1. 식별자 ( Identifiers )
1) 식별자의 개념
엔티티에 있는 다양한 인스턴스들은 각각 구별되어야 한다.
이를 위한 구분자가 바로 식별자이다.
식별자란 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 의미하며, 하나의 엔터티는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재해야 한다.
보통 식별자와 키(Key)를 동일하게 생각하는 경우가 있는데 식별자라는 용어는 업무적으로 구분이 되는 정보로 생각할 수 있으므로 논리 데이터 모델링 단계에서 사용하고, 키는 데이터베이스 테이블에 접근을 위한 매개체로서 물리 데이터 모델링 단계에서 사용한다.
2) 식별자의 특징
주식별자인지 아니면 외부식별자인지 등에 따라 특성이 다소 차이가 있다.
먼저 주식별자일 경우 다음과 같은 특징을 갖는다.
대체식별자의 특징은 주식별자의 특징과 일치하지만 외부식별자는 별도의 특징을 가지고 있다. 외부식별자의 경우 주식별자 특징과 일치하지 않으며 참조무결성 제약조건(Referential Integrity)에 따른 특징을 가지고 있다.
3) 식별자 분류 및 표기법
가. 식별자 분류
식별자의 종류는 자신의 엔터티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자(Primary Identifier)와 보조식별자(Alternate Identifier)
엔터티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자(Foreign Identifier)
단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일식별자(Single Identifier)와 복합식별자(Composit Identifier)
원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질식별자와 인조식별자로도 구분할 수 있다.
조금 더 상세하게 나타내면
나. 식별자 표기법
식별자에 대한 위의 분류방법을 데이터 모델에서 표현하면 다음 그림과 같이 분류하여 설명할 수 있다.
4) 주식별자 도출기준
가. 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
나. 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 가능하면 주식별자로 지정하지 않는다.
다. 복합으로 주식별자로 구성할 경우 너무 많은 속성이 포함되지 않도록 한다.
가. 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정하도록 함.
예를 들면, 직원이라는 엔터티가 있을 때 유일하게 식별가능한 속성으로는 주민등록번호와 사원번호가 존재할 수 있다. 사원번호가 그 회사에서 직원을 관리할 때 흔히 사용되므로 사원번호를 주식별자로 지정하고 주민등록번호는 보조식별자로 사용할 수 있다.
나. 명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것은 피한다.
예를 들면, 한 회사에 부서이름이 100개가 있다고 할 때, 각각의 부서이름은 유일하게 구별될 수 있다고 하여 부서이름을 주식별자로 지정하지 않도록 해야 한다.
만약 부서이름을 주식별자로 선정하면 물리데이터베이스로 테이블을 생성하여 데이터를 읽을 때 항상 부서이름이 WHERE 조건절에 기술되는 현상이 발생된다.
부서이름은 많은 경우 20자 이상이 될 수 있으므로 조건절에 정확한 부서이름을 기술하기는 쉬운 일이 아니다.
이와 같이 명칭이나 내역이 있고 인스턴스들을 식별할 수 있는 다른 구분자가 존재하지 않을 경우는 새로운 식별자를 생성하도록 한다. 보통 일련번호와 코드를 많이 사용한다.
다. 속성의 수가 많아지지 않도록 함
주식별자로 선정하기 위한 속성이 복합으로 구성되어 주식별자가 될 수 있을 때 가능하면 주식별자 선정하기 위한 속성의 수가 많지 않도록 해야 한다.
그러나 만약 주식별자로 선정된 속성들이 자신이 가지고 있는 자식엔터티로부터 손자엔터티, 그리고 증손자엔터티까지 계속해서 상속이 되는 속성이고 복잡한 데이터 모델이 구현되어 물리데이터베이스에서 조인으로 인한 성능저하가 예상되는 모습을 가지고 있다면 속성의 반정규화 측면에서 하나의 테이블에 많은 속성이 있는 것이 인정될 수도 있다.
하지만 일반적으로 주식별자의 속성의 개수가 많다는 것(일반적으로 7~8개 이상)은 새로운 인조식별자(Artificial Identifier)를 생성하여 데이터 모델을 구성하는 것이 데이터 모델을 한층 더 단순하게 하고 애플리케이션을 개발할 때 조건절을 단순하게 할 수 있는 방법이 될 수 있다.
이러한 경우 특정 신청인의 계약금 하나만 가져온다고 하더라도 다음과 같이 복잡한 SQL문장을 구사해야 한다.
