[SQLD] 1과목 1장 데이터 모델링의 이해

1. 데이터 모델의 이해

데이터 모델의 이해

모델링

• 다양한 현상을 표기법에 따라 표기하는 것, 일종의 약속(그림, 기호, 수식)에 따라 여러 현상을 알기 쉽게 표현한 집합체

모델링 종류

• 정보시스템: 정보 모델링, 데이터 모델링, 프로세스 모델링 등 / 데이터 모델링 = 복잡한 데이터를 컴퓨터 저장 구조로 변환(데이터 구조화, 체계화)
• 수리: 공학 분야의 미분 방정식, 상태 방정식, 시스템 방정식, 시스템 함수 등
• 통계(확률): 확률 현상 ⇒ 차트, 표, 수식으로 표현, 데이터 분석에서 활용
• 회로: 회소 소자를 이용해 연산을 수행하는 회로를 표현

모델링 특징

• 추상화(추상적으로 중요한 요소만), 단순화(약속에 따라 기호, 그림, 문자로 단순하게), 명확화(누구나 이해하기 쉽게)

정보시스템 모델링의 세가지 관점

• 데이터 관점(What): 어떤 데이터와 관련 있는지, 관계는 어떤지
• 프로세스 관점(How): 실제로 처리하는 일이 무엇인지, 무엇을 해야하는지
• 데이터와 프로세스의 상관 관점(Interaction): 데이터가 서로 어떤 영향을 주고 받는지

데이터 모델링

데이터 모델링

• 정보시스템 구축을 위해 데이터 관점에서 업무를 분석하고, 현실의 데이터를 약속된 표기법으로 표현하는 과정 (실무에선 데이터베이스를 구축하기 위한 분석/설계 과정)

데이터 모델링이 제공하는 기능

• 시스템 가시화 지원, 시스템 구조와 행동 명세화, 구조화된 틀 제공, 문서화, 다양한 관점 제공, 상세 수준의 구체화

데이터 모델링의 중요성

• 파급효과, 복잡한 정보 요구 사항을 간결하게 표현, 데이터 품질 향상

데이터 모델링의 유의점

• 중복 최소화, 비유연성 낮춤

데이터 모델링의 3단계

• 개념적(추상화 수준 높고 포괄적) → 논리적(키, 속성, 관계 표현 및 높은 재사용성) → 물리적(물리적 성격 고려하여 실제 DB 구성 설계)

프로젝트 생명주기에서의 데이터 모델링

	계획 단계	분석 단계	설계 단계
이론	개념	논리	물리
실무		개념+논리	물리

데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해

• 데이터 독립성 = 사용자의 접근 유형에 따라 데이터 구성 방법이 영향을 받지 않아야 함
  • 구성 방법이 달라지면 → 복잡도, 중복성, 비용, 대응 시간 증가
• 데이터 독립성 위해 Three-Schema Architecture의 3단계 표준 모델 제시(1978년 미국 표준 협회(ANSI))
  • 외부 스키마(사용자 관점): (Sub 스키마, View 스키마) 사용자가 보는 개인적인 DB 스키마
  • 개념 스키마(논리적 단계, 통합 관점): 애플리케이션&사용자가 필요로 하는 데이터를 통합 → 조직 전체의 DB 기술 / 데이터 구조와 관계 설명
  • 내부 스키마(물리적 단계, 물리 저장 구조): 데이터베이스의 물리적 저장 구조를 갖춤, 데이터가 실제 저장되는 방식
• 3단계 스키마가 분리되면서 논리적 독립성, 물리적 독립성으로 각 영역의 독립성 지칭
  • 논리적 독립성: 개념 바뀌어도 외부에 영향 X
  • 물리적 독립성: 내부 바뀌어도 외부/개념에 영향 X
• 매핑, 사상 = 데이터의 독립성은 보장 & 각 스키마 개념을 긴밀히 연결

데이터 모델링의 중요한 세가지 요소

	복수/집합 개념 & 타입/클래스	개별/단수 개념 & 어커런스/인스턴스
어떤 것	엔터티 타입	엔터티
어떤 것의 성격	속성	속성값
어떤 것 간의 연관	관계	페어링

ERD

• 여러 엔터티와 엔터티 간의 관계를 이해하기 쉽게 도식화한 다이어그램
• ERD 표기법 모델링 순서 : 엔터티 그리기 → 배치 → 엔터티 간 관계 설정 → 관계명 기술 → 관계 참여도 기술 → 관계 필수 여부 기술
• IE(Information Engineering) 표기법
  • 관계 데이터 모델링에서 많이 사용
  • 구성 요소: 사각형 엔터티, 다이아몬드형 관계선, 속성에 관한 세부 사항
  • 관계선 끝에 원O: 필수 관계, 원X: 선택적 관계
• 바커 표기법
  • 시스템 내 엔터티 간 관계를 보여주는 방식. 식별자, 비식별자, 속성 구분
  • 실선: 필수 관계, 점선: 선택적 관계
  • #: 주식별자, *: 일반 속성
  • 데이터베이스 설계에서 주로 사용

