데이터 모델

데이터 모델

현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화,추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형

데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약 조건등을 기술하기 위한 개념적 도구들로 구성

데이터 구조(Schema)를 논리적으로 표현하기 위한 지능적 도구로 사용

• 데이터 모델 구성 요소 : 개체, 속성, 관계
• 데이터 모델 종류 : 개념적, 논리적 , 물리적 데이터 모델
• 데이터 모델에 표시할 요소 : 구조, 연산, 제약조건

개념적 데이터 모델

현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정.

 

속성들로 기술된 개체 타입과 이 개체 타입들 간의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현.

정보 모델이라고도 하며, 대표적인 모델로 E-R 모델이 있다.

 

논리적 데이터 모델

개념적 모델링 과정에서 얻은 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 환경에 맞도록 변환하는 과정

필드로 기술된 데이터 타입과 이 데이터 타입들의 관계를 이용하여 현실 세계를 표현.

일반적으로 데이터 모델이라고 하면 논리적 데이터 모델을 의미한다.

 

관계 표현 여부에 따라 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델로 구분한다.

 

데이터 모델에 표시할 요소

• 구조(Structure) : 논리적으로 표현된 개체 타입을 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질 표현
• 연산(Operation) : DB에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세, DB를 조작하는 기본 도구
• 제약 조건(Constraint) : DB에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

 

데이터 모델 구성 요소

개체(Entity)

데이터베이스에 표현하려는 것, 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체

독립적으로 존재하거나 그 자체로서도 구별이 가능하며, 유일한 식별자(Unique Identifier)에 의해 식별 된다.

다른 개체와 하나 이상의 관계가 있다.

교수번호	성명	전공	소속
1	김철수	식물	철수대
2	박영진	곤충	영진대
3	이성경	미생물	성경대

• 개체 속성 : 개체가 가지고 있는 특성 , 위의 표에서는 교수번호, 성명, 전공, 소속에 해당된다.
• 개체 타입 : 속성으로만 기술된 개체의 정의, 위의 표에서는 첫번째 줄에 해당한다.
• 개체 인스턴스 : 개체를 구성하고 있는 각 속성들이 값을 가져 하나의 개체를 나타내는 것으로
                            개체 어커런스(Occurrence)라고도 한다. 위의 표에서는 2,3,4번째 줄을 각각 개체 인스턴스라고 한다.
• 개체 세트 : 개체 인스턴스의 집합

속성(Attribute)

데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위

파일 구조상 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당한다.

속성의 수를 디그리(Degree) 또는 차수라고 한다. (트리 자료구조의 디그리와 헷갈리지 말 것)

• 기본 속성(Basic) : 업무 분석을 통해 정의한 속성
• 설계 속성(Designed) : 원래 업무상 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성
• 파생 속성(Derived) : 다른 속성으로부터 계싼이나 변형 등의 영향을 받아 발생하는 속성

관계(Relationship)

개체와 개체 사이의 논리적인 연결을 의미

• 일 대 일 (1:1)
• 일 대 다 (1:N)
• 다 대 다 (N:M)

관계 종류

• 종속 관계
• 중복 관계
• 재귀 관계
• 배타 관계