SELECT 계약금 FROM 접수
WHERE 접수.접수일자 = ‘2010.07.15“ AND 접수.관할부서 = ‘1001’ AND 접수.입력자사번 = ‘AB45588' AND 접수.접수방법코드 = ‘E' AND 접수.신청인구분코드 = ‘01' AND 접수.신청인주민번호 = ‘7007171234567' AND 접수.신청횟수 = ‘1’
이렇게 된 SQL문장을 접수번호라고 하는 인조식별자로 대체했다고 하면 특정신청인의 계약금 조회는 다음과 같이 간단하게 할 수 있다.
SELECT 계약금 FROM 접수 WHERE 접수.접수일자 = ‘100120100715001“
5) 식별자 관계와 비식별자 관계에 따른 식별자
가. 식별자 관계와 비식별자 관계의 결정
외부식별자(Foreign Identifier)는 자기 자신의 엔터티에서 필요한 속성이 아니라 다른 엔터티와의 관계를 통해 자식 쪽에 엔터티에 생성되는 속성을 외부식별자라 하며 데이터베이스 생성 시에 Foreign Key역할을 한다.
관계와 속성을 정의하고 주식별자를 정의하면 논리적인 관계에 의해 자연스럽게 외부식별자가 도출되지만 중요하게 고려해야 할 사항이 있다.
엔터티에 주식별자가 지정되고 엔터티간 관계를 연결하면 부모쪽의 주식별자를 자식엔터티의 속성으로 내려 보낸다.
이 때 자식엔터티에서 부모엔터티로부터 받은 외부식별자를 자신의 주식별자로 이용할 것인지 또는 부모와 연결이 되는 속성으로서만 이용할 것인지를 결정해야 한다.
나. 식별자 관계
부모로부터 받은 식별자를 자식엔터티의 주식별자로 이용하는 경우는 Null값이 오면 안되므로 반드시 부모엔터티가 생성되어야 자기 자신의 엔터티가 생성되는 경우이다.
부모로부터 받은 속성을 자식엔터티가 모두 사용하고 그것만으로 주식별자로 사용한다면 부모엔터티와 자식엔터티의 관계는 1:1의 관계가 될 것이고 만약 부모로부터 받은 속성을 포함하여 다른 부모엔터티에서 받은 속성을 포함하거나 스스로 가지고 있는 속성과 함께 주식별자로 구성되는 경우는 1:M 관계가 된다.
이와 같이 자식엔터티의 주식별자로 부모의 주식별자가 상속이 되는 경우를 식별자 관계(Identifying Relationship)라고 지칭한다.
다. 비식별자 관계
부모엔터티로부터 속성을 받았지만 자식엔터티의 주식별자로 사용하지 않고 일반적인 속성으로만 사용하는 경우를 비식별자 관계(Non-Identifying Relationship)라고 하며 다음의 네 가지 경우에 비식별자 관계에 의한 외부속성을 생성한다.
첫째, 자식엔티티 입장에서 받은 속성이 반드시 필수가 아니기 때문에 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우
둘째, 엔터티별로 데이터의 생명주기(Life Cycle)를 다르게 관리할 경우이다. 예를 들어 부모엔터티에 인스턴스가 자식의 엔터티와 관계를 가지고 있었지만 자식만 남겨두고 먼저 소멸될 수 있는 경우가 이에 해당된다.
이에 대한 방안으로 물리데이터베이스 생성 시 Foreign Key를 연결하지 않는 임시적인 방법을 사용하기도 하지만 데이터 모델상에서 관계를 비식별자관계로 조정하는 것이 가장 좋은 방법이다.
셋째, 여러 개의 엔터티가 하나의 엔터티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔터티가 별도의 관계를 가질 때이며 이에 해당된다.
넷째, 자식엔터티에 주식별자로 사용하여도 되지만 자식엔터티에서 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리하다고 판단될 때 비식별자 관계에 의한 외부식별자로 표현한다.
라. 식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점
단지 식별자관계와 비식별자관계에 대한 설정을 고려하지 않은 것이 개발의 복잡성을 증가시키는 요인이 될까?
지속적으로 식별자 관계를 연결한 데이터 모델의 PK속성의 수는 데이터 모델의 흐름이 길어질수록 증가할 수 밖에 없는 구조를 가지게 된다.
