데이터�모델링yarn

모델링이란

현실세계 데이터모델

추상화�단순화�명확화�

복잡한�현실세계를�일정한�표기법에�의해�표현하는�일

개념적�데이터�모델�논리적�데이터�모델�물리적�데이터�모델

개념적�데이터�모델

핵심엔티티핵심엔티티 핵심엔티티

*핵심�엔티티는��행위의�주체나�목적물이�되는�개체�집합

주제영역(Subject�Area)

•기업이�사용하는�데이터의�최상위�집합�

•유사한�성격의�데이터를�체계화해�그룹으로�묶은것을�의미�

• Ex.�제조업체�

•인사,�생산,�자제,�판매등이�주제�영역�

•가장�근본적인�목적은�기업의�정보체계�구조를�한눈에�파악하고�관리.

주제영역�분류�원칙

•데이터�중복의�최소화�

•동일한�기능을�하는�자원이�중복정의되지�않게�

•데이터�확장성�보장�

•가까운�미래에�추가�되어지는�정보에�대해서�확장성을�고려

주제영역�분류기준•데이터�관점의�분류�

•업무를�발생시키는�주체,�대상및�행위등에서�데이터를�생성하는�기준으로�분류�

•데이터�유사성�

•시스템이�다르더라도�동일한�유형의�데이터를�발생시키면�같이�관리�

•업무요건�추가에�대한�유연성�보장�

•주제영역간�균형�유지

주제영역�명명

•실제�사용하는�업무용어로�부여�

• Ex.�인사,�생산,�판매,�직원,�구매�

•단수형�명사�

•데이터�그룹을�의미하는�이름을�부여

주제영역�분류방법

•1차�분류�:�주요�데이터집합의�유형정의�

• 2차�분류�:�Biz�활동에�필요한�데이터�분류�

• 3차�분류�:�2차�영역의�세부�주제�영역�분류

1차�분류�:��주요�데이터�집합�유형의�정의

•기존�시스템별로�제공되는�데이터의�성격�및�특성을�고려하여�분류�

•업무의�변화에�민감하지�않도록�정의

1차�분류�Ex

관계자�상품/서비스�자산�채널

계약�리스크�주문

경영관리

데이터�발생�시키는�주체 데이터를�발생시키는�주체간�상호�작용으로�발생하는�대상

공통�및�관리�성격

2차분류:�Biz�활동에�따른�필요한�데이터�분류

•데이터의�기능적�구성관점에서�접근�1차�분류를�세분화�

•업무�변화에�따른�확장성을�고려하여�분류�

•분류�Ex�

•관계자�:�관계자�기본,�관계자�상세,�관계자�관계,�관계자�분류

3차�분류:�2차영역의�세부�주제�영역�분류

•업무적인�관점에서�분류�

•분류�Ex�

•관계자(기본)�:�고객,�법인,�조직,�직원�

•계약(기본)�:�수신계약,�예금계약,�신탁계약

주제영역�분류�Ex

국내�A은행�주제영역�분류�사례

주제영역�장점•데이터의�계층적�구조를�파악이�쉬움�

•데이터�및�업무�활동�모델의�품질�보증�

•프로젝트�관리�용이�

•모델�개발�조정�용이�

• Repository�관리�용이�

•상세사항의�전개�혹은�축약가능

주제영역�도출

•업무에서�사용하는�데이터의�명사형�도출�

•업무�기능의�이름으로부터�도출�

•하향식�접근방법(Top-down)�

•상향식�접근방법(Bottom-up)�

•분석�단계에서의�도출

엔티티는�업무를�수행하는데�필요�한�데이터를�특성이�유사한것�끼리�모아�놓은�

집합

엔티티�설계

•관리하고자�하는�데이터인지�판단.�

•주식별자(PK)�

•속성이나�관계와�혼동하면�안됨.

