데이터모델의 이해
- 컬럼 -> 속성(Attribute)
- 행 -> 인스턴스(Instance)
- 테이블 -> 엔터티(Entity)
- 모델링의 개념
- 현실 세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정
- 데이터베이스의 구조와 관계를 정의하며, 이를 통해 데이터의 저장, 조작, 관리 방법을 명확하게 정의
- 모델링의 특징
1. 단순화(Simplification)
- 현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부사항을 제거
- 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐
2. 추상화(Abstraction)
- 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정
- 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현
3. 명확화(Clarity)
- 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 과정
- 명확화를 통해 모델을 이해하는 이들의 의사소통을 원활히 함
- 데이터 모델링 유의점
1. 중복(Duplication)
- 한 테이블 또는 여러 테이블에 같은 정보를 저장하지 않도록 설계
2. 비유연성(Inflexibility)
- 사소한 업무 변화에 대해서도 잦은 모델 변경이 되지 않도록 주의
- 데이터 정의를 프로세스와 분리
3. 비일관성(Inconsistency)
- 데이터베이스 내의 정보가 모순되거나 상반된 내용을 갖는 상태의 의미
- 데이터간 상호연관 관계를 명확히 정의
- 데이터 품질 관리 필요
- 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있음
- 데이터 모델링 3가지 요소
- 대상(Entity) : 업무가 관리하고자 하는 대상(객체)
- 속성(Attribute) : 대상들이 갖는 속성(하나의 특징으로 정의될 수 있는 것)
- 관계(Relationship) : 대상들의 간의 관계
- 데이터 모델링의 3 단계
1. 개념적 모델링
- 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링
- 추상화 수준이 가장 높음
- 업무를 분석 뒤 업무의 핵심 엔터티(Entity)를 추출하는 단계
- 도출된 핵심 엔터티(Entity)들과의 관계들을 표현하기 위해 ERD 작성
2. 논리적 모델링
- 개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계
- 데이터 구조를 정의하기 때문에 비슷한 업무나 프로젝트에서 동일한 형태의 데이터 사용시 재사용 가능
- 동일한 논리적 모델을 사용하는 경우 쿼리도 재사용 가능
- 데이터 정규화 수행
- 재사용성이 높은 논리적 모델은 유지보수가 용이해짐
3. 물리적 모델링
- 논리 모델링이 끝나면 이를 직접 물리적으로 생성하는 과정
- 데이터베이스 성능, 디스크 저장구조, 하드웨어의 보안성, 가용성 등을 고려
데이터 모델의 표기법(ERD : Entity Relationship Diagram)
- 엔터티(Entity)와 엔터티 간의 관계를 시각적으로 표현한 다이어그램
- 1976 년 피터 첸(Peter Chen)이 만든 표기법, 데이터 모델링 표준으로 사용
ERD 작성 절차 (6단계)
1. 엔터티를 도출한 후 그린다
2. 엔터티 배치
3. 엔터티 간의 관계를 설정
4. 관계명을 서술
5. 관계의 참여도 기술
6. 관계의 필수 여부를 확인
엔터티
- 엔터티(Entity)의 개념
- 현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 객체나 사물을 나타냄
- 엔터티는 업무상 분석해야 하는 대상(Instance)들로 이루어진 집합
- 인스턴스는 엔터티의 특정한 속성 값들로 구성되며, 엔터티의 개념을 현실에서 구체적으로 나타낸 것
예) 엔터티와의 속성, 인스턴스 등의 관계
- 엔터티(Entity) : 학생
속성(Attribute) : 학번, 이름, 학과 등
식별자(Identifier) : 학번 (고유한 학번으로 각 학생을 식별)
인스턴스 : 특정 학생의 데이터
- 학번 : 0000000
- 이름 : 홍길동
- 학과 : 컴퓨터 공학과
- 엔터티(entity)의 특징
1. 유일한 식별자에 의해 식별 가능
- 인스턴스가 식별자에 의해 한 개씩만 존재하는 지 검증 필요
- 유일한 식별자는 그 엔터티의 인스턴스만의 고유 이름
ex) 이름은 동명이인이 있을 수 있으므로 사번, 학번 등이 고유 식별자
2. 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보
- 설계하는 업무의 시스템 구축에 필요한 정보여야 함
ex) 학교 시스템 구축 시 학생정보 필요. 다른 업무엔 학생 정보 불필요.