원 부모엔터티 : 1개 2대 부모엔터티 : 2개 이상 = 원부모 1개 + 추가 1개 이상 + 3대 부모엔터티 : 3개 이상 = 원부모 1개 + 2대 1개 + 추가 1개 이상 3대 부모엔터티 : 3개 이상 = 원부모 1개 + 2대 1개 + 3대 1개 + 추가 1개 이상 4대 부모엔터티 : 4개 이상 = 원부모 1개 + 2대 1개 + 3대 1개 + 4 1개 + 추가 1개 이상 ....
이런 경우에는 고작 3개 정도의 엔터티를 조인하더라도 SQL구문의 WHERE절이 매우 길어질 수 있다.
실제로 프로젝트에서는 개발자가 개발할 때 당연히 데이터 모델을 참조하면서 엔터티와 관계를 이용하여 개발해야 하는데 생성된 엔터티 스키마 정보만을 보고 개발하는 경우가 많다.
그런데 위와 같이 조인에 참여하는 주식별자속성의 수가 많을 경우 정확하게 조인관계를 설정하지 않고 즉, 누락하여 개발하는 경우가 간혹 발견되기도 한다.
정리하면 식별자 관계만으로 연결된 데이터 모델의 특징은 주식별자 속성이 지속적으로 증가할 수 밖에 없는 구조로서 개발자 복잡성과 오류가능성을 유발시킬 수 있는 요인이 될 수 있다는 사실을 기억해야 한다.
마. 비식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점
일반적으로 각각의 엔터티에는 중요한 기준 속성이 있는데 이러한 기준속성은 부모엔터티에 있는 PK속성으로부터 상속되어 자식엔터티에 존재하는 경우가 많다.
이러한 속성의 예로 ‘주민등록번호’, ‘사원번호’, ‘주문번호’, ‘목록번호’ 등이 있다.
이런 속성은 부모엔터티를 조회할 때도 당연히 쓰이지만 자식엔터티의 데이터를 조회할 때도 해당 조건이 조회의 조건으로 걸리는 경우가 다수이다.
그런데 데이터 모델링을 전개할 때 각 엔터티 간의 관계를 비식별자 관계로 설정하면 이런 유형의 속성이 자식엔터티로 상속이 되지 않아 자식엔터티에서 데이터를 처리할 때 쓸데없이 부모엔터티까지 찾아가야 하는 경우가 발생된다.
이러한 경우 불필요한 조인이 다량으로 유발되면서 SQL구문도 길어지고 성능이 저하되는 현상이 발생이 된다.
2. 모델링( Modeling )
1) 모델링의 이해
가. 모델링의 정의
사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상은 사람, 사물, 개념 등에 의해 발생된다고 할 수 있으며,
모델링은 이것을 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것 자체를 의미한다.
즉 모델을 만들어가는 일 자체를 모델링으로 정의할 수 있다.
데이터 모델은 데이터베이스의 골격을 이해하고 그 이해를 바탕으로 SQL문장을 기능과 성능적인 측면에서 효율적으로 작성하기 위해 꼭 알아야 하는 핵심요소이다.
나. 모델링의 특징
추상화, 단순화, 명확화
1>추상화(모형화, 가설적)는 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 한다는 의미로 정리할 수 있다.
즉, 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다는 것이다.
2> 단순화는 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념을 의미한다.
3> 명확화는 누구나 이해하기 쉽게 하기 정확하게 현상을 기술하는 것을 의미한다.
따라서 모델링을 다시 정의하면 ‘현실세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법’으로 정리할 수 있다.
정보시스템 구축에서는 모델링을 계획/분석/설계 할 때 업무를 분석하고 설계하는데 이용하고 이후 구축/운영 단계에서는 변경과 관리의 목적으로 이용하게 된다.
다. 모델링의 세 가지 관점
모델링은 크게 세 가지 관점인 데이터관점, 프로세스관점, 데이터와 프로세스의 상관관점으로 구분하여 설명할 수 있다.
1> 데이터관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법
2> 프로세스관점 : 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법
3> 상관관점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법
이 포스트에서는 데이터 모델링에 대한 기본 개념이 중요하므로 프로세스와 상관모델링에 대한 내용은 생략하고 데이터베이스를 구축하기 위한 데이터 모델링을 중심으로 설명한다.
2) 데이터 모델링의 중요성
데이터 모델링이 중요한 이유는 파급효과(Leverage),
복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness), 데이터 품질(Data Quality)로 정리할 수 있다.
