[정보처리기사 실기 - 데이터 입출력 구현]논리 데이터 모델링

논리데이터 모델링 정의

• 데이터베이스 개발 과정의 첫 단계로 전략 수립 및 분석 단계에서 실시
• 데이터 구조에 대한 논리적 정의 단계로서 정확한 업무 분석을 통한 자료의 흐름을 분석하여 현재 사용 중인 양식, 문서, 장표를 중심으로 자료 항목을 추출하여 추출된 엔티티(Entity)와 속성(Attribute)들의 관계(Relation)를 구조적으로 정의하는 단계
• 엔티티 - 관리할 대상이 되는 실체
• 속성 - 관리할 정보의 구체적 항목
• 관계 - 엔티티 간의 대응 관계

 

논리 데이터 모델링 특성

• 논리적 데이터 모델링 시 요구사항을 충분히 수집하지 않으면 다음 단계의 요구사항 변경에 따른 많은 비용 발생
• 모든 이해당사자들과 의사소통의 보조자료로서 E-R 모델을 활용
• 논리적 모델은 HW나 SW에 독립적

 

정규화(Normalization)

정의 - 중복성을 취소화하고 정보의 일관성을 보장하기 위한 개념

 

목적

• 데이터 중복 배제로 데이터 관리 편의성 제고 및 자료 저장 공간의 최소화
• 데이터 모형 단순화
• 데이터 구조의 안정성 및 무결성 유지
• 속성의 배열 상태 검증
• 엔티티와 속성의 누락 여부 검증 수단
• 자료 검색과 추출의 효율성을 추구

특징

• 어떠한 관계구조가 바람직한 것인지, 바람직하지 못한 관계를 어떻게 분해하여야 하는 지에 관한 구체적인 판단 기준 제공
• 정규화된 데이터 모델은 정확성, 일치성, 단순선, 비중복성, 안정성 보장

유형

제1정규화(도메인이 원자값)	1. 반복되는 속성이나 Group 속성 제거 2. 새로운 실체와 1:N 관계 추가 3. 모든 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 함(반복 형태가 있어서는 안 됨)
제2정규화(부분적 함수 종속)	1. 주식별자에 완전하게 종속되지 않는 속성 제거 2. 불완전 함수적 종속 제거 3. 모든 속성은 반드시 UID 전부에 종속외어야 함
제3정규화(이행적 종속)	1. 비식별자에 종속되는 속성 제거 2. 주식별자에 이행 종속되는 속성 제거 3. UID가 아닌 모든 속성 간에는 서로 종속될 수 없음(속성 간 종속성 배제)
제4정규화(다치 종속)	1. 실제로 거의 고려되지 않는 정규화 2. 주식별자에 다가종속(Multi-Valued Dependency)되는 속성을 두 가지 이상 두지 않음 3. 2차 정규화된 테이블은 다대다 관계를 가질 수 없음 4. 어떠한 관계구조가 바람직한 것인지, 바람직하지 못한 관계를 어떻게 분해하여야 하는 지에 관한 구체적인 판단 기준을 제공

 

정규화 수준에 따른 장단점(정규화 수준이 높을수록)

장점

• 유연한 데이터 구축 가능
• 데이터의 정확성 상승

단점

• 물리적 접근 복잡
• 길이가 짧은 데이터 생성으로 과도한 조인 발생

 

모델 작성 기법

• 엔티티들은 정렬하여 배열
• 업무 흐름의 진행 순서와 관련된 엔티티는 진행 순서를 고려하여 좌에서 우, 상에서 하로 중심부에 배열
• 중심에 배열된 엔티티와 관계를 가진 엔티티를 가까이 배열
• 관게는 사선이 아닌 수직, 수평선을 사용
• 공간을 활용하여 복잡해 보이지 않도록 배열
• 교차선이 생기거나 관계선이 너무 길지 않도록 배열
• 관계 있는 엔티티끼리 그룹핑