3. 인스턴스들의 집합
- 영속적으로 존재하는 2개 이상의 인스턴스의 집합
- 인스턴스가 한 개 밖에 없는 엔터티는 집합이 아니므로 성립이 안됨
4. 엔터티는 반드시 속성을 가짐
- 각 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐
- 하나의 인스턴스는 각각의 속성들에 대한 1개의 속성 값만을 가짐
ex) 학생 엔터티에서 한 학생의 데이터(인스턴스)의 이름(속성) 정보에는 반드시 한 값만 저장됨
5. 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용
- 업무적으로 필요해 선정했지만 실제 사용되지 않으면 잘못 설계된 것
- 모델링 시 발견하기 어려운 경우 데이터 모델 검증이나 상관 모델링 시 단위 프로세스 교차점검으로 문제 도출
- 누락된 프로세스의 경우 추후 해당 프로세스 추가
- 반대로 사용되지 않는 고립 엔터티는 제거 필요
6. 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계 성립
- 엔터티는 업무적 연관성을 갖고 다른 엔터티와 연관의 의미를 가짐
- 관계가 없는 엔터티 도출은 부적절한 엔터티이거나 적절한 관계를 찾지 못한것
- 엔터티의 분류
1. 유형과 무형에 따른 분류
1) 유형 엔터티
- 물리적 형태가 있음(실체가 있는 대상)
- 안정적이며 지속적으로 활용되는 엔터티
- 업무로부터 구분하기가 가장 용이한 엔터티
ex) 사원, 물품, 감사등
2) 개념 엔터티
- 물리적인 형태 없음
- 관리해야 할 개념적 정보로부터 구분되는 엔터티
ex) 조직, 보험상품 등
3) 사건엔터티
- 업무를 수행에 따라 발생하는 엔터티
- 발생량이 많고 각종 통계자료에 이용
ex) 주문, 청구, 미납 등
2. 발생 시점에 따른 분류
1) 기본엔터티
- 그 업무에 원래 존재하는 정보
- 다른 엔터티와 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성
- 타 엔터티의 부모 역할을 하는 엔터티
- 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가짐
ex) 사원, 부서, 고객, 상품 등
2) 중심엔터티
- 기본엔터티로부터 발생되고 그 업무에서 중심적인 역할
- 많은 데이터가 발생되고 다른 엔터티와의 관계를 통해 많은 행위 엔터티를 생성
ex) 계약, 사고, 청구, 주문, 매출 등
3) 행위 엔터티
- 2개 이상의 부모엔터티로부터 발생
- 자주 내용이 바뀌거나 데이터 양이 증가
- 분석 초기 단계보다는 상세 설계 단계나 프로세스와 상관 모델링을 진행하면서 도출
ex) 주문(고객과 상품 엔터티로 부터 발생하는 행위엔터티이기도 함), 사원변경이력, 이력 등
- 엔터티의 명명
1. 현업에서 사용하는 용어 사용
2. 가능하면 약자 사용은 자제
3. 단수 명사 사용
4. 모든 엔터티에서 유일하게 이름 부여
5. 엔터티 생성 의미대로 이름 부여
- 엔터티와 인스턴스 표기법
- 엔터티는 사각형으로 표현 속성은 조금씩 다름
속성
- 속성(Attribute)의 개념
- 속성은 업무에서 필요로하는 고유한 성질, 특징을 의미(관찰 대상) -> 컬럼으로 표현할 수 있는 단위
- 업무상 인스턴스로 관리하고자 하는 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
- 인스턴스의 구성 요소
ex) 학생 엔터티 -> 이름, 학번, 학과번호 등이 속성이 될 수 있음
- 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계
- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다(하나의 테이블은 두 개 이상의 행을 가짐)
- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 갖는다(하나의 테이블은 두 개 이상의 컬럼으로 구성됨)
- 한 개의 속성은 1개의 속성값을 갖는다(각 컬럼의 값은 하나씩만 삽입 가능)
- 속성은 엔터티에 속한 엔터티에 대한 자세하고 구체적인 정보를 나타냄, 각 속성은 구체적인 값을 가짐
- 속성의 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다
- 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다
- 하나의 속성은 한 개의 값만 가진다.(한 컬럼의 값은 각 인스턴스마다 하나씩만 저장)
- 하나의 속성에 여러 개의 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용하여 분리한다.