가. 파급효과(Leverage)
시스템 구축이 완성되어 과정 중 많은 단위 테스트들이 수행된다. 각 단위 테스트들이 성공적으로 수행되고 완료되면 이를 전체를 묶어서 병행테스트, 통합테스트를 수행하게 된다. 만약, 이러한 시점에 데이터 모델의 변경이 불가피한 상황이 발생한다고 가정해 보자. 이를 위해서 데이터 구조의 변경에 따른 표준 영향 분석, 응용 변경 영향 분석 등 많은 영향 분석이 일어난다. 그 이후에 해당 분야의 실제적인 변경 작업이 발생하게 된다. 변경을 해야 하는 데이터 모델의 형태에 따라서 그 영향 정도는 차이가 있겠지만 이 시기의 데이터 구조의 변경으로 인한 일련의 변경작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소가 아닐 수 없다. 이러한 이유로 인해 시스템 구축 작업 중에서 다른 어떤 설계 과정보다 데이터 설계가 더 중요하다고 볼 수 있다.
나. 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)
데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구이다. 데이터 모델은 건축물로 비유하자면 설계 도면에 해당한다. 이것은 건축물의 설계 도면이 건축물을 짓는 많은 사람들이 공유하면서 설계자의 생각대로 일사불란하게 움직여서 아름다운 건축물을 만들어 내는 것에 비유할 수 있다. 데이터 모델은 시스템을 구축하는 많은 관련자들이 설계자의 생각대로 정보요구사항을 이해하고 이를 운용할 수 있는 애플리케이션을 개발하고 데이터 정합성을 유지할 수 있도록 하는 것이다. 이렇게 이상적으로 역할을 할 수 있는 모델이 갖추어야 할 가장 중요한 점은 정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현되어야 한다는 것이다.
다. 데이터 품질(Data Quality)
데이터베이스에 담겨 있는 데이터는 기업의 중요한 자산이다. 이 데이터는 기간이 오래되면 될수록 활용가치는 훨씬 높아진다. 그런데 이러한 오래도록 저장되어진 데이터가 그저 그런 데이터, 정확성이 떨어지는 데이터라고 한다면 어떨까? 이것은 일부 시스템의 기능이 잘못되어 수정하는 성격의 일이 아니다. 이것은 해당 데이터로 얻을 수 있었던 소중한 비즈니스의 기회를 상실할 수도 있는 문제이다.
3) 데이터 모델링의 유의점
가. 중복(Duplication)
데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 준다. 이러한 지식 응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.
나. 비유연성(Inflexibility)
데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.
다. 비일관성(Inconsistency)
데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다. 예를 들어 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 것이다. 개발자가 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문이다. 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 해준다.
4) 데이터 모델링의 3단계 진행
개념적 데이터 모델링 -> 논리적 데이터 모델링 -> 물리적 데이터 모델링
처음 현실세계에서 추상화 수준이 높은 상위 수준을 형상화하기 위해 개념적 데이터 모델링을 전개한다.
개념적 데이터 모델은 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 진행한다.
엔터티(Entity)중심의 상위 수준의 데이터 모델이 완성되면 업무의 구체적인 모습과 흐름에 따른 구체화된 업무중심의 데이터 모델을 만들어 내는데 이것을 논리적인 데이터 모델링이라고 한다. 논리적인 데이터 모델링 이후 데이터베이스의 저장구조에 따른 테이블스페이스 등을 고려한 방식을 물리적인 데이터 모델링이라고 한다.
가. 개념적 모델링( Conceptual Data Modeling )
개념 데이터 모델링은 조직, 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작한다.
이 단계에 있어서의 주요한 활동은 핵심 엔터티와 그들 간의 관계를 발견하고, 그것을 표현하기 위해서 엔터티-관계 다이어그램( E-R 다이어그램 : ERD )을 생성하는 것이다.
나. 논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling)
논리적 데이터 모델링은 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정이라 할 수 있다. 데이터 모델링 과정에서 가장 핵심이 되는 부분이 논리 데이터 모델링이라고 할 수 있다.
데이터 모델링이란 모델링 과정이 아닌 별도의 과정을 통해서 조사하고 결정한 사실을 단지 ERD라는 그림으로 그려내는 과정을 말하는 것이 아니다.