좋은 데이터 모델의 요소

• 완전성, 중복 배제, 업무 규칙, 데이터 재사용, 의사소통, 통합성

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2. 관계형 데이터베이스 개요

데이터베이스

데이터베이스 정의

• 체계적으로 정렬된 데이터 집합

데이터베이스 발전

• (1960) 플로우차트 사용한 파일 구조 방식 → (1970) 계층형, 망형 → (1980) 관계형 데이터베이스 상용화 → (1990) 객체 관계형 데이터베이스로 발전

관계형 데이터베이스 특징

• 정규화를 통해 데이터 중복 최소화, 동시성 관리와 병행 제어 기능 제공
• 메타 데이터 관리, 데이터 표준화, 보안 기능, 데이터 무결성 보장, 장애 복구 기능 제공

SQL 개요

SQL 정의

• 관계형 데이터베이스에서 데이터를 정의, 조작, 제어하기 위해 사용하는 언어
• SQL 목표 : 정확한 데이터 출력 / SQL 튜닝 목표 : 시스템 자원의 효율적 사용

SQL 명령문 종류

• 데이터 조작어 DML(Data Manipulation Language) : 데이터를 추가/수정/삭제/조회
  • INSERT(추가), UPDATE(수정), DELETE(삭제), SELECT(조회)
• 데이터 정의어 DDL(Data Definition Language) : 객체(테이블, 인덱스, 뷰)를 생성/수정/삭제
  • CREATE(생성), ALTER(수정), DROP(삭제)
• 데이터 제어어 DCL(Data Control Language) : 권한 설정 및 제어
  • GRANT(부여), REVOKE(취소)
• 트랜잭션 제어어 TCL(Transaction Control Language) : 트랜잭션 관리
  • COMMIT(영구 적용), ROLLBACK(작업 취소 후 복구), SAVEPOINT(부분적 롤백)

테이블

• 테이블 : 데이터를 저장하는 2차원 구조의 객체, 데이터베이스 기본 단위
• 칼럼(열): 세로 방향, 특정 데이터 속성을 나타냄
• 행: 가로 방향, 개별 데이터 항목
• 필드: 칼럼과 행이 겹치는 하나의 공간, 개별 데이터 값

데이터 타입

데이터 타입 정의

• 해당 데이터의 저장 공간 유형을 정의하는 기준, 잘못된 타입 입력 or 크기 넘기면 오류 발생시킴

데이터 타입 중요성

• 잘못된 데이터 입력 방지 & 데이터 무결성 유지

데이터 타입 종류

• 숫자 타입: NUMERIC(정확한 소수), DECIMAL(소수 자릿수 지정 가능), INTEGER(정수), BIGINT(큰 정수), SMALLINT(작은 정수), [FLOAT, REAL, DOUBLE PRECISION](부동 소수), [MONEY, SMALLMONEY](화폐 금액)
• 문자 타입: CHAR(고정 길이 문자열), VARCHAR(가변 길이 문자열), TEXT(긴 문자열)
• 날짜 및 시각 타입: DATE, TIME, DATETIME(인간 친화적 표현, 시간대 변환이 필요 없는 경우), TIMESTAMP(시스템 연산, UTC 기준, 시간대 변환이 필요한 경우)
• 기타 타입: BINARY(고정 길이 이진 데이터), VARBINARY(가변 길이 이진 데이터), BOOLEAN
• 벤더별 데이터 타입 차이 있음

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3. 엔터티

엔터티 개념

엔터티 정의

• 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장/관리하기 위한 집합적 실체/객체

엔터티 표기법

• IE 표기법 : 주 식별자 별도 표시 X, 필수 속성 여부는 속성 이름의 위치로 구분
• 바커 표기법 : # 기호로 주 식별자, * 기호로 일반 속성 표시

엔터티의 특징과 분류

엔터티 특징

• 업무에서 필요로 하는 정보, 식별자에 의해 식별 가능, 인스턴스의 집합, 업무 프로세스에 이용, 속성 포함, 관계의 존재(다른 엔터티와 최소한 1개 이상의 관계)

엔터티 분류

• 유무형에 따른 분류 : 유형(물리적 형태 있음), 개념(물리적 형태 없음, 관리해야 할 개념적 정보), 사건(독립적으로 생성 가능, 발생량 많음)
• 발생시점에 따른 분류 : 기본(원래 존재, 부모 역할), 중심(기본 엔터티로부터 발생, 양 많음), 행위(두 개 이상의 부모 엔터티로부터 발생, 자주 변경됨)

