Ⅲ 데이터 입출력 구현 - 논리 데이터 저장소 확인

데이터 모델 ⭐⭐⭐

데이터 모델(Data Model) 개념

· 현실 세계의 정보를 인간과 컴퓨터가 이해할 수 있도록 추상화하여 표현한 모델

· 데이터 모델 표시요소 (연구해서 제시해!)

표시요소	설명
연산 (Operation)	· 데이터베이스에서 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세 · 릴레이션을 조작하기 위한 연산을 나타냄 (SELECT, PROJECT, JOIN, DIVISION)
구조 (Structure)	· 데이터베이스에 논리적으로 표현될 대상으로서의 개체 타입과 개체 타입 간의 관계 · 데이터 구조 및 정적 성질을 표현하는 요소
제약조건 (Constraint)	· 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건 · 데이터 무결성 유지를 위한 DB의 보편적 방법 · 릴레이션의 특정 컬럼에 설정하는 제약을 의미(개체 무결성, 참조 무결성 등)

 

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데이터 모델 절차 ( 요놈말은 개념도 없고 논리도 없고!! 물먹이네!)

단계	모델	설명
요구조건 분석	-	· 도출된 요구사항 간 상충 해결, 범위 파악하여 외부 환경과의 상호작용을 분석을 통해 데이터에 대한 요구 분석
개념적 설계	개념적 데이터 모델	· 사용자의 요구에 대한 트랜잭션을 모델링 하는 단계 · 현실 세계에 대한 인식을 추상적, 개념적으로 표현하여 개념적 구조를 도출하는 데이터 모델 · 트랜잭션 모델링, View 통합방법 및 Attribute 합성 고려 · DB의 종류와 관계가 없음 · 주요 산출물 : 개체관계 다이어그램(ERD)
논리적 설계	논리적 데이터 모델	· 트랜잭션의 인터페이스를 설계하는 단계 · DBMS에 맞는 논리적 스키마를 설계하는 단계 · 업무의 모습을 모델링 표기법으로 형상화하여 사람이 이해하기 쉽게 표현한 데이터 모델 · 논리적 설계 단계에서 정규화를 수행 · 논리적 데이터베이스 구조로 매핑(Mapping) · 스키마의 평가 및 정제 · 논리적 데이터 모델을 통해 '관계 데이터 모델', '계층 데이터 모델', '네트워크 데이터 모델', '객체 지향 데이터 모델', '객체-관계 데이터 모델' 중 하나의 모델에 맞게 설계 · 관계형 데이터베이스에서는 테이블을 설계하는 단계
물리적 설계	물리적 데이터 모델	· 논리 데이터 모델을 특정 DBMS의 특성 및 성능을 고려하여 물리적인 스키마를 만드는 단계 · 무논리 데이터 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터베이스 저장구조(물리 데이터 모델)로 변환하는 과정 · 테이블, 인덱스, 뷰, 파티션 등 객체를 생성 · 응답시간, 저장 공간의 효율화, 트랜잭션 처리를 고려하여 설계 · 성능 측면에서 반 정규화를 수행 · 레코드 집중의 분석 및 설계 · 저장 레코드 양식 설계 · 접근 경로(Access Path) 설계 · 주요 산출물 : 테이블 정의서

* 정규화

관계형 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거하여, 이상 현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해를 하는 과정

* 반정규화 

정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등 수행하는 데이터 모델링의 기법

 

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논리 데이터 모델 검증⭐⭐⭐

논리 데이터 모델링 개념

- 업무의 모습을 모델링 표기법으로 형상화하여 사람이 이해하기 쉽게 표현하는 프로세스

- 개념 모델로부터 업무 영역의 업무 데이터 및 규칙을 구체적으로 표현한 모델

* 개념 모델

주제 영역과 핵심 데이터 집합 간의 관계를 정의하는 모델, 전체 모델에서 중요한 골격이 되는 개체와 관계위주의 모델

 

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논리적 데이터 모델링 종류

종류	설명
관계 데이터 모델	· 논리적 구조가 2차원 테이블 형태로 구성된 모델 · 기본 키(PK)와 이를 참조하는 외래 키(FK)로 관계 표현 · 1:1, 1:N, N:M 관계를 자유롭게 표현
계층 데이터 모델	· 논리적 구조가 트리 형태로 구성된 모델 · 상하관계가 존재한다(부모-자식) · 1:N 관계만 허용
네트워크 데이터 모델	· 논리적 구조가 그래프 형태로 구성된 모델 · CODASYL DBTG모델이라고 불림 · 상위와 하위 레코드 사이에 다대다(N:M) 관계를 만족하는 구조

 