시스템 구축을 위해서 가장 먼저 시작할 기초적인 업무조사를 하는 초기단계에서부터 인간이 결정해야 할 대부분의 사항을 모두 정의하는 시스템 설계의 전 과정을 지원하는 ‘과정의 도구’라고 해야 할 것이다. 이 단계에서 수행하는 또 한가지 중요한 활동은 정규화이다.
정규화는 논리 데이터 모델 상세화 과정의 대표적인 활동으로, 논리 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 속성들이 가장 적절한 엔터티에 배치되도록 함으로써 보다 신뢰성있는 데이터구조를 얻는데 목적이 있다.
논리 데이터 모델의 상세화는 식별자 확정, 정규화, M:M 관계 해소, 참조 무결성 규칙 정의 등을 들 수 있으며, 추가적으로 이력 관리에 대한 전략을 정의하여 이를 논리 데이터 모델에 반영함으로써 데이터 모델링을 완료하게 된다.
다. 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling)
데이터베이스 설계 과정의 세 번째 단계인 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룬다.
데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의를 물리적 스키마라고 한다.
이 단계에서 결정되는 것은 테이블, 칼럼 등으로 표현되는 물리적인 저장구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법 등이 있다.
계층적 데이터베이스 관리 시스템 환경에서는 데이터베이스 관리자가 물리적 스키마를 설계하고 구현하기 위해서 보다 많은 시간을 투자하여야 한다.
실질적인 현실 프로젝트에서는 개념적 데이터 모델링 논리적 데이터 모델링 물리적 데이터 모델링으로 수행하는 경우는 드물며 개념적 데이터 모델링과 논리적 데이터 모델을 한꺼번에 수행하여 논리적인 데이터 모델링으로 수행하는 경우가 대부분이다.
5) 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해
가. 데이터 독립성의 필요성
데이터독립성은 지속적으로 증가하는 유지보수 비용을 절감하고 데이터 복잡도를 낮추며 중복된 데이터를 줄이기 위한 목적이 있다.
또한 끊임없이 요구되는 사용자 요구사항에 대해 화면과 데이터베이스 간에 서로 독립성을 유지하기 위한 목적으로 데이터 독립성 개념이 출현했다고 할 수 있다.
데이터독립성을 이해하기 위해서는 3단계로 표현된 구조, 독립성, 사상(Mapping) 3가지를 이해하면 된다.
나. 데이터 베이스 3단계 구조
ANSI/SPARC의 3단계 구성의 데이터독립성 모델은 외부단계와 개념적 단계, 내부적 단계로 구성된 서로 간섭되지 않는 모델을 제시하고 있다.
다. 데이터 독립성 요소
데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분되고 각각은 상호 독립적인 의미를 가지고 고유한 기능을 가진다.
데이터 모델링은 통합관점의 뷰를 가지고 있는 개념 스키마를 만들어가는 과정으로 이해할 수 있다.
라. 두 영역의 데이터독립성
이렇게 3단계로 개념이 분리되면서 각각의 영역에 대한 독립성을 지정하는 용어가 바로 논리적인 독립성과 물리적인 독립성이다.
즉, 논리적인 데이터독립성은 외부의 변경에도 개념스키마가 변하지 않는 특징을 가진다. 물론, 새로운 요건이 추가되거나 삭제될 경우 칼럼이 변형될 수 있지만 그러한 변화가 개별 화면이나 프로세스에 의해 변화된다기 보다는 전체 업무적인 요건을 고려하여 종합적으로 영향을 받음을 의미한다.
마. 사상(Mapping)
영어로 ‘Mapping’은 우리말로 ‘사상’이라고 번역되는데 이것은 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리를 뜻한다. 데이터독립성에서는 크게 2가지의 사상이 도출된다.
즉, 외부 화면이나 사용자에게 인터페이스하기 위한 스키마 구조는 전체가 통합된 개념적 스키마와 연결된다는 것이 논리적 사상이다.
또한 통합된 개념적 스키마 구조와 물리적으로 저장된 구조의 물리적인 테이블스페이스와 연결되는 구조가 물리적 사상이다.
데이터독립성을 보장하기 위해서는 사상을 하는 스크립트(DDL)를 DBA가 필요할 때마다 변경해 주어야 한다.
즉, 각 단계(외부, 개념적, 내부적)의 독립성을 보장하기 위해서 변경사항이 발생했을 때 DBA가 적절하게 작업을 해주기 때문에 독립성이 보장된다고도 할 수 있다.
