Data Modeling   데이터 모델링

(2020-09-04)

개념적 모델링, 논리적 모델링, 데이터베이스 설계


1. 데이터 모델링 (Data Modeling) 또는 데이터 설계 또는 데이터베이스 설계 이란?

  ㅇ 현실세계의 정보 구조를 컴퓨터 정보 구조로 변환시키는 과정

  ㅇ (단계별 모델링) :  개념적 모델링 -> 논리모델링 -> 물리모델링
     - 때론, 개념적 및 논리모델링을 합쳐,
     - `논리데이터 모델링` 또는 그냥 `데이터 모델링`이라고도 함


2. 데이터 모델링의 목적, 고려 및 필요사항

  ㅇ 목적
     - 사용자에게 내부 저장 방식의 세세한 사항은 숨기면서,
     - 데이터에 대한 직관적인 뷰를 제공하는 동시에 이들 간의 사상(Mapping)을 제공

  ㅇ 고려사항
     - 구조 : 논리적인 관계 구조 (데이터타입데이터 간의 관계)
     - 제약 : 데이터구조연산에 부가하는 제약조건(Constraint)
     - 연산 : 실제 표현 값들을 처리하는/얻어내는 연산(Operation)

  ㅇ 필요사항
     - 데이터베이스데이터의 일관성, 무결성, 정확성의 유지에 필요함


3. 개념적 모델링 (Conceptual Modeling)  :  고수준 데이터 모델

  ㅇ 사용자가 이해할 수 있는 수준
     - 현실세계를 개념세계로 추상화시키는 것
  ㅇ 뷰 단계(View level)라고도 함
  ㅇ 도구 例)
     - 개체 관계 모델(개체,관계,속성), 개체 관계 다이어그램(E-R Diagram : 사각형,마름모,타원) 등


4. 논리모델링 (Logical Modeling)  :  표현(구현) 데이터 모델데이터베이스에 저장할 구조 결정 및 그 구조로 표현하는 작업
  ㅇ 통상, 전체를 몇개의 간단한 데이터 구조 모델로 표현 함
  ㅇ 도구 例) 
     - 관계 데이터 모델(릴레이션), 네트워크 데이터 모델(그래프), 계층 데이터 모델(트리) 등


5. 물리모델링 (Physical Modeling)  :  저수준 데이터 모델

  ㅇ 실제 컴퓨터 저장장치물리적으로 데이터를 어떻게 저장하는가를 결정하는 과정
  ㅇ 저장방식 例) ISAM, VSAM 등



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