- 하나의 인스턴스는 속성마다 반드시 하나의 속성값을 가진다.
-> 각 속성이 하나의 값을 갖고 있음을 의미(속성의 원자성)
- 원자성
- 데이터모델에서 각 엔터티의 인스턴스가 해당 속성에 대해 단일하고 명확한 값을 가지는 것을 의미
- 함수적 종속성
- 한 속성의 값이 다른 속성의 값에 종속적인 관계를 갖는 특징을 말함
- 즉, 어떤 속성 A의 값에 의해 다른 속성 B도 유일하게 결정된다면, B는 A에 함수적으로 종속됐다 하고
- 이를 수기으로 나타내면 A -> B라고 표현함
1) 완전 함수적 종속
- 특정 컬럼이 기본키에 대해 완전히 종속될 때를 말함
- PK를 구성하는 컬럼이 2개 이상일 경우 PK값 모두에 의한 종속관계를 나타낼 때 완전 함수 종속성 만족
ex) (주문번호 + 제품번호)에 의해 수량 컬럼의 값이 결정
2) 부분 함수적 종속
- 기본키 전체가 아니라, 기본키 일부에 대해 종속될 때를 말함
ex) 수강기록 테이블에서 학생번호와 과목이 PK라고 가정할 때, 과목에 의해서도 교수가 결정되면 부분 함수적 종속 관계
- 속성의 분류
1. 속성의 특성에 따른 분류
1) 기본 속성
- 업무로부터 추출된 모든 속성
- 엔터티에 가장 일반적으로 많이 존재하는 속성
ex) 원금, 예치기간 등
2) 설계 속성
- 기본 속성 외에 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들어지거나 기본 속성을 변형하여 만들어지는 속성
ex) 상품코드, 지점코드, 예금 분류 등
3) 파생 속성
- 다른 속성에 의해 만들어지는 속성
- 일반적으로 계산된 값들이 해당
- 데이터 정합성을 유지하기 위해 가급적 적게 정의하는 것이 좋음
ex) 합계, 평균, 이자 등
2. 엔터티 구성방식에 따른 분류
1) PK(Primary Key, 기본키)
- 인스턴스를 식별할 수 있는 속성
2) FK(Foreign Key, 외래키)
- 다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성
3) 일반속성
- 엔터티에 포함되어 있고 PK/FK에 포함되지 않는 속성
3. 분해 여부에 따른 속성
1) 단일 속성
- 하나의 의미로 구성된 경우
ex) 회원ID, 이름 등
2) 복합 속성
- 여러개의 의미로 구성된 경우
ex) 주소(시, 구, 동 등으로 분해 가능)
3) 다중값 속성
- 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 경우
- 다중값 속성은 엔터티로 분해
ex) 상품 리스트 등
- 속성의 명명 규칙
1. 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여
2. 서술식 속성명은 사용하지 않음
3. 약어의 사용은 가급적 제한
4. 전체 데이터 모델에서 유일한 명칭
- 도메인(Domain)
- 도메인은 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위를 의미함
- 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기, 제약사항을 지정하는 것이다.
