[SQLD] 물리적 데이터 모델링에 대한 설명 및 예시

SQLD의 물리적 데이터 모델링은 논리적 모델링을 기반으로 실제 데이터베이스 시스템에서 사용되는 물리적 구조를 정의하는 단계입니다. 

아래 예시를 통해 물리적 데이터 모델링을 자세하게 설명하겠습니다.

예시: 학사 관리 시스템

1. 논리적 데이터 모델 확인:
   - 논리적 데이터 모델링 단계에서 생성된 개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute) 등의 구조를 확인합니다.
   - 예를 들어, "학생(Student)"과 "과목(Subject)" 사이의 수강(Enrollment) 관계와 각 개체의 속성을 확인합니다.

2. 테이블(Table) 정의:
   - 논리적 데이터 모델을 기반으로 테이블(Table)을 생성합니다.
   - "학생(Student)" 개체에 해당하는 "Students" 테이블과 "과목(Subject)" 개체에 해당하는 "Subjects" 테이블을 생성합니다.

3. 열(Column) 정의:
   - 각 테이블에 해당하는 열(Column)을 정의합니다.
   - "Students" 테이블에는 학번(StudentID), 이름(Name), 전화번호(Phone) 등의 열을 생성합니다.
   - "Subjects" 테이블에는 과목코드(SubjectCode), 과목명(SubjectName), 학점(Credit) 등의 열을 생성합니다.

4. 데이터 타입(Data Type) 지정:
   - 각 열에 적절한 데이터 타입(Data Type)을 지정합니다.
   - 예를 들어, 학번(StudentID)은 정수형(Integer)으로, 이름(Name)은 문자열형(VARCHAR)으로 지정합니다.
   - 데이터 타입은 해당 데이터의 특성과 저장할 수 있는 범위 등을 고려하여 선택합니다.

5. 제약조건(Constraints) 추가:
   - 필요한 경우, 각 열에 제약조건(Constraints)을 추가하여 데이터의 무결성을 보장합니다.
   - 예를 들어, 학번(StudentID) 열에는 고유성(UNIQUE) 제약조건을 추가하여 중복값을 허용하지 않습니다.
   - 또한, 외래키(Foreign Key) 제약조건을 사용하여 테이블 간의 관계를 유지합니다.

6. 인덱스(Index) 생성:
   - 자주 사용되는 열에 인덱스(Index)를 생성하여 데이터 검색 성능을 향상시킵니다.
   - 예를 들어, "Students" 테이블의 학번(StudentID) 열에 인덱스를 생성하여 빠른 학생 검색을 가능하게 합니다.

7. 관계(Relationship) 정의:
   - 테이블 간의 관계를 정의하여 데이터의 일관성을 유지합니다.
   - 예를 들어, "Students" 테이블과 "Subjects" 테이블 사이의 관계에서, "Enrollments"라는 테이블을 생성하여 두 테이블을 연결합니다.
   - "Enrollments" 테이블에는 학번(StudentID)과 과목코드(SubjectCode)라는 외래키(Foreign Key) 열을 추가합니다.

8. 데이터베이스 정규화(Normalization):
   - 논리적 모델에서 정규화한 내용을 바탕으로 테이블의 정규화를 수행합니다.
   - 중복을 최소화하고 데이터의 일관성을 유지하기 위해 테이블을 분리하거나 조정합니다.

위의 과정을 통해 물리적 데이터 모델링을 수행하면 실제 데이터베이스 시스템에서 사용되는 테이블, 열, 관계 등의 구조를 정의할 수 있습니다. 

이를 기반으로 데이터베이스 스키마를 생성하고, 데이터를 저장하고 검색하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.