[SQLD] 데이터 모델링의 대해

SQLD 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 단계 중 하나로, 데이터의 구조와 관계를 정의하는 과정입니다. 

데이터 모델링은 개념적, 논리적, 물리적 모델링 단계로 나뉘며, 이를 통해 데이터베이스 시스템을 구축하고 유지보수합니다.

1. 개념적 데이터 모델링:
   - 개념적 데이터 모델링은 업무 요구사항과 개체(Entity)들 간의 관계를 표현하는 과정입니다.
   - 대표적인 개념적 데이터 모델링 방법은 ER(Entity-Relationship) 모델입니다.
   - ER 다이어그램을 사용하여 업무 개념을 시각적으로 표현하고, 개체 간의 관계와 속성을 정의합니다.
   - 예를 들어, "고객(Customer)"과 "주문(Order)"이라는 개체가 있다면, 이들 사이의 관계를 정의하고 속성을 식별합니다.

2. 논리적 데이터 모델링:
   - 논리적 데이터 모델링은 개념적 데이터 모델을 기반으로 실제 데이터베이스 시스템에서 사용되는 데이터 구조로 변환하는 과정입니다.
   - 주로 관계형 데이터베이스에서 사용되는 관계형 데이터 모델을 활용하여 테이블, 속성, 관계 등을 정의합니다.
   - 개념적 모델의 개체(Entity)를 테이블(Table)로 변환하고, 관계(Relationship)를 외래키(Foreign Key)로 표현합니다.
   - 논리적 데이터 모델은 데이터의 논리 구조를 설계하기 위한 중간 단계로, 데이터베이스 플랫폼에 종속되지 않습니다.

3. 물리적 데이터 모델링:
   - 물리적 데이터 모델링은 논리적 모델을 기반으로 실제 데이터베이스 시스템에 구현하는 과정입니다.
   - 테이블과 인덱스의 물리적인 구조, 저장 공간 및 성능에 대한 고려사항을 반영합니다.
   - 데이터베이스 시스템의 제품이나 플랫폼에 따라 데이터 타입, 테이블 스페이스, 파티션 등을 설정하고 최적화합니다.
   - 물리적 데이터 모델링은 데이터베이스 시스템에 직접 적용되는 구체적인 설계 단계입니다.

데이터 모델링을 통해 데이터베이스의 구조를 명확하게 정의할 수 있으며, 이를 기반으로 데이터의 관리, 검색, 조작 등을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 

데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 요소로, 데이터의 일관성, 정확성, 보안 등을 보장하고 유지보수를 용이하게 합니다.