관계
- 관계(Relationship)의 개념
- 관계는 엔터티간의 연관성을 나타낸 개념
- 관계를 정의할 때는 인스턴스(각 행 데이터)간의 논리적인 연관성을 파악하여 정의
- 엔터티를 어떻게 정의하느냐에 따라 변경되기도 함
- 관계의 종류
1. 존재적 관계
- 한 엔터티의 존재가 다른 엔터티의 존재에 영향을 미치는 관계
- 엔터티 간의 연관된 상태를 의미
ex) 부서 엔터티가 삭제되면 사원 엔터티의 존재에 영향을 미침
2. 행위적 관계
- 엔터티 간의 어떤 행위가 있는 것을 의미
ex) 고객 엔터티의 행동에 의해 주문 엔터티가 발생
*ERD 에서는 존재관계와 행위관계를 구분하지 않는다*
- 관계의 구성
1. 관계명
2. 차수(Cardinality)
3. 선택성(Optionality)
- 관계의 차수(Cardinalty)
- 한 엔터티의 레코드(인스턴스)가 다른 엔터티의 레코드(인스턴스)와 어떻게 연결되는지를 나타내는 표현
- 주로 1:1, 1:N, N:M 등으로 표현
1. 1 대 1관계
1) 완전 1 대 1 관계
- 하나의 엔터티에 관계되는 엔터티가 반드시 하나로 존재하는 경우
ex) 사원은 반드시 소속 부서가 있어야 함
2) 선택적 1 대 1 관계
- 하나의 엔터티에 관계되는 엔터티가 하나이거나 없을 수 있는 경우
ex) 사원은 하나의 소속 부서가 있거나 아직 발령전이면 없을 수 있음
2. 1 대 N 관계
- 엔터티에 하나의 행에 다른 엔터티의 값이 여러 개 있는 관계
ex) 고객은 여러 개 계좌를 소유할 수 있음
3. M 대 N 관계
- 두 엔터티가 다대다의 연결 관계 가지고 있음
- 이 경우 조인 시 카테시안 곱이 발생하므로 두 엔터티를 연결하는 연결엔터티의 추가로 1 대 N 관계로 해소할 필요가 있음
ex) 한 학생이 여러 강의를 수강할 수 있고, 한 강의 기준으로도 여러 학생이 보유할 수 있음
=> 이 두 엔터티의 연결엔터티로는 구매이력 엔터티가 필요함
- 관계의 페어링
- 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
- 관계란 페어링의 집합을 의미함
** 관계와 차수, 페어링 차이
- 학생과 강의 엔터티는 관계를 가짐
- 한 학생은 여러 강의를 수강할 수 있고, 한 강의도 여러 학생에게 수강될 수 있으므로 M대 N 관계이며, 이 때 차수는 M:N 가 됨
- 인스턴스의 관계를 보면 "학생 A 가 강의 B를 2023년 1학기에 수강했고 성적은 'A+'를 받았다" 와 같은 특정한 페어링이 형
- 이런식으로 관계의 차수는 하나의 엔터티와 다른 엔터티 간의 레코드 연결 방식을 나타내는 반면, 관계 페어링은 두 엔터티 간의 특정 연결을 설명하고 추가 정보를 제공하는 용도로 사용.
