SQL - 데이터 모델링의 이해 (개요)

공부 정리용! 
 
자료는 한국데이터산업진흥원 참고 사용   
https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql

SQL – DATA ON-AIR

 

1. 모델링의 이해 

가. 모델링의 정의 : 모델을 만들어가는 일 
나. 모델링의 특징 : 
     - 추상화 (모형화, 가실적) :  현실세계를 일정한 형식에 맞춰 표현 
     - 단순화 : 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현
     - 명확화 : 대상에 대한 애매모호함을 제거 후 정확하게 현상을 기술 
다. 모델링의 세 가지 관점
     - 데이터 관점(What, Data) : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해 모델링
     - 프로세스 관점(How, Process) : 업무가 실제 하고 있는 일은 무엇인지, 무엇을 해야 하는지 모델링 
     - 데이터와 프로세스의 상관 관점(Interaction) : 업무가 처리하는 방법에 따라 어떤 영향을 받고 있는지 모델링
 

2. 데이터 모델의 기본 개념과 이해

가. 모델링의 정의 
  - 정보 시스템 구축을 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법
  - 현실세계의 데이터에 대해 약속된 표기법에 의해 표현하는 과정
  - 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계 과정 
 
나. 데이터 모델이 제공하는 기능 
  - 시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화
  - 시스템의 구조와 행동 명세화 
  - 시스템을 구축하는 구조화된 틀 제공 
  - 시스템 구축과정에서 결정사항 문서화 
  - 집중을 위해 다른 영역의 세부사항은 숨기는 관점 제공 
  - 특정 목표에 따라 구조화된 상세 수준 표현법 제공 
 

3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

가. 파급효과 (Leverage)
   - 시스템 구축과정에서 데이터 구조의 변경으로 인한 일련의 변경작업은 전체 시스템 구축에서 큰 위험 요소 
나. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)
  - 데이터 모델은 건축물로 표현시 설계도면에 해당.
    때문에 정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현하여 이상적인 역활을 할 수 있는 모델인지 확인 필요 
다. 데이터 품질(Data Quailty)
  - 데이터베이스에 담겨 있는 데이터는 기업의 중요 자산 
  - 데이터 품질이 야기되는 중대한 이유가 데이터 구조의 문제  
      ex) 중복 데이터의 미정의 ,
            데이터 구조의 비지니스 정의 불충분,
            동일성격의 데이터를 통합하지 않은 데이터 불일치 등 
     1) 중복(Duplication) : 데이터베이스가 여러장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 해야 함 
     2) 비유연성(Inflexibility) : 데이터 사용 프로세스와 분리하여 프로세스 변화가 APP과 DB에 영향을 끼칠 가능성을 줄임 
     3) 비일관성(Incosisitency) : 데이터 모델링 시 데이터와 데이터간 상호연관관계를 명확하게 하여 비일관성방지 
                                                 (Ex.) 신용상태에 대한 갱신없이 고객의 납부 이력정보 갱신 가능 
 

4. 데이터 모델링의 3단계 진행 

가. 개념적 모델링 (Conceptual Data Modeling)
  - 조직, 사용자의 데이터 요구사항 분석에서 시작 
  - 주요활동 : 엔터티 -관계 다이어그램 생성 
  - 전사적 모델링(Enterpise Data Model) : 데이터 모델링이 전 조직에 걸쳐 이뤄져 있을 경우 
     1) 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구사항을 발견하는 것을 지원 
     2) 현 시스템이 어떻게 변화되어야 하는가를 이해 하는데 유용 
 
나. 논리적 모델링(Logical Data Modeling)
  - 데이터베이스 설계 프로세스의 Input으로 비지니스 정보의 논리적 구조와 규칙을 명확히 표현 
  - 주요활동 : 정규화 
  - 모델상세화 : 식별자 확정, 정규화, M:M 관계 해소, 참조 무결성 규칙 
 
다. 물리적 모델링(Physical Data Modeling)
  - 논리데이터모델의 저장소 : 어떻게 하드웨어에 표현될 것인가 
  - 주요활동 :  테이블, 컬럼등의 물리적 저장구조와 사용될 저장장치, 자료를 추출하기 위한 접근 방법 
 

