SQL 데이터 모델링을 수행하는 작업 순서에 대해 예시를 포함하여 자세히 설명하겠습니다.
1. 요구사항 분석:
- 데이터 모델링 작업을 시작하기 전에, 시스템 또는 애플리케이션의 요구사항을 분석합니다.
- 필요한 데이터와 해당 데이터의 속성, 관계 등을 이해하고 문서화합니다.
- 예를 들어, "고객 정보와 주문 정보를 관리하는 온라인 상점 시스템"의 요구사항을 분석한다고 가정해봅시다.
2. 개념적 모델링:
- 요구사항을 기반으로 개념적 모델을 구축합니다.
- 개념적 모델은 엔터티와 엔터티 간의 관계를 나타내는 엔티티-관계 다이어그램(ERD)으로 표현됩니다.
- 엔터티 간의 관계에 초점을 맞추고, 엔터티의 속성은 일반적으로 고려하지 않습니다.
- 예를 들어, "고객(Customer)"과 "주문(Order)"라는 엔터티 사이의 관계를 ERD로 표현합니다.
3. 논리적 모델링:
- 개념적 모델을 바탕으로 논리적 모델을 개발합니다.
- 논리적 모델은 개념적 모델을 데이터베이스 시스템의 특정 구현 방식에 맞게 변환한 것입니다.
- 엔터티를 테이블로 변환하고, 속성을 열(Column)로 매핑합니다.
- 관계를 외래 키(Foreign Key)로 표현하여 테이블 간의 관계를 설정합니다.
4. 물리적 모델링:
- 논리적 모델을 기반으로 물리적 모델을 설계합니다.
- 물리적 모델은 실제 데이터베이스 시스템에서 사용될 구조를 정의합니다.
- 테이블 간의 관계, 인덱스, 제약 조건 등을 정의합니다.
- 각 열의 데이터 유형, 크기, 제약 조건 등을 명시합니다.
5. 정규화:
- 데이터베이스의 성능, 일관성 및 효율성을 개선하기 위해 정규화를 수행합니다.
- 정규화는 중복 데이터를 제거하고 데이터를 논리적으로 구조화하는 과정입니다.
- 주로 엔터티의 함수적 종속성을 분석하여 정규화 수준을 결정하고, 테이블을 분리하거나 조정합니다.
6. 역정규화(Optional):
- 성능 향상을 위해 역정규화를 고려할 수 있습니다.
- 역정규화는 정규화된 데이터베이스를 조정하여 읽기 성능을 향상시키는 과정입니다.
- 데이터 중복이 증가할 수 있으므로 주의해야 합니다.
7. 물리적 구현:
- 데이터 모델을 실제 데이터베이스 시스템에 구현합니다.
- 테이블을 생성하고 열의 데이터 유형, 인덱스, 제약 조건 등을 설정합니다.
- 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 SQL 문을 사용하여 스키마를 생성합니다.
이와 같은 작업 순서를 따르면 SQL 데이터 모델링을 체계적으로 수행할 수 있습니다.
각 단계에서는 요구사항을 분석하고 모델을 구축하며, 최종적으로 실제 데이터베이스 시스템에 구현합니다.
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