점을 해소

연관화

• Association
• 여러 개의 독립된 클래스로부터 객체들을 연관시켜 하나의 상위 레벨 객체로 추상화
• 이 관계는 is-associated-with 관계

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논리적 데이터 모델

관계 데이터 모델

• 데이터베이스: 테이블(릴레이션)의 집합으로 표현
• 행, 열로 구성
• 네트워크, 계층 모델에 비해 추상적
• ORACLE, SYBASE, INFORMIX, MS-SQL, DB2, INGRES

네트워크 데이터 모델

• 데이터베이스: 네트워크, 즉 그래프로 표현
• 오너- 멤버 관계로서 사이클(cycle) 허용
• CODASYL DB, DBTG, TOTAL

계층 데이터 모델

• 데이터베이스: 트리(tree)로 표현
• 사이클(cycle)이 허용되지 않으며 레코드 타입들 간에는 상하위 레벨 관계가 성립
• 부모 자식 관계(parent-child relationship)
• IMS