 

5. 프로젝트 생명주기에서 데이터 모델링 

 - Waterfall 기반 : 데이터 모델링의 위치가 분석과 설계로 명확히 구분됨 
 - 정보공학, 구조적 방법론 : 분석단계- 업무중심 논리적 데이터 모델링 수행 ,
                                             설계단계 - 하드웨어와 성능을 고려한 물리적 데이터 모델링 수행 
 - 나선형 모델 (RUP- Rational Unified Processs) : 논리적 데이터 & 물리적 데이터 모델이 설계단계 양쪽에서 수행 
                                                                                분석단계 에서 논리적 데이터 모델이 더 많이 수행 됨 
- 객체지향 개념 :  데이터와 프로세스를 함께 보며 모델링을 전개하여, 데이터 모델링과 프로세스 모델링을 구분하지 않음    (일체형)

6. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해 

가. 데이터독립성의 필요성 
  - 유지보수 비용 절감, 데이터복잡도를 낮춤, 중복된 데이터 감소, 사용자 요구사항에 대한 화면과 db간 독립성 유지 목적 
  - 독립성 효과 : 각 View의 독립성을 유지하고 계층별 View에 영향을 주지 않고 변경 가능
                          단계별 Schema에 따라 정의어(DDL)와 데이터 조작어(DML)가 다름을 제공 
  - 구조, 독립성, 사상에 대한 이해 필요  
  - 데이터 종속성 : 데이터 독립성의 반댓말 , 종속의 주체 = 응용(Application)
 
나. 데이터베이스 3단계 구조 
- 외부 단계, 개념적 단계, 내부적 단계

다. 데이터 독립성요소 
1. 외부스키마 (External Schema) : 개개 사용자 단계로서 사용자가 보는 개인 DB 스키마 ,
                                                        DB의 개개 사용자나 응용프로그래머가 접근하는 DB영역
                                                        => 사용자 관점
2. 개념스키마 (Conceptual Schema) : 사용자관점을 통합한 조직 전체의 DB기술,
                                                        DB에 저장되는 데이터와 그들(응용시스템 , 사용자의 필요 데이터 등)의 관계를 기술 
                                                        => 통합 관점
3. 내부스키마(Internal Schema) : 내부단계, DB의 물리적 저장 형식, 물리적 장치에서 실제로 저장되는 방식 표현 
                                                        => 물리적 저장 구조 

 
라. 두 영역의 데이터독립성 
1. 논리적 독립성 : 개념스키마가 변경되어도 외부 스키마에는 영향을 미치지 않도록 지원 
                             논리적 구조가 변경되어도 응용프로그램에 영향 없음 
    >> 사용자 특성에 맞는 변경 가능, 통합 구조 변경 가능
 
2. 물리적 독립성 : 내부스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향을 받지 않도록 지원 
                              저장장치의 구조변경은 응용프로그램과 개념스키마에 영향 없음 
    >> 물리적 구조 영향 없이 개념구조 변경 가능, 개념 구조 영향 없이 물리적 구조 변경 가능 
 

 
마. 사상(Mapping)
1. 외부적/개념적 사상(논리적 사상) : 외부화면 or 사용자에게 인터페이스 하기 위한 스키마 구조는 전체가 통합된 개념적 스키마와 연결 된다는 사상 
2. 개념적/내부적 사상(물리적 사상) : 통합된 개념적 스키마 구조와 물리적 저장구조의 테이블 스페이스가 연결된다는 구조가 물리적 사상 

7. 데이터 모델링의 중요한 세가지 개념 

가. 데이터 모델링의 세가지 요소 
1. 업무가 관여하는 어떤것 (Things) 
2. 어떤것이 가지는 성격 (Attributes)
3. 업무가 관여하는 어떤 것 같의 관계(Relationships)
>> A와 B는 어떤것 (Things) 에 해당 하고 '사랑하는 연인사이' 가 관계(Relationships)이며 '180에 성격은 친절 활달'이 성경(Attributes)
 
