제4장] 데이터를 모델링 해보자

1] 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념

현실에 있는 데이터를 DB로 옮기는 작업은 쉽지 않다. 현실 세계와 컴퓨터 세계는 근본적으로 많은 차이가 있고 현실에 존재하는 수많은 양의 데이터 중 필요한 데이터만 선별하기 쉽지 않기 때문이다.

 예를들어, 코끼리를 DB로 변환시킨다면 저장할 가치가 있는 중요 데이터만 찾아내야 한다. [특징] " 발이 4개, 코가 길다, 몸무게 1톤 이상, 코를 이용해 물건을 잡는다 " 등 누가봐도 코끼리인지 알 수 있는 데이터를 찾아야한다. 이러한 작업을 추상화 라고 한다.

 

이처럼 현실세계의 데이터를 개념적 모델링을 통해 추상화를 하고 이를 논리적 모델링을 통해 컴퓨터 세계의 데이터로 저장할 수 있다. 이는 DB설계의 가장 기본적이며 핵심 과정.

[ 데이터 모델링 = 개념적 모델링 + 논리적 모델링 ]

이와같이 코끼리하나도 DB로 옮기기 쉽지않은데 현실의 수많은 데이터를 어떻게 개념 세계로 추상화할까? 이를 쉽게 할 수 있도록 도와주는 도구가 바로 데이터 모델이다. 데이터 모델에는 개념적 데이터 모델과 논리적 개념 모델이 있으며,

• 개념적 데이터 모델은 사람의 머리로 이해할 수 있도록 현실 세계를 개념적 모델링하는 도구!
• 논리적 데이터 모델은 개념적 구조를 모델링하여 DB에 사용가능한 논리적 구조로 표현하는 도구!

일반적으로 DB모델은 데이터 구조, 연산, 제약조건 으로 구성된다. 주로 강조되는것은 데이터 구조 이다.

데이터 구조는 변하지 않는 정적이라는 특징이 있으며, 개념적 데이터를 어떤 요소로 이루어졌는디 보여주는것. 논리적 데이터 모델을 어떤 모습으로 저장할지 표현하는 논리적 구조이다.

연산은 데이터 구조에 따라 개념 세계나 컴퓨터 세계에서 표현된 값들을 처리하는 작업으로, 값이 연산에 의해 계속 변경될 수 있으므로 동적이라는 특징이 있다.

제약조건은 구조적 측면의 제약 사항과 연산을 적용하는 경우 허용할 수 있는 의미적 측면의 제약 사항이 있다.

 

 

 

2] 논리적 데이터 모델