데이터 모델은
DB를 만들어내는 설계서로서 분명한 목표 가지고 있음.
추상화 수준에 따라
개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델로 정리 가능.
| 데이터 모델링 | 내용 | 수준 |
| 개념적 데이터 모델링 | 추상화 수준 高, 업무 중심적, 포괄적 수준의 모델링 진행. 전사적 데이터 모델링, EA 수립 시 많이 이용 | 추상적 ↕ 구체적 |
| 논리적 데이터 모델링 | 시스템으로 구축하려는 업무 대해 Key, 속성, 관계 등 정확히 표현. 재사용성 높음. | |
| 물리적 데이터 모델링 | 실제 DB에 이식 가능하도록 성능, 저장 등 물리적 성격 고려 설계. |
1. 개념적 데이터 모델링Conceptual Data Modeling
개념적 DB 설계(개념 데이터 모델링)는 조직, 사용자의 데이터 요구 사항 찾고 분석하는 걸로 시작.
(어떤 자료가 중요하고, 유지되어야 하는지 결정하는 것도 포함)
이 단계의 중요한 활동
핵심 엔터티entity와 그들 간의 관계 발견,
이것 표현 위해 엔터티-관계E-R 다이어그램 생성.
엔터티-관계 다이어그램은 조직과 다양한 DB 사용자에게 어떤 데이터가 중요한지 나타내기 위함.
전사적 데이터 모델링
데이터 모델링 과정이 전 조직 걸쳐 이뤄지면,
전사적 데이터 모델Enterprise Data Model임.
★ 두 가지 중요한 기능
- 개념 데이터 모델은 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구 사항 발견하는 것 지원.
추상적이므로 상위 문제 대한 구조화 쉽고,
사용자와 개발자가 시스템 기능 대해 논의 가능한 기반 제공.
- 개념 데이터 모델은 현 시스템이 어떻게 변형돼야 하는지를 이해하는 데 유용.
고립된Stand Alone 시스템도 추상적 모델링 통해 더 쉽게 표현, 설명.
2. 논리적 데이터 모델링Logical Data Modeling
DB 설계 프로세스의 Input으로서,
비즈니스 정보의 논리적 구조와 규칙을 명확케 표현하는 기법/과정.
=> 물리적 스키마 설계 하기 전 단계의 ‘데이터 모델’ 상태 일컬음.
핵심
누가(Who), 어떻게(How: Process), 그리고 전산화와는 별개로
비즈니스 데이터에 존재하는 사실들을 인지하여 기록하는 것.
3. 물리적 데이터 모델Physical Data Modeling
논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 HW에 표현될 것인가를 다룸.
데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의
이 단계의 결정사항
테이블, 칼럼 등으로 표현되는 물리적 저장 구조, 사용될 저장 장치, 자료 추출 위해 사용될 접근 방법 등
계층적 DBMS에선 DB 관리자가 물리적 스키마 설계, 구현하기 위해 더 많은 시간 투자 필요
* 실제 현실 프로젝트에서 ‘CDM => LDM => PDM’으로 수행하는 경우는 드물다.
CDM과 LDM을 한꺼번에 수행하여 논리적인 데이터 모델링으로 수행하는 경우가 대부분.