나. 단수와 집합(복수)의 명명
- 개념 : 어떤것(Things)
복수/집합개념 , 타입/클래스 : Entity Type / Entity(실무)
개별/단수개념, 어커런스/인스턴스 : Entity / Instance, Occurrence(실무)
 
- 개념 : 어떤것 간의 연관(Association between Things) 
복수/집합개념 , 타입/클래스 : 관계 Relationship (실무)
개별/단수개념, 어커런스/인스턴스 : 페어링 Pairing (잘 사용하지 x)
 
- 개념 : 어떤것의 성격(Characteristic Things) 
복수/집합개념 , 타입/클래스 : 속성 Attribute(실무)
개별/단수개념, 어커런스/인스턴스 : 속성값 Attribute Value(실무)

8. 데이터 모델링의 이해관계자 

가. 이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식
우리가 구축하는 시스템 대부분을 데이터에 기반한, 데이터가 중심에 있는 정보시스템 구축이기에 핵심에 있는 데이터베이스 설계를 잘못했을때 미치는 영향력은 모드 ㄴ프로그램, 모든 데이터, 모든 트랜잭션에 영향을 미칠 수 밖에 없다. 
>> 그만큼 중요하다 
 
나. 데이터 모델링의 이해관계자 
1. 프로젝트에 참여한 모든 it기술자들은 데이터 모델링을 정확하게 이해 
2. 해당 업무의 정보화 추진 위치의 사용자

 9. 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해 

가. 데이터 모델 표기법 
피터첸이 Entity-Relationship Model(E-R Model) 표기법 생성 

나. ERD 표기법을 이용하여 모델링 하는 방법 
- ERD 는 업무분석에서 도출된 엔티티와 관계를 이해하기 쉽게 도식화된 다이어그램으로 표기한 방법 
- 실제 프로젝트에서는 해당 업무의 데이터 흐름과 프로세스 연관성을 이야기 하는데 중요한 표기법이자 산출물 
- 중요한 엔티티는 왼쪽 상단에 배치 한다

Tip. 관계차수 표기 (Cardinality):
IE표기법 : 하나 (1,One) 관계는 실선 표기  , 다수 참여(Many) 관계는 까마귀발 표시 
Barker 표기법 : 하나 (1,One) 관계는 점선과 실선 혼합 표기 , 다수 참여(Many) 관계는 까마귀발 표시 

10. 좋은 데이터 모델의 요소 

가. 완전성(Completeness) : 업무에 필요한 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 함 
나. 중복배제(Non-Redundancy) : 하나의 데이터베이스내 동일한 사실은 반드시 한번만 기록 
다. 업무규칙(Business Rules) : 데이터 모델링 과정에서 도출되는 수많은 업무 규칙을 데이터 모델에 표현하고 모든
                                                     사용자가 공유할 수 있도록 제공 *논리 데이터모델에 이 요소들이 포함되어야 함
라. 데이터 재사용(Data Reusability) : 데이터 통합성과 독립성에 대한 고려 필요
                          >> 통합모델이어야만 재사용성 향상 가능. 데이터가 애플리케이션에 독립적으로 설계 되어 있어야 함 
마. 의사소통(Communication): 업무분석 과정에서 도출된 규칙들이 데이터 모델에 엔터티, 서브타입, 속성, 관계등의
                                                  형태로 표기되어야 한다. 
바. 통합성(Integraion) : 가장 바람직한 데이터 구조의 형태는 조직전체에서 한번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서
                                      참조, 활용하는 것 
 
 

SQL 자격검정 실전문제 (1~8번)

1. 모델링은 현실세계에 대해서 표현하는 것으로 이해할 수 있다. 다음 중 모델링의 특징으로 가장 부적절한 것은?
1. 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가질 수 있음.
2. 시스템 구현만을 위해 진행하는 사전단계의 작업으로서 데이터베이스 구축을 위한 사전작업의 의미가 있음.
3. 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 하는 단순화의 의미를 가지고 있음.
4. 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가짐.