식별자

•인조�식별자�(가주어)�

•유니크�

•본질�식별자�(진주어)�

• PK

서브�타입

•엔티티를�명확하게�하기위해서�구체적으로�부분집합의�종류를�명시�

• Ex�

•고객등급�:�일반,�VIP,�VVIP

서브타입�지정시�고려사항

•교집합�허용불가�

•서브타입의�합이�전체�집합�

•서브타입�또한�추후�물리모델에서�테이블�분할의�기준�역할을�하기에�아래의�기준을�가져야�한다.�

•개별�속성�

•개별관계

서브타입�도출

•두개�이상의�유사한�엔티티에서�공통속성을�분류�

•하나의�엔티티에서�유사한�속성끼리�분류

두개�이상의�엔티티에서�공통�속성을�분류하는�방법�Ex

before

두개�이상의�엔티티에서�공통�속성을�분류하는�방법�Ex

after

하나의�엔티티에서�유사한�속성끼리�분류하는�방법�Ex

before

하나의�엔티티에서�유사한�속성끼리�분류하는�방법�Ex

after

엔티티�후보�수집•기존시스템�도큐먼트�

•현업�보고서�

•현업�담당자들과�인터뷰�

•관련�전문�서적�

•데이터�흐름도�

•타�시스템�자료�

•현장�조사

엔티티�후보�식별

•엔티티�후보의�개념�정립�

•관리�대상�판정�

•집합�여부�확인

엔티티�후보�선정시�유의사항

•엔티티�가능성이�있다고�예상되면�일단�검토�대상에�올려라�

•너무�깊게�생각하지마라�

•동의어처럼�보이더라도�함부로�버리지마라�

•개념이�모호한�대상은�그�개념을�상식화하여�이해하라�

•프로세스에�너무�연연해�하지마라�

•예외인�경우에�너무�집착하지마라�

•단어�하나하나�집주에서�판단해라

엔티티�분류액션�엔티티

키�엔티티

메인�엔티티

키�엔티티

•자신의�부모를�가지지�않는�엔티티�

• Ex�

•사원,�부서,�고객,�상품,�자재

메인�엔티티

•업무중심에�해당하는�엔티티�

•키엔티티를�제외하고는�모두�부모엔티티를�가진다�

• Ex�

•보험�계약,�사고,�주문,�매출

액션�엔티티

•키,�메인�엔티티를�제외한�모든�엔티티�

•주로�행위로�발생되어지는�엔티티들�

•자식을�가지지�않는다�

• Ex�

•상태�이력,�차량�수리�내역,�주문�내역

바커�표기법(Baker’s�Notation)�

정보공학�기법(IE�Notation)

엔티티�표현

•소프트�박스�및�직사각형으로�표현�

•이름은�단수명사로�표현�

•박스안에�혹은�박스�위에�엔티티명�표현

채용

채용

속성�표현제품�

#�제품코드�* 제품명�o�단가

#:�본질�식별자�* :�not�null�o�:�nullalble

관계�표현

식별관계와�비�식별�관계식별관계�(Identification�Relationship)�부모실체의�식별자가�자식�실체의�식별자의�일부분이�되는�관계

비�식별관계�(Non-Identification�Relationship)�부모실체의�식별자가�자식�실체의�식별자의�일부분이�아닌�관계

선택성�정의

필수선택

관계�읽기

• 각�고객은�하나의�주문을�할지도�모른다.�• 각�주문은�하나의�고객을�반드시�포함해야한다.�

• 각�주문은��하나이상의�주문상세를�반드시�포함한다.�• 각�주문상세는�하나의�주문에�반드시�포함된다.�

• 각�제품은�하나의�주문상세에�반드시�포함된다.�• 각�주문상세는�하나의�제품에�반드시�포함된다.

M�:�M

M�:�M�관계�해소

배타적�관계

• 어떤�엔티티가�두개�이상의�다른�엔티티을�가지는것을�배타적관계�• 항상�필수�이거나�선택�이어야한다�• 반드시�하나의�엔티티에�속해야한다

데이터�모델링�작성규칙•엔티티�정의�

•엔티티�후보�도출�

•엔티티�후보�자격조건�식별하여�최종�엔티티�도출�

• PK속성�도출�하여�엔티티의�주식별자�표기�

•관계�정의�

•다대다�관계�제거�

•속성�정의�

•정규화�검증

데이터�모델링�실습

병원에는�많은�의사가�근무하고�있으며,�많은�환자가�진료를�받고�있다.�각�환자에게는�여러가지�실시된�검사기록이�유지된다.

엔티티�후보�도출

병원에는�많은�의사가�근무하고�있으며,�많은�환자가�진료를�받고�있다.�각�환자에게는�여러가지�실시된�검사기록이�유지된다.

엔티티�후보�작성

최종�엔티티�배치

관계�정의

M:M�관계�해소

데이터�모델링은�프로세스관점이�아닌,�데이터�관점

으로�설계