2 Data Model

데이터 모델은 데이터들을 체계적으로 정의하고 구조화하여 표현하기 위해서 만들어진 개념입니다. 

여러 가지 목적에 따라 다양한 형태의 데이터 모델이 사용되며, 이러한 모델은 데이터 관리와 활용의 효율성을 증진시키며, 정보 시스템을 설계하고 운영하는 데 필수적인 도구로 사용됩니다.

 

 

1) Conceptual Data Model (Entity-Relationship Model)

Conceptual Data Model은 비즈니스 요구사항을 나타내기 위한 고수준의 데이터 표현으로, 업무 프로세스와 엔터티 간의 관계를 중심으로 설계된 모델입니다. 이 모델은 비즈니스 용어를 사용하여 데이터의 의미와 관계를 추상적으로 표현하며, 구체적인 데이터베이스 설계에 직접적으로 의존하지 않습니다.

Conceptual Data Model은 비즈니스 이해를 돕고, 다양한 이해관계자 간의 의사소통을 촉진하는데 사용

• 일반 사용자들이 쉽게 이해할 수 있는 개념들로 이루어진 모델
• 추상화 수준이 가장 높음
• ER Diagram 사용 

 

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2) Logical Data Model (논리적 데이터 모델)

논리적 데이터 모델은 Conceptual Data Model에서 얻은 비즈니스 요구사항을 바탕으로 실제 데이터베이스 시스템을 구현하기 위한 중간 단계의 모델입니다. 이 모델은 데이터를 구체적으로 정의하고 표현하여 데이터베이스 내의 테이블, 열, 관계 등을 정의합니다.

 

다양한 논리적 데이터 모델들이 있지만 가장 유명한건 관계형 데이터 모델 (Relational Data Model)입니다. 관계형 데이터 모델은 데이터를 테이블이라는 이차원 구조로 표현하고, 테이블 간의 관계를 정의하는 데이터 모델입니다. 

 

관계형 데이터 모델(RDBMS)의 기본 구성 요소

1) 테이블(Table): 데이터를 행과 열의 형태로 표현하는 가장 기본적인 단위
2) 행(Row): 테이블 내의 각 레코드 또는 데이터 항목.
3) 열(Column): 테이블 내의 각 속성(Attribute)
4) 키(Key): 데이터를 고유하게 식별하는 데 사용되는 열 또는 열의 집합 (ex. primary key)
5) 관계(Relationship): 테이블 간의 연결을 나타내며, 이것이 관계형 데이터 모델의 핵심
6) 정규화(Normalization): 데이터 중복을 최소화하고 데이터의 일관성을 유지하기 위해 테이블을 구조화하는 과정 (제1 정규화, 제2 정규화, 제3 정규화)

관계형 데이터 모델은 직관적이며 표준화된 질의 언어인 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터를 조작할 수 있는 장점이 있습니다. 이로 인해 데이터의 구조화와 검색이 효율적으로 이루어집니다.

 

 

 

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3) Physical Data Model (물리적 데이터 모델)

물리적 데이터 모델은 논리적 데이터 모델에서 정의된 테이블, 관계, 인덱스 등을 실제 데이터베이스 시스템에 구현하기 위한 모델입니다. 이 모델은 데이터의 저장 및 접근 방식, 인덱싱, 파티셔닝, 성능 최적화 등과 같은 물리적 세부 사항을 다룹니다. 

 

이 모델은 논리적 데이터 모델에서 추상적인 표현을 실제로 구현하는 단계로, 데이터베이스 시스템의 성능과 안정성을 보장하기 위해 중요한 역할을 합니다.

 

 

 

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Data Model: An abstract representation of how data is structured and organized, serving as a blueprint for designing databases or information systems.

 

Conceptual Data Model: A high-level representation focused on capturing business concepts and relationships between data entities, without delving into technical details.

 

Logical Data Model: An intermediate-level representation translating the conceptual model into a format understandable by the technical team, defining the structure of the data without specifying physical implementation details.

 

Physical Data Model: A detailed representation specifying how the logical model will be implemented in a specific database management system, considering technical aspects such as storage structures and indexing.