데이터 모델링(데이터 모델, 데이터베이스 모델, 데이터 모델링 필요성, 데이터 모델링 유의사항, 개념적 데이터 모델링, 논리적 데이터 모델링, 물리적 데이터 모델링)

1) 데이터 모델링

주어진 개념으로부터 논리적인 데이터 모델을 구성하는 작업.

→ 물리적인 데이터베이스 모델로 환원하여 고객의 요구에 따라 특정 정보 시스템의 데이터베이스에 반영하는 작업을 포함.

- 데이터 모델

데이터의 관계, 접근과 그 흐름에 필요한 처리 과정에 관한 추상화된 모형.

→ 데이터 모델은 데이터 구조를 결정함.

- 데이터베이스 모델

데이터베이스 관리 시스템이 지원하는 공식 언어로 기술된 데이터베이스의 구조나 형식

→ 데이터베이스가 어떻게 구조화되고 쓰이는지를 알려주는 것임.

2) 데이터 모델링의 필요성

- 일정한 표기법
- 정보 시스템 구축
- 데이터베이스 생성하여 개발 및 데이터 관리
- 데이터 모델링 자체로서 업무 설명, 분석

첫째, 업무 정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법으로 표현함으로써 정보 시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하기 위함.
둘째, 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위함.

→ 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가짐.

3) 데이터 모델링 유의사항

중복(Duplication)
 : 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화 한다.
비유연성(Inflexibility)
 : 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.
 → 사소한 변화만으로도 데이터 모델이 수시로 변경될 경우, 유지보수에 어려움이 생긴다.
비일관성(Inconsistency)
 : 데이터간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성 있게 데이터가 유지되도록 한다.

4) 데이터 모델 3가지 관점(개념적, 논리적, 물리적)

개념적 데이터 모델링

- 추상화 수준이 높다.
- 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 진행한다.

논리적 데이터 모델링

- 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현한다.
- 재사용성이 높다.

물리적 데이터 모델링

- 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계한다.

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참고 내용)

- 데이터 모델링, 데이터 모델, 데이터베이스 모델 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%A7%81#cite_note-1

- 한국데이터산업진흥원 SQL 자격검정 실전문제 해설