6) 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념
가. 데이터 모델링의 세 가지 요소
1) 업무가 관여하는 어떤 것(Things)
2) 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)
3) 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationships)
이 세 가지는 데이터 모델링을 완성해 가는 핵심 개념으로서 결국 엔터티, 속성, 관계로 인식되는 것이다.
이 세상의 모든 사람, 사물, 개념 등은 어떤 것, 어떤 것 간의 관계, 성격의 구분을 통해서 분류할 수 있다.
바로 이러한 원리, 세 가지 관점의 접근 방법을 통해 모델링을 진행하는 것이다.
7) 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해
가. 데이터 모델 표기법
1976년 피터첸(Peter Chen)이 Entity-relationship model(E-R Model)이라는 표기법을 만들었다.
엔터티를 사각형으로 표현하고 관계를 마름모 , 속성을 타원형으로 표현하는 이 표기법은 데이터 모델링에 대한 이론을 배울 때 많이 활용되고 있다. 데이터베이스 설계에 대해 우리나라 대학에서는 주로 이 Chen의 모델 표기법을 통해 배우고 있다.
나. ERD(Entity Relationship Diagram) 표기법을 이용하여 모델링하는 방법
ERD는 각 업무분석에서 도출된 엔터티와 엔터티간의 관계를 이해하기 쉽게 도식화된 다이어그램으로 표시하는 방법으로서 실제 프로젝트에서는 도식화된 그림 정도로만 생각하지 않고 해당 업무에서 데이터의 흐름과 프로세스와의 연관성을 이야기하는 데 가장 중요한 표기법이자 산출물이다.
UML 표준 표기법을 사용하는 오브젝트 모델링에서는 궁극적으로 해당 업무에 가장 적절한 클래스다이어그램을 그려내는 것이 가장 중요하다고 하면, 정보공학을 기반으로 하는 모델링에서는 해당 업무에 가장 적절한 ERD를 그려내는 것이 프로젝트의 지상과제이다.
ERD를 그리는 것은 물론 어떻게 그리든 업무에는 전혀 지장을 주지 않지만 일정한 규칙을 지정하여 그림으로써 데이터 모델을 누구나 공통된 시각으로 파악할 수 있고 의사소통을 원활하게 하는 장점이 있다.
ERD를 작성하는 작업순서는 다음과 같다.
① 엔터티를 그린다.
② 엔터티를 적절하게 배치한다.
③ 엔터티간 관계를 설정한다.
④ 관계명을 기술한다.
⑤ 관계의 참여도를 기술한다.
⑥ 관계의 필수여부를 기술한다.
8) 좋은 데이터모델의 요소
가. 완전성(Completeness)
나. 중복배제(Non-Redundancy)
다. 업무규칙(Business Rules)
라. 데이터 재사용(Data Reusability)
마. 의사소통(Communication)
가. 완전성(Completeness)
업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 한다.
데이터 모델을 검증하기 위해서 가장 먼저 확인해야 할 부분이다.
이 기준이 충족되지 못하면 다른 어떤 평가 기준도 의미가 없어진다.
만약, 보험사의 데이터 모델에 고객의 직업을 관리하기 위한 속성이 존재하지 않는다면 어떨까?
이것은 심각한 데이터 모델의 문제점이다.
나. 중복배제(Non-Redundancy)
하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 한다.
예를 들면, 하나의 테이블에서 ‘나이’ 칼럼과 ‘생년월일’ 칼럼이 동시에 존재한다면 이것은 데이터 중복이라 볼 수 있다. 이러한 형태의 데이터 중복 관리로 인해서 여러 가지 바람직하지 않은 형태의 데이터 관리 비용을 지불할 수 있다.
예를 들면, 저장공간의 낭비, 중복 관리되고 있는 데이터의 일관성을 유지하기 위한 추가적인 데이터 조작 등이 대표적으로 낭비되는 비용이라고 볼 수 있다.
다. 업무규칙(Business Rules)
데이터 모델에서 매우 중요한 요소 중 하나가 데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무규칙(Business Rules)을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것이다. 특히, 데이터 아키텍처에서 언급되는 논리 데이터 모델(Logical Data Model)에서 이러한 요소들이 포함되어야 함은 매우 중요하다. 예를 들면, 보험사의 사원들은 매월 여러 가지 항목에 대해서 급여를 지급받고 있고 이를 데이터로 관리하고 있다. 각 사원들은 월별로 하나 이상의 급여 항목(기본급, 상여금, 수당, 수수료, 등등)에 대해서 급여를 지급받는다. 여기에 더 나아가 각 사원은 사원 구분별(내근, 설계사, 계약직, 대리점 등)로 위의 급여 항목을 차등적으로 지급받는다는 업무규칙이 있다.
