데이터베이스에서 데이터모델링이란

데이터모델링(date modelling)은 복잡한 현실의 데이터를 단순화시켜서 데이터베이스로 표현하기 위한 작업입니다 데이터 포인트 간의 연결 관계 및 구조를 알리기 위해 정보 시스템 전체나 그 일부를 시작적으로 표현하는 프로세스입니다 프로젝트 초기단계에서 데이터베이스를 구축하고자 진행하는 작업입니다 

데이터 모델링의 필요성

데이터베이스의 자원은 무한하지 않습니다 그래서 데이터베이스의 자원을 효율적으로 관리하고 로직을 이해하기 쉽도록 설계 단계에서 부터 데이터 모델링을 잘해야 합니다 로직을 잘 만들어 어떠한 테이블, 칼럼을 생성하고 관계를 설정할지 전부 데이터모델링의 과정입니다 그래서 데이터모델링을 잘해야 데이터가 꼬여버리거나 SQL문을 비효율적으로 작성하는 문제를 미리 방지할 수 있고 이후 시스템을 확장하는데도 용이합니다

데이터 모델링의 특징으로는 3가지가 있습니다

추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞춰 간략하게 표현합니다

단순화 : 쉽게 이해할 수 있게 제한된 표기나 언어를 사용해야 합니다

명확화 : 명확하게 의미가 해석되어야 합니다 또한 한 가지 의미만 가져야 합니다

데이터 모델링의 유형

데이터베이스는 설계 프로세스와 마찬가지로 추상화 수준에서부터 점점 구체화되고 특화됩니다 데이터 모델링은 3가지 유형으로 볼 수 있습니다 유형은 추상화의 수준으로 다르게 볼 수 있습니다 프로세스는 개념 모델에서부터 논리적 모델로 진화하여 물리적 모델로 마무리됩니다

개념적 데이터모델링 : 개념적 데이터모델 또는 도메인 모델이라고도 합니다 본격적으로 첫 모델링에 들어가면 제일 먼저 시스템에 필요한 데이터를 모델링합니다 이 것을 개념적 데이터모델링이라고 합니다 핵심 개체와 그들 간의 관계를 발견하고 표현하기 위해 개체 관계 다이어그램을 생성하는 것으로 조직과 데이터베이스 사용자에게 전반적인 구조를 쉽게 표현하여 어떠한 데이터가 중요한지를 나타내기 위해 사용됩니다  전체 시스템의 큰 그림을 파악할 수 있는 모델링 과정입니다 그러므로 해당 단계에서 정확한 핵심 개체들을 파악하는 것이 중요합니다 

논리적 데이터모델링 : 데이터 모델링 프로세스의 입력 단계로 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 과정입니다 논리적 데이터모델링의 결과로 얻을 수 있는 논리데이터모델은 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태라고도 정의할 수 있습니다 논리적 설계에서 중요한 정규화를 통하여 논리데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 각 속성들이 적절한 엔티티에 배치되도록 하여 더욱 신뢰성 있는 데이터 구조를 얻는 데에 목적이 있습니다

물리적 데이터모델링 물리적 데이터모델링은 논리적 데이터모델링 과정에서 완성된 데이터모델을 실 데이터베이스에 맞게 적용하는 과정을 말합니다 논데 모델명에서 작성된 데이터 타입들을 실제 데이터베이스에서 지원하는 타입에 맞게 변환하고 데이터 간 관계에서 구현되기 어려운 부분을 적절한 형태로 변환하는 과정입니다 환경에 의한 차이를 제외한 전체 모델링 구조가 논리적 데이터모델링과 동일해야 합니다 

데이터 모델링의 장점

데이터 모델링 덕분에 개발자, 데이터 아키텍처, 비즈니스 분석가, 기타 관계자가 데이터베이스의 데이터 간 관계를 더 쉽게 조회하고 이해할 수 있습니다 그에 따라 여러 가지 이점이 있습니다

소프트웨어 및 데이터베이스 개발의 오류감소, 문서화 및 시스템 설계의 일관성 향상, 애플리케이션 및 데이터베이스 성능 향상, 수월한 데이터 매핑, 각 단계에서 더 쉽고 빠르게 데이터 베이스 설계 프로세스 진행