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4. 속성

속성의 개념

속성 정의

• 사물의 특징이나 본래의 성질, 데이터 모델링 → 속성이란 최소한의 데이터 단위(분리되지 않음), 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성 요소가 됨

속성의 특징과 분류

속성 특징

• 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리해야 할 정보여야 함, 정규화 이론에 따라 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 함, 하나의 속성은 한 개의 값만을 가짐

속성 분류

• 특성에 따른 분류 : 기본, 설계(원래 업무에 존재하지 않지만 설계 과정에서 도출), 파생(다른 속성으로부터 계산/변형)
• 엔터티 구성 방식에 따른 분류 : PK(Primary Key, 엔터티 식별 가능), FK(Foreign Key, 다른 엔터티와 관계), 일반 속성(PK, FK 제외)

참고) 도메인 : 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위

 

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5. 관계

관계의 개념

관계 정의

• 사전) 상호 연관성이 있는 상태
• 데이터 모델링) 엔터티의 인스턴스 간에 논리적 연관성을 가지는 존재의 형태나 행위, 서로에게 연관성이 부여된 상태

관계 페어링

• 각각의 엔터티 인스턴스가 자신과 연관된 다른 엔터티 인스턴스와 연결되어 관계를 형성하는 것

관계의 분류와 카디널리티

관계 분류

• 존재에 의한 관계 : 엔터티가 특정 존재 상태에 속해 있음으로써 형성, 행위/이벤트와 무관
• 행위에 의한 관계 : 엔터티 간의 특정 행위나 이벤트에 의해 형성되는 관계

카디널리티(관계 차수)

• 두 엔터티 간의 관계에서 참여자의 수를 표현하는 것 (1:1, 1:M, N:M 등)
• 시작점 끝점은 각각 관계 이름 가짐 ⇒ 관계에 참여하는 관점에 따라 능동적, 수동적으로 명명

관계선택사양

• 두 엔터티 간의 관계에서 필수적이지 않고 선택적으로 참여할 수 있는 경우

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6. 식별자

식별자의 개념과 특징

식별자 개념

• 여러 인스턴스 중에서 특정 인스턴스를 구분할 수 있는 구분자 (논리 모델링 - 식별자, 물리 모델링 - 키)

식별자 특징

• 유일성(주식별자는 엔터티 내 모든 인스턴스를 유일하게 구분)
• 최소성(주식별자를 구성하는 속성 수가 최소한의 수)
• 불변성(주식별자 지정 후 값의 변경X)
• 존재성(주식별자에 값이 반드시 존재해야 함)

식별자의 분류 및 도출 기준

식별자 분류

• 대표성 여부 : 주식별자(대표 식별자), 보조식별자(행을 구분할 수 있지만, 대표성 없음)
• 스스로 생성 여부 : 내부식별자(스스로 생성), 외부식별자(외부 엔터티로부터 받아옴)
• 속성의 수 : 단일식별자, 복합식별자
• 대체 여부 : 본질식별자(자연스럽게 생성), 인조식별자(인위적으로 만듦)

식별자 도출 기준

• 자주 사용되는 속성, 이름으로 기술되지 않는 것(이름 사용한다면 코드화), 복합 식별자를 사용할 경우 속성 수를 최소화

식별자 관계와 비식별자 관계

주식별자 관계

• 부모 엔터티의 주식별자가 자식 엔터티에 상속되어 자식 엔터티의 주식별자로 사용
• 자식 엔터티의 주식별자에 NULL 값X, 반드시 부모 생성 후 자식 생성
• 주식별자는 데이터베이스 생성시 PK 역할

비식별자 관계

• 부모 엔터티의 주식별자가 자식 엔터티에 상속됐지만, 자식 엔터티의 주식별자로 사용XX
• 부모 엔터티로부터 생성된 속성 ⇒ 외부식별자, 데이터베이스 생성 시 FK 역할

 

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참고

 

이지패스 2025 SQLD SQL 개발자

◎ 빠르고 효율적인 공부를 위한 SQLD 수험서 방대한 SQL 관련 이론을 SQLD 출제 경향에 맞춰 알기 쉽게 정리하여 시간에 쫓기는 수험생들이 최대한 공부 효율을 높일 수 있도록 구성했습니다. ◎ 초심자, 비전공자를 위해 이해하기 쉽게 풀어 쓴 SQLD 수험서 SQL을 처음 접하는 초심자나 비전공자가 이해하기 쉽도록 상세하게 설명했습니다. 아울러 출제 경향과 중요도를 안내하는 ‘TIP-BOX’, 풍부한 설명을 담은 ‘참고-BOX’를 활용하여

저자

전용문

출판

위키북스

출판일

2025.02.04