관계형 데이터베이스 모델링 - 전체 흐름 개요
- 업무 파악
- 어떤 것을 만들기 위한 기획서를 작성하는 단계이다.
- 개념적 데이터 모델링
- 기획적으로 필요한 개념적 모델들의 관계를 표현하는 과정이다.
- 논리적 데이터 모델링
- 개념적으로 모델링한 데이터를 표와 같은 형태로 정리하는 단계이다.
- 물리적 데이터 모델링
- 실제 저장할 데이터베이스를 선택하고 최적의 테이블을 만들어 저장하는 과정이다.
- 순환 확인
- 위의 과정을 거치며 최종적으로 필요한 내용을 제대로 관리할 수 있는지를 순환하며 확인하는 것이 중요하다.
업무 파악의 중요성
- 프로그램 개발의 이해
- 단순히 컴퓨터에서 필요한 프로그램을 만드는 것은 그 자체에 대한 이해만을 요구한다.
- 현실 세계의 문제 해결
- 현실 세계의 문제를 해결하기 위해서는 실제로 어떻게 사용될지를 끊임없이 소통하여 정확히 만들어야 한다.
- UI 개발의 중요성
- UI를 함께 만들어가며 기획자와 개발자 간의 의사소통이 제대로 이루어지고 있는지를 확인할 수 있다.
- 신뢰성 향상
- 단순히 말로만 전달받기보다 더 좋은 방법이 될 수 있으며, 말을 불신하여 말의 신뢰성을 높이는 것이 필요하다.
UI 프로토타입 제작
- 프로토타입 제작 툴 사용
- 실제로 어떤 방식으로 쓰일지를 고려하여 UI를 간단하게 만들어보는 과정이다.
- 기획의 시각화
- 프로토타입을 통해 기획의 내용을 시각적으로 표현할 수 있다.
- 사용자 피드백
- 초기 단계에서 사용자 피드백을 받을 수 있는 기회를 제공한다.
- 개발 방향 설정
- 프로토타입을 통해 개발 방향을 설정하고, 필요한 수정 사항을 사전에 파악할 수 있다.
개념적 데이터 모델링의 특징과 역할
- 현실 반영의 어려움
- 개념적 모델링은 논리적/물리적 데이터 모델링에 비해 현실에서의 관계를 반영하기 때문에 만들어내기에 어려움이 있을 수 있다.
- 필터 역할
- 개념적 데이터 모델링은 기획에서의 개념을 필터링해주는 역할을 한다.
- 소통의 언어
- 다른 사람들과의 소통을 위한 언어로써 작용할 수 있다.
- ERD의 도움
- 이를 만드는 것을 도와주는 것이 ERD(엔티티-관계 다이어그램)이다.
ERD의 중요성
- 개념 이해의 용이성
- ERD를 만들게 되면 개념을 이해하기 좋으며, 다음 단계인 표로 만드는 데에도 큰 도움이 된다.
- 모델링의 기초
- ERD는 데이터 모델링의 기초가 되며, 데이터 간의 관계를 명확히 할 수 있다.
- 소통 도구
- ERD는 팀원 간의 소통을 원활하게 해주는 도구로 작용한다.
- 문서화의 필요성
- ERD를 통해 데이터 구조를 문서화하여 향후 유지보수에 유리하다.
개념적 모델링의 관계형 데이터베이스 적용 상의 문제점
- 복잡한 관계
- 개념적인 모델링은 데이터 간에 복잡한 포함/연관관계를 가지게 된다.
- 관계형 데이터베이스의 적합성
- 이러한 방식은 실제로 관계형 데이터베이스에 적절하지 않다.
- 중복 문제
- 개념적인 관계를 그대로 표로 만들게 되면 중복되는 내용이 많아질 수 있다.
- 엔티티 관점
- 데이터를 하나의 엔티티로 보면서 만드는 것이 중복을 줄일 수 있는 방법이다.
중복 제거와 조인 개념
- 중복 제거의 중요성
- 중복제거를 통한 공간 제거가 필요하다.
- 조인의 개념
- 필요한 부분에 대한 조인의 개념을 통해 필요한 정보를 추가적으로 얻을 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
- 효율적인 데이터 관리
- 이러한 방식은 데이터 관리의 효율성을 높이는 데 기여한다.
- 정보의 통합
- 중복을 줄이고 필요한 정보를 통합하여 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있다.
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