식별자
- 식별자 개념
- 하나의 엔터티에 구성된 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 나타냄
- 하나의 유일한 식별자가 존재해야함
- 식별자는 논리 모델링에서 사용하는 용어, 물리모델링에서는 키(key)로 표현
ex) 학생 엔터티의 주식별자는 학생번호 속성 => 학생 테이블의 기본키는 학생번호 컬럼
- 주식별자 특징
1. 유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스를 유일하게 구분함
ex) 학생 엔터티에서 이름 속성은 동명이인이 발생 할 수 있으므로 모든 인스턴스를 구분할 수 없으므로 학생번호와 같은 유일한 식별자를 주식별자로 사용
2. 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성은 유일성을 만족하는 최소한의 속성으로 구성
ex) 학생 엔터티의 주식별자는 학생번호만으로 충분한데, 학생번호 + 이름으로 구성할 필요 없음
3. 불변성 : 주식별자가 한번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함
(항상 고유값으로 존재해야함)
ex) 학생 엔터티에 주식별자인 학생번호가 때에 따라 변경되서는 안됨
4. 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 값이 존재해야 하며 NULL 은 허용 안됨
- 식별자 분류
1. 대표성여부에 따른 식별자 종류
1) 주식별자
- 유일성과 최소성을 만족하면서 엔터티를 대표하는 식별자
- 엔터티 내에서 각 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 식별자
- 타 엔터티와 참조관계를 연결할 수 있는 식별자
2) 보조 식별자
- 엔터티 내에서 각 인스턴스를 구분할 수 있는 구분자지만, 대표성을 가지지 못해 참조 관계를 연결을 할 수 없는 식별자
- 유일성과 최소성은 만족하지만 대표성을 만족하지 못하는 식별자
2. 생성 여부에 따른 식별자의 종류
1) 내부식별자
- 다른 엔터티 참조 없이 엔터티 내부에서 스스로 생성되는 식별자
2) 외부식별자
- 다른 엔터티와 관계로 인하여 만들어지는 식별자(외래키)
3. 속성 수에 따른 식별자 종류
1) 단일식별자
- 하나의 속성으로 구성
2) 복합식별자
- 2개 이상의 속성으로 구성
4. 대체 여부에 따른 식별자 종류
1) 본질 식별자
- 비즈니스 프로세스에서 만들어지는 식별자
2) 인조식별자
- 인위적으로 만들어지는 식별자
- 자동 증가하는 일련번호 같은 형
- 식별자 표기
- 주식별자 도출 기준
1. 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
- 같은 식별자 조건을 만족하더라도 업무적으로 더 많이 사용되는 속성을 주식별자로 지정
ex) 학생번호와 주민번호 중 학생번호가 주식별자, 주민번호는 보조식별자
2. 명칭이나 내역등과 같은 이름은 피함
- 이름 자체를 주식별자로 사용하는 행위를 피함
ex) 부서명 보다는 부서코드를 부여하여 부서코드로 주식별자로 사용
3. 속성의 수를 최대한 적게 구성
- 주식별자를 너무 많은 속성으로 구성 시, 조인으로 인한 성능저하 발생 우려
- 일반적으로 7~8 개 이상의 주식별자 구성은 새로운 인조식별자를 생성하여 모델을 단순화 시키는 것이 좋음
ex) 주문 엔터티에 대해 주문일자 + 주문상품코드 + 고객번호 + ... 등으로 구성 => 주문번호 속성 추가
- 관계간 엔터티 구분
1. 강한 개체
- 독립적으로 존재할 수 있는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 고객은 독립적으로 존재할 수 있음
2. 약한 개체
- 독립적으로 존재할 수 없는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 계좌는 독립적으로 존재할 수 없음(고객에 의해 파생)
- 식별 관계와 비식별관계
1. 식별관계(Identification Relationship)
- 하나의 엔터티의 기본키를 다른 엔터티가 기본키의 하나로 공유하는 관계
- 식별관계는 ERD에서 실선으로 표기
ex) 사원과 교육이력 엔터티에서 양쪽 모두 기본키 중 일부가 사원번호임
2. 비식별관계(Non-identification Relationship)
- 강한 개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 속성으로 관계를 가지는 것
- 비식별관계는 ERD에서 점선으로 표기
- 부서와 사원의 관계에서 부서의 부서번호(기본키)를 사원 엔터티에서는 일반키로 가짐(사원에서는 사원번호가 기본키)
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데이터모델의 이해