2. 다음 설명 중 데이터 모델링이 필요한 주요 이유로 가장 부적절한것은?
1. 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현한다.
2. 분석된 모델을 가지고 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것이다.
3. 데이터베이스를 구축하기 위한 용도를 위해 데이터모델링을 수행하고 업무에 대한 설명은 별도의 표기법을 이용한다.
4. 데이터 모델링 자체로서 업무의 흐름을 설명하고 분석하는 부분에 의미를 가지고 있다.

3. 다음 중 데이터 모델링을 할 때 유의해야 할 사항으로 부적절한것은?
1. 여러 장소의 데이터베이스에 같은 정보를 저장하지 않도록 하여 중복성을 최소화 한다.
2. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리하여 유연성을 높인다.
3. 사용자가 처리하는 프로세스나 장표 등에 따라 매핑될 수 있도록 프로그램과 테이블간의 연계성을 높인다.
4. 데이터간의 상호 연관관계를 명확하게 정의하여 일관성있게 데이터가 유지되도록 한다.

4. 다음중 아래 설명이 의미하는 데이터 모델링의 유의점에 해당하는 특성은 무엇인가?

데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 증가시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

 
1. 중복
2. 비유연성
3. 비일관성
4. 일관성

5. 다음중 아래 데이터모델링 개념에 대한 설명에서  ㄱ , ㄴ 에 들어갈 단어로 가장 적절한 것은?

 전사적 데이터 모델링을 수행할 때 많이 하며, 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 진행하는 것을 ㄱ 모델링이라고 한다. 이와 달리 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등의 물리적인 성격을 고려한 데이터 모델링은 ㄴ 모델링이라고 한다.

 
1. ㄱ- 개념적, ㄴ- 물리적
2. ㄱ- 논리적, ㄴ- 개념적
3. ㄱ- 논리적, ㄴ- 물리적
4. ㄱ- 개념적, ㄴ- 논리적

6. 다음 중 ANSI-SPARC에서 정의한 3단계구조에서 아래 내용이 설명하는 스키마구조로 가장 적절한것은?

- 모든 사용자 관점을 통합한 조직 전체 관점의 통합적 표현
- 모든 응용 시스템들이나 사용자들이 필요로하는 데이터를 통합한 조직 전체의 DB를 기술한 것으로 DB에 저장되는 데이터와 그들간의 관계를 표현하는 스키마

 
1. 외부스키마
2. 개념스키마
3. 내부스키마
4. 논리스키마

7. 다음 중 고객과 주문의 ERD에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

1. 한명의 고객은 여러 개의 제품을 주문 할 수 있다. 주문은 할 수도 있고 안 할수도 있다.
2. 하나의 주문은 반드시 한명의 고객에 의해 주문된다.
3. 주문에 데이터를 입력할 때는 반드시 고객 데이터가 존재해야 한다.
4. 고객에 데이터를 입력할 때는 주문 데이터가 존재하는 고객만을 입력할 수 있다.

8. 다음 중 ERD애 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
1. 1976년 피터첸에 의해 ERModel이라는 표기법이 만들어졌다.
2. 일반적으로 ERD를 작성하는 방법은 엔터티 도출 -> 엔터티 배치 -> 관계 설정 -> 관계명 기술의 흐름으로 작업을 진행한다.
3. 관계의 명칭은 관계 표현에 있어서 매우 중요한 부분에 해당한다.
4. 가장 중요한 엔터티를 오른쪽 상단에 배치라고 추가 발생되는 엔터티들을 왼쪽 편과 하단에 배치하는 것이 원칙이다.
 
 
 
 
 
참고사이트 : 
https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?pageid=5&mod=document&uid=330 

데이터 모델의 이해

SQL 자격검정 실전문제
https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001399867

SQL 자격검정 실전문제 | 한국데이터진흥원 - 교보문고

https://jaeho4646.tistory.com/85 (SQL 자격검정 실전문제 7번 이미지)

데이터 모델링의 이해 오답노트

 
 
 
 
정답 : 
2/3/3/2/1/2/4/4