데이터 모델링의 4단계

Ⅰ. 현실세계 추상화 모델링, 데이터 모델링의 개요

가. 데이터 모델링의 정의

- 현실세계 데이터를 추상화하여 데이터베이스의 데이터로 표현하기 위한 전체 설계 과정

 

나. 데이터 모델링의 4단계 절차

요구사항분석	- 데이터 처리 요구 분석
개념모델링	- 독립적 개념 스키마 설계 - 트랜잭션 모델링
논리모델링	- DBMS 개념 스키마 설계 - 트랜잭션 I/F 설계
물리모델링	- 물리적 구조 설계 - 트랜잭션 세부 설계

- 전 단계 수정 사항 있을 시 피드백 루프로 이전 단계로 돌아가서 수정

 

Ⅱ. 데이터 모델링의 4단계 상세 설명 및 중요 고려 요인

가. 데이터 모델링 단계별 상세 설명

단계	세부절차	설명
요구사항분석	요구사항 도출	- 업무 관계자 인터뷰 - 외부자료 수집 분석
	요구사항 분석	- 요구사항의 명확성, 완전성, 모호성 검증 - 요구사항 도출 재수행
	요구사항명세서 작성	- 요구사항 목록 정리 및 문서화 - 프로젝트 종료까지 지속 관리
개념 모델링	관계 설정	- 다양항 개체간 관계 설정
	핵심 속성 도출	- 핵심 데이터 및 핵심 속성 도출
	식별자 도출	- 데이터 및 개체 식별자 도출
논리 모델링	속성 상세화	- 개체 속성 검증 및 확정
	개체 상세화	- 개인키, 대체키, 외부키 확정 - 정규화로 이상 해결 - 무결성 규칙 정의
물리 모델링	환경 분석	- DBMS 종류, 버전, 운영체계 분석
	논리-물리 모델 변환	- 정의된 논리 모델을 물리 모델로 변환
	반정규화	- 시스템 성능 향상

 

나. 데이터 모델링 중요 고려 요인

주요 요인	설명
무결성 (Integrity)	- 갱신, 삽입, 삭제 등 연산 이후에도 데이터는 항상 주어진 제약조건 만족
일관성 (Consistency)	- 데이터 호출 시 항상 같은 데이터를 반환하는 특성
회복성 (Recovery)	- 시스템 장애 발생시 발생 이전의 DB상태로 복구
보안성 (Security)	- 불법적, 악의적 데이터 변경이나 손실 또는 노출에 대한 보호
효율성 (Efficiency)	- 데이터 쿼리 응답 시간 단축, 저장공간 최적화
확장성 (Scalability)	- 시스템 운영에 영향을 주지 않고 새로운 데이터 추가 가능

- 위 조건들이 갖추어져야 원활한 데이터베이스 운용 가능