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관계 데이터 모델

1. 관계 데이터 모델

- 관계 데이터 모델 개념

　　└  데이터를 행과 열로 구성된 2차원 테이블 형태로 구성한 모델

　　└  수학자 E.F.Codd 박사가 제안한 모델

- 관계데이터 모델의 구성요소

구성요소	설명
릴레이션(Relation)	행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블
튜플(Tuple)	릴레이션의 행(Row)에 해당되는 요소
속성(Attribute)	릴레이션의 열(Column)에 해당되는 요소
카디널리티(Cardinality)	튜플(Row)의 수
차수(Degree)	애트리뷰트(Column)의 수
스키마(Schema)	데이터베이스의 구조, 제약 조건 등의 정보를 담고 있는 기본적인 구조
인스턴스(Instance)	정의된 스키마에 따라 생성된 테이블에 실제 저장된 데이터의 집합

 

2. 관계 데이터 모델의 표현

- 데이터 간의 관계를 기본 키와 이를 참조하는 외래 키로 표현

- 테이블 간 관계를 1:1, 1:N, N:M 관계로 목적에 맞게 표현

 

3. 관계 대수

- 관계 대수 개념 : 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적 정형 언어

- 관계 대수 연산자의 종류

　　└  일반 집합 연산자 : 수학적 집합 개념을 릴레이션에 적용한 연산자 (힙합과 발라드가 교차하는 마이카~) 

연산자	기호	표현	설명
합집합(Union)	∪	R∪S	합병 가능한 두 릴레이션 R과 S의 합집합
교집합(Intersection)	∩	R∩S	릴레이션 R과 S에 속하는 모든 튜플로 결과 릴레이션 구성
차집합(Difference)	－	R－S	R에 존재하고 S에 미 존재하는 튜플로 결과 릴레이션 구선
카티션 프로덕트	×	R×S	R과 S에 속한 모든 튜플을 연결해 만들어진 새로운 튜플로 릴레이션 구성

 

　　└  순수 관계 연산자 : 관계 데이터베이스에 적용할 수 있도록 특별히 개발한 관계 연산자(셀프조인하면 디진다!)

연산자	기호	표현	설명
셀렉트(Select)	σ	σ조건(R)	· 릴레이션 R에서 조건을 만족하는 튜플을 반환
프로젝트(Project)	π(파이)	π속성리스트(R)	· 릴레이션 R에서 주어진 속성들의 값으로만 구성된 튜플 반환
조인(Join)	⋈	R⋈S	· 공통 속성을 이용해 R과 S의 튜플들을 연결해 만든어진 튜플 반환
디지번(Division)	÷	R÷S	· 릴레이션 S의 모든 튜플과 관련 있는 R의 튜플 반환 · 릴레이션 A, B가 있을 때 릴레이션 B 조건에 맞는 것들만 릴레이션 A에서 튜플을 꺼내 프로젝션하는 관계

 

4. 관계 해석

- 관계 해석 개념 : 튜플 관계 해석과 도메인 관계 해석을 하는 비절차적 언어

- 관계 해석 특징 : 프레디킷 해석에 기반한 언어이며 비절차적 언어(원하는 정보가 무엇이라는 것만 선언)이다.

 

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논리 데이터 모델링 속성 (개속관)

구조	설명
개체 (Entity)	· 관리할 대상이 되는 실체 (사물 또는 사건) · 피터 챈 모델 개체 표시 : 사각형(ㅁ) · 까마귀발 모델 개체 표시 : 표 형식
속성 (Attributes)	· 관리할 정보의 구체적 항목 (요소 또는 성질) · 피터 챈 모델 속성 표시 : 타원형(O) · 까마귀발 모델 속성 표시 : 표 내부 · 속성명은 단수형으로 명명, 개체명을 사용하지 않는다. · 속성이 필수 사항(Not Null)인지, 아닌지(Null) 고려하여 작성한다.
관계 (Relationship)	· 개체 간의 대응 관계 (두 객채의 관계를 정의) · 피터 챈 모델 관계 표시 : 마름포(◇)
	까마기발 모델 관계 표시	의미
		1:1 관계를 표시한다.
		1:m 관계를 표시한다.
		n:m 관계를 표시한다.

 

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개체-관계(E-R) 모델

1. 개체-관계(E-R) 모델 개념

- 현실 세계에 존재하는 데이터와 그들 간의 관계를 사람이 이해할 수 있는 형태로 명확하게 표현하기 위해서 가장 널리 사용되고 있는 모델

- 논리 데이터 모델링에서는 모든 이해당사자와 의사소통의 보조 자료로 활용한다.

- 요구사항으로부터 얻어낸 정보들을 개체, 속성, 관계로 기술한 모델이다.