- 컬럼 -> 속성(Attribute)
- 행 -> 인스턴스(Instance)
- 테이블 -> 엔터티(Entity)
- 모델링의 개념
- 현실 세계의 비즈니스 프로세스와 데이터 요구 사항을 추상적이고 구조화된 형태로 표현하는 과정
- 데이터베이스의 구조와 관계를 정의하며, 이를 통해 데이터의 저장, 조작, 관리 방법을 명확하게 정의
- 모델링의 특징
1. 단순화(Simplification)
- 현실을 단순화하여 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부사항을 제거
- 단순화를 통해 복잡한 현실 세계를 이해하고 표현하기 쉬워짐
2. 추상화(Abstraction)
- 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 간략하게 대략적으로 표현하는 과정
- 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 따라 표현
3. 명확화(Clarity)
- 대상에 대한 애매모호함을 최대한 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 과정
- 명확화를 통해 모델을 이해하는 이들의 의사소통을 원활히 함
- 데이터 모델링 유의점
1. 중복(Duplication)
- 한 테이블 또는 여러 테이블에 같은 정보를 저장하지 않도록 설계
2. 비유연성(Inflexibility)
- 사소한 업무 변화에 대해서도 잦은 모델 변경이 되지 않도록 주의
- 데이터 정의를 프로세스와 분리
3. 비일관성(Inconsistency)
- 데이터베이스 내의 정보가 모순되거나 상반된 내용을 갖는 상태의 의미
- 데이터간 상호연관 관계를 명확히 정의
- 데이터 품질 관리 필요
- 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있음
- 데이터 모델링 3가지 요소
- 대상(Entity) : 업무가 관리하고자 하는 대상(객체)
- 속성(Attribute) : 대상들이 갖는 속성(하나의 특징으로 정의될 수 있는 것)
- 관계(Relationship) : 대상들의 간의 관계
- 데이터 모델링의 3 단계
1. 개념적 모델링
- 업무 중심적이고 포괄적인 수준의 모델링
- 추상화 수준이 가장 높음
- 업무를 분석 뒤 업무의 핵심 엔터티(Entity)를 추출하는 단계
- 도출된 핵심 엔터티(Entity)들과의 관계들을 표현하기 위해 ERD 작성
2. 논리적 모델링
- 개념적 모델링의 결과를 토대로 세부속성, 식별자, 관계 등을 표현하는 단계
- 데이터 구조를 정의하기 때문에 비슷한 업무나 프로젝트에서 동일한 형태의 데이터 사용시 재사용 가능
- 동일한 논리적 모델을 사용하는 경우 쿼리도 재사용 가능
- 데이터 정규화 수행
- 재사용성이 높은 논리적 모델은 유지보수가 용이해짐
3. 물리적 모델링
- 논리 모델링이 끝나면 이를 직접 물리적으로 생성하는 과정
- 데이터베이스 성능, 디스크 저장구조, 하드웨어의 보안성, 가용성 등을 고려
데이터 모델의 표기법(ERD : Entity Relationship Diagram)
- 엔터티(Entity)와 엔터티 간의 관계를 시각적으로 표현한 다이어그램
- 1976 년 피터 첸(Peter Chen)이 만든 표기법, 데이터 모델링 표준으로 사용
ERD 작성 절차 (6단계)
1. 엔터티를 도출한 후 그린다
2. 엔터티 배치
3. 엔터티 간의 관계를 설정
4. 관계명을 서술
5. 관계의 참여도 기술
6. 관계의 필수 여부를 확인
엔터티
- 엔터티(Entity)의 개념
- 현실 세계에서 독립적으로 식별 가능한 객체나 사물을 나타냄
- 엔터티는 업무상 분석해야 하는 대상(Instance)들로 이루어진 집합
- 인스턴스는 엔터티의 특정한 속성 값들로 구성되며, 엔터티의 개념을 현실에서 구체적으로 나타낸 것
예) 엔터티와의 속성, 인스턴스 등의 관계
- 엔터티(Entity) : 학생
속성(Attribute) : 학번, 이름, 학과 등
식별자(Identifier) : 학번 (고유한 학번으로 각 학생을 식별)
인스턴스 : 특정 학생의 데이터
- 학번 : 0000000
- 이름 : 홍길동
- 학과 : 컴퓨터 공학과
- 엔터티(entity)의 특징
1. 유일한 식별자에 의해 식별 가능
- 인스턴스가 식별자에 의해 한 개씩만 존재하는 지 검증 필요
- 유일한 식별자는 그 엔터티의 인스턴스만의 고유 이름
ex) 이름은 동명이인이 있을 수 있으므로 사번, 학번 등이 고유 식별자
2. 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보
- 설계하는 업무의 시스템 구축에 필요한 정보여야 함
ex) 학교 시스템 구축 시 학생정보 필요. 다른 업무엔 학생 정보 불필요.
