[데이터베이스] 04. 데이터 모델링

1. 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념

1) 데이터 모델링

현실 세계에 존재하는 데이터를 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 과정

a. 개념적 모델링(conceptual modeling) - 현실세계에 존재하는 데이터를 개념적 세계로 옮기는 것

b. 논리적 모델링(logicl modeling) - 개념적세계의 데이터를 데이터베이스에 저장할 논리적 구조로 표현

 

2) 데이터 모델

데이터 모델링의 결과물을 표현하는 도구로 데이터 구조, 연산, 제약조건으로 구성

a. 개념적 모델 - 개념적 모델링을 통해 개념적 구조로 표현하는 도구, 개체-관계 모델

a. 논리적 모델 - 논리적 모델링을 통해 논리적 구조로 표현하는 도구, 관계 데이터 모델

 

2. 개체 - 관계 모델

개체와 개체 간의 관게를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현한 것

 

1) 개체(Entity)

사람이나 사물과 같이 구별할 수 있는 모든 것

a. 개체 타입 - 개체를 고유한 이름과 속성으로 정의

b. 개체 인스턴스(개체 어커런스) - 속성이 실제 값을 가지면서 실체화된 개체

c. 개체 집합 - 개체 인스턴스의 집합

 

2) 속성(attribute)

개체가 가지고 있는 고유한 특성. 의미있는 데이터의 가장 작은 논리적 단위

a. 단일 값 속성 / 다중 값 속성

b. 단순 속성 / 복합 속성

c. 유도 속성

d. 널 속성

e. 키 속성

 

3) 관계(Relationship)

개체와 개체가 맺고 있는 연관성

a. 관계의 유형

- 관계에 참여하는 개체 타입의 수를 기준 : 이항 관계, 삼항 관계, 순환 관계

- 매핑카디널리티(mapping cardinality) 기준 : 1 : 1 관계, 1 : n 관계, n : m 관계

b. 관계의 참여 특성

- 필수적 참여 / 선태적 참여

c. 관계의 종속성

- 약한 개체(종속 개체) / 강한 개체(오너 개체)

 

4) E-R 다이어그램

개체-관계 모델을 이용해 현실 세계를 개념적으로 모델링한 결과물을 그림으로 표현

 

3. 논리적 데이터 모델

개념적 구조를 데이터베이스에 저장할 수 있는 논리적 구조로 표현

 

1) 계층 데이터 모델

- 논리적 구조를 트리형태로 표현.

- 일대다, 두 개체 사이의 관계를 하나만 표현 가능

- 루트 개체가 존재하고 사이클이 생기지 않음

- 구조가 복잡하고 연산이 어려움

 

2) 네트워크 데이터 모델

- 논리적 구조를 그래프형태로 표현

- 일대다, 두 개체 사이의 관계를 여러개 표현 가능

- 오너-멤버 관계

- 구조가 복잡하고 연산이 어려움

 

3) 관계 데이터 모델

 - 가장 많이 쓰이는 데이터 모델

 - 논리적 구조를 2차원 테이블형태로 표현