이러한 내용을 데이터 모델에 나타내야 한다. 이렇게 함으로써 해당 데이터 모델을 사용하는 모든 사용자(개발자, 관리자 등)가 해당 규칙에 대해서 동일한 판단을 하고 데이터를 조작할 수 있게 된다.
라. 데이터 재사용(Data Reusability)
데이터의 재사용성을 향상시키고자 한다면 데이터의 통합성과 독립성에 대해서 충분히 고려해야 한다.
현재 대부분의 회사에서 진행하고 있는 신규 정보시스템의 구축 작업은 회사 전체 관점에서 공통 데이터를 도출하고,
이를 전 영역에서 사용하기에 적절한 형태로 설계하여 시스템을 구축하게 된다.
이러한 형태의 데이터 설계에서 가장 중요하게 대두되는 것이 통합 모델이다.
통합 모델이어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있다.
마. 의사소통(Communication)
데이터 모델의 역할 중에서도 중요한 것이 의사소통이다.
데이터 모델은 대상으로 하는 업무를 데이터 관점에서 분석하고 이를 설계하여 나오는 최종 산출물이다.
데이터를 분석 과정에서는 자연스럽게 많은 업무 규칙들이 도출된다.
이 과정에서 도출되는 많은 업무 규칙들은 데이터 모델에 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세하게 표현되어야 한다.
예를 들면, ‘사원’ 테이블에는 어떠한 ‘사원구분’을 가지는 사원들이 존재하는지, ‘정규직’, ‘임시직’ 사원들이 같이 존재하는지, 아니면 또 다른 형태의 사원들이 존재하는지를 표현해야 한다. 더 나아가서 ‘호봉’이라는 속성은 ‘정규직’일 때에만 존재하는 속성인데 이러한 업무 규칙이 데이터 모델에 표현되어야 한다. 또한, 우리가 관리하는 사원들 중에서 ‘정규직’ 사원들만이 ‘급여’ 테이블과 관계를 가진다.
이러한 부분은 개별 관계로 데이터 모델에 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 많은 업무 규칙들을 해당 정보시스템을 운용, 관리하는 많은 관련자들이 설계자가 정의한 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 정보시스템을 활용할 수 있게 하는 역할을 하게 된다. 즉, 데이터 모델이 진정한 의사소통(Communication)의 도구로서의 역할을 하게 된다.
바. 통합성(Integration)
기업들이 과거부터 정보시스템을 구축해 왔던 방법은 개별 업무별로의 단위 정보시스템을 구축하여 현재까지 유지보수를 해오고 있는 것이 보통이다.
점진적인 확장과 보완의 방법으로 정보시스템을 구축해 왔기 때문에 동일한 성격의 데이터임에도 불구하고 전체 조직관점에서 보면 여러 곳에서 동일한 데이터가 존재하기 마련이다. 특히 이러한 데이터 중에서도 고객, 상품 등과 같이 마스터 성격의 데이터들이 분할되어 관리됨으로 인해 전체 조직 관점에서 데이터 품질, 관리, 활용 관점에서 많은 문제점들이 나타나고 있는 것이 현실이다.
가장 바람직한 데이터 구조의 형태는 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한 번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조, 활용하는 것이다.
물론 이 때에 성능 등의 부가적인 목적으로 의도적으로 데이터를 중복시키는 경우는 존재할 수 있다. 동일한 성격의 데이터를 한 번만 정의하기 위해서는 공유 데이터에 대한 구조를 여러 업무 영역에서 공동으로 사용하기 용이하게 정의할 수 있어야 한다. 이러한 이유로 데이터 아키텍처의 중요성이 한층 더 부각되고 있다.
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1. 데이터모델링의 이해
1) 데이터 모델링의 이해
가. 엔티티
나. 속성
다. 관계
라. 식별자
마. 데이터 모델의 이해
중
라. 식별자
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엔터티 속성 관계 식별자 데이터 모델의 이해 1. 엔터티의 개념 데이터 모델을 이해할 때 가장 명확하게 이해해야 하는 개념 중에 하나가 바로 엔터티(Entity)이다. 이것은 우리말로 실체, 객체라��
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