3. 인스턴스들의 집합
- 영속적으로 존재하는 2개 이상의 인스턴스의 집합
- 인스턴스가 한 개 밖에 없는 엔터티는 집합이 아니므로 성립이 안됨
4. 엔터티는 반드시 속성을 가짐
- 각 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐
- 하나의 인스턴스는 각각의 속성들에 대한 1개의 속성 값만을 가짐
ex) 학생 엔터티에서 한 학생의 데이터(인스턴스)의 이름(속성) 정보에는 반드시 한 값만 저장됨
5. 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용
- 업무적으로 필요해 선정했지만 실제 사용되지 않으면 잘못 설계된 것
- 모델링 시 발견하기 어려운 경우 데이터 모델 검증이나 상관 모델링 시 단위 프로세스 교차점검으로 문제 도출
- 누락된 프로세스의 경우 추후 해당 프로세스 추가
- 반대로 사용되지 않는 고립 엔터티는 제거 필요
6. 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계 성립
- 엔터티는 업무적 연관성을 갖고 다른 엔터티와 연관의 의미를 가짐
- 관계가 없는 엔터티 도출은 부적절한 엔터티이거나 적절한 관계를 찾지 못한것
- 엔터티의 분류
1. 유형과 무형에 따른 분류
1) 유형 엔터티
- 물리적 형태가 있음(실체가 있는 대상)
- 안정적이며 지속적으로 활용되는 엔터티
- 업무로부터 구분하기가 가장 용이한 엔터티
ex) 사원, 물품, 감사등
2) 개념 엔터티
- 물리적인 형태 없음
- 관리해야 할 개념적 정보로부터 구분되는 엔터티
ex) 조직, 보험상품 등
3) 사건엔터티
- 업무를 수행에 따라 발생하는 엔터티
- 발생량이 많고 각종 통계자료에 이용
ex) 주문, 청구, 미납 등
2. 발생 시점에 따른 분류
1) 기본엔터티
- 그 업무에 원래 존재하는 정보
- 다른 엔터티와 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성
- 타 엔터티의 부모 역할을 하는 엔터티
- 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가짐
ex) 사원, 부서, 고객, 상품 등
2) 중심엔터티
- 기본엔터티로부터 발생되고 그 업무에서 중심적인 역할
- 많은 데이터가 발생되고 다른 엔터티와의 관계를 통해 많은 행위 엔터티를 생성
ex) 계약, 사고, 청구, 주문, 매출 등
3) 행위 엔터티
- 2개 이상의 부모엔터티로부터 발생
- 자주 내용이 바뀌거나 데이터 양이 증가
- 분석 초기 단계보다는 상세 설계 단계나 프로세스와 상관 모델링을 진행하면서 도출
ex) 주문(고객과 상품 엔터티로 부터 발생하는 행위엔터티이기도 함), 사원변경이력, 이력 등
- 엔터티의 명명
1. 현업에서 사용하는 용어