 

2. 개체-관계(E-R) 다이어그램 기호

구성	기호
개체	□	사각형
관계	◇	마름모
속성	○	타원
다중 값 속성	◎	이중타원
관계-속성 연결	―	선

 

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정규화

1. 정규화(Normalization)의 개념

- 관계형 데이터 모델에서 데이터의 중복성을 제거하여 이상현상을 방지하고, 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 무손실 분해하는 과정

 

2. 이상현상 (삽삭갱)

- 데이터의 중복성으로 인해 릴레이션을 조작할 때 발생하는 비합리적 현상

이상 현상	설명
삽입 이상	정보 저장 시 해당 정보의 불필요한 세부정보를 입력해야 하는 경우
삭제 이상	정보 삭제 시 원치 않는 다른 정보가 같이 삭제되는 경우
갱신 이상	중복 데이터 중에서 특정 부분만 수정되어 중복된 값이 모순을 일으키는 경우

 

3. 정규화의 단계 (도부이결다조)

단계	조건
1정규형(1NF)	· 도메인이 원자값으로 구성 · 원자값으로 구성, 반복 속성/중복 제거가 필요하다.
2정규형(2NF)	· 부분 함수 종속 제거(완전 함수적 종속 관계) · 주식별자가 아닌 속성을 분리한다.
3정규형(3NF)	· 이행함수 종속 제거 · 속성에 종속적인 속성을 분리한다.
보이스-코드 정규형(BCNF)	· 결정자 후보 키가 아닌 함수 종속 제거 · 모든 결정자가 후보 키가 되도록 하여 결정자 함수 종속성을 제거 · 3차 정규형을 만족하면서 모든 결정자가 후보키 집합에 속한 정규형 · 3차 정규형으로 해결할 수 없는 이상 현상을 해결할 수 있다.
4정규형(4NF)	· 다치(다중 값) 종속 제거 · 특정 속성값에 따라 선택적인 속성을 분리한다.
5정규형(5NF)	· 조인 종속 제거

 

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반 정규화 (비정규화, 역정규화)

1. 반 정규화 개념

- 정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법이다.

 

2. 반 정규화 특징

장점	단점
· 반 정규화된 데이터 구조는 성능 향상과 관리의 효율성이 증가	· 데이터의 일관성 및 정합성 저하 · 유지를 위한 비용이 별도로 발생하여 성능에 나쁜 영향을 미칠 수 있음
우선순위 비교 조정 과정 중요 : 데이터의 일관성과 무결성 OR 데이터베이서의 성능과 단순화

 

3. 비 정규화 절차

절차	설명
대량 조사	범위 처리 빈도수, 대량 범위 처리, 통계성 프로세스, 테이블 조인 수를 고려한다.
다른방법 유도	뷰 테이블, 클러스터링, 인덱스의 조정, 어플리케이션의 변경 등을 유도한다.
반 정규화를 적용한다.

 

4. 반 정규화 기법 (테병분중 컬중 관중)

구분	수행 방법	설명
테이블	테이블 병합	· 1:1 관계, 1:M 관계를 통합하여 조인 횟수를 줄여 성능을 향상 · 슈퍼타입/서브타입 테이블 통합 통해 성능 향상
	테이블 분할	· 테이블을 수직 또는 수평으로 분할하는 것으로 파티셔닝이라고 함
		종류	설명
		수평 분할	· 테이블 분할에 레코드를 기준으로 활용
		수직 분할	· 하나의 테이블이 가지는 컬럼의 개수가 증가하는 경우 사용 · 갱신 위주의 속성 분할, 자주 조회되는 속성 분할, 크기가 큰 속성 분할, 보안을 적용해야하는 속성 분할
	중복 테이블 추가	· 대량의 데이터들에 대한 집계합수를 사용하여 실제 통계정보를 계산하는 경우에 효과적인 수행을 위해 별도의 통계 테이블을 두거나 중복 테이블을 추가
		종류	설명
		집계 테이블	집계 데이터를 위한 테이블을 생성하고 각 원본 테이블에 트리거를 설정하여 사용하는 것으로, 트리거의 오버헤드에 유의 필요
		진행 테이블	이력 관리 등의 목적으로 추가하는 테이블로, 적절한 데이터양의 유지와 활용도를 높이기 위해 기본키를 적절히 설정
		특정 부분만을 포함하는 테이블	데이터가 많은 테이블의 특정 부분만을 사용하는 경우 해당 부분만으로 새로운 테이블을 생성
컬럼	컬럼 중복화	· 조인 성능 향상을 위한 중복 허용
관계	중복관계 추가	· 데이터를 처리하기 위한 여러 경로를 거쳐 조인이 가능하지만, 이때 발생할 수 있는 성능 저하를 예방하기 위해 추가적 관계를 맺는 방법

 

 

 

 

 

※ 해당 글은 수제비 2022 도서 참고하였습니다.

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