(정보처리기사 실기 정리) 2-01. 논리 데이터 모델 설계

1. 논리 데이터 모델 검증

• 일반적인 시스템 개발 절차
  : 일반적인 시스템 개발은 데이터 / 프로세스 관점의 두 가지로 진행되는데
  개념 모델링 -> 논리 데이터 모델링 / 분석 모델링 -> 물리 데이터 모델링 / 설계 모델링 -> 데이터베이스 구축, 애플리케이션 개발 단계로 진행된다.

2. 데이터 모델링 개요

• 데이터 모델링의 정의
  : 실체(Entity)와 관계(Relation)를 중심으로 명확하고 체계적으로 표현하여 문서화 하는 기법
  
  
• 데이터 모델링의 목적
  - 정보 요구에 대한 정확한 이해
  - 사용자, 설계자, 개발자 간의 효율적인 의사소통 수단
  - 고품질 SW와 유지보수 비용의 감소 효과
  - 신규 또는 개선 시스템의 개발 기초를 제공
  
  
• 데이터 모델링의 특성
  - 업무 흐름 파악 용이
  - 데이터 무결성을 보장
  - 데이터의 공유를 통한 중복을 제거
  - 일관성 있는 정보 제공

3. 데이터 모델링 절차
: 개념 데이터 모델링 -> 논리 데이터 모델링 -> 물리 데이터 모델링 -> 데이터 베이스 구축

• 개념 데이터 모델링
  - 상위 수준의 모델로서, 주요 엔티티 타입, 기본 속성, 관계, 주요 업무 기능 등을 포함한다.
  - 모든 업무 영역을 포함하고, 주제 영역에 포함되는 중심 엔티티 타입 간의 관계를 파악하여 주요 업구 규칙을 정의한다.
  - 논리 데이터 모델의 기초가 된다.
   
• 논리 데이터 모델링
  - 개념 모델 업무 영역의 업무 데이터 및 규칙을 구체적으로 표현한 모델
  - 모든 업무용 엔티티 타입, 속성, 관계, 프로세스 등을 포함한다.
  - 모든 업무 데이터를 정규화 하여 모델링한다.
  - 성능 혹은 기타 제약사항과 독립적인 모델로서, 특정 DBMS로부터 독립적이라 할 수 있다.
  
  
• 물리 데이터 모델링
  - 설계 단계에서 시스템의 설계적 및 정보 요건을 정확하고 완전하게 표현한 모델
  - 데이터베이스 생성을 위한 물리 구조로 변환
  - 시스템 설계 요건 반영을 위한 설계용 엔티티 타입, 설계용 속성 등의 오브젝트를 추가한다.
  - 설계와 성능을 고려한 조정을 수행한다.
          적용 DBMS 특성 고려
          엔티티 타입의 분리 또는 통합 검토
          반정규화
          관계의 해제 
  
  - 적용 DBMS에 적합한 성능 조정을 수행한다.
          인덱스 추가 및 조정
          테이블 스페이스 조정
          인덱스 스페이스 조정

4. 논리 데이터 모델링 개요

• 논리 데이터 모델링 정의
  - 데이터베이스 개발 과정의 첫 단계로 전략 수립 및 분석 단계에서 실시
  - 데이터 구조에 대한 논리적 정의 단계, 정확한 업무 분석을 통한 자료의 흐름을 분석하여 현재 사용중인 양식, 문서, 장표를 중심으로 자료 항목을 추출한 후 엔티티(Entity)와 속성(Attribute)들의 관계(Relation)을 구조적으로 정의하는 단계 
  - 엔티티 : 관리할 대상이 되는 실체
  - 속성 : 관리할 정보의 구체적인 항목
  - 관계 : 엔티티 간의 대응관계 
• 논리 데이터 모델링 특성
  - 논리적 데이터 모델링 시 요구사항을 충분히 수집하지 않으면, 다음 단계의 요구사항 변경에 따른 많은 비용이 발생
  - 모든 이해당사자들과 의사소통의 보조자료로서 E-R모델을 활용
  - 논리적 모델은 HW, SW에 독립적이다.
• 정규화
  - 정의 : 중복성을 최소화하고, 정보의 일관성을 보장하기 위한 개념 
  
  - 목적 
     데이터 관리 편의성 제고 및 자료 저장 공간의 최소화
     데이터 모형 단순화
     데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지
     속성의 배열상태 검증 
     엔티티와 속성의 누락 여부 검증 수단 
     자료 검색과 추출의 효율성 추구
  
  - 특징
  어떠한 관계구조가 바람직한 것인지, 바랍직하지 못한 관계를 어떻게 분해해야 하는지에 대한 구체적인 판단 기준 제공
  정규화 후 -> 정확성, 일치성, 단순성, 비중복성, 안정성 보장
  
  - 유형
  제1정규화 (도메인이 원자값)
                   반복되는 속성이나 Group 속성 제거
                   새로운 실체와 1:N 관계추가
                   모든 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 함 (반복 형태가 있어서는 안 됨)
   
  제2정규화 (부분적 함수 종속)
                    주식별자에 완전하게 종속되지 않는 속성 제거
                    불완전 함수적 종속 제거
                    모든 속성은 반드시 UID 전부에 종속되어야 함
  
  제3정규화 (이행적 종속)
                    비식별자에 종속되는 속성 제거
                    주식별자에 이행종속 되는 속성 제거
                    UID가 아닌 모든 속성 간에는 서로 종속될 수 없음(속성 간 종속성 배제)
  
  제4정규화 (다치 종속)
                    실제로 거의 고려되지 않는 정규화
                    주식별자에 다가종속 되는 속성을 두 가지 이상 두지 않음
                    2차 정규화 된 테이블은 다대다 관계를 가질 수 없음 
                    어떠한 관계구조가 바람직한 것인지, 바람직하지 못한 관계를 어떻게 분해하여야 하는지에 관한 구체적인 판단 기준 제공
  
  - 정규화 수준에 따른 장단점

장점	단점
- 유연한 데이터 구축 가능 - 데이터의 정확성이 높아짐	- 물리적 접근이 복잡 - 길이가 짧은 데이터 생성으로 과도한 조인 발생

        - 모델 작성 기법
           엔티티들은 정렬하여 배열한다.
           업무 흐름의 진행 순서와 관련된 엔티티는 진행 순서를 고려하여 좌에서 우, 상에서 하로 중심부에 배열한다.
           중심에 배열된 엔티티와 관계를 가진 엔티티를 가까이 배열한다.
           관계는 사선이 아닌 수직, 수평선을 사용한다.
           공간을 활용하여 복잡해 보이지 않도록 배열한다.
           교차선이 생기거나 관계선이 너무 길지 않도록 배열한다.
           관계 있는 엔티티끼리 그룹핑 한다.

출처 : 이기적 정보처리기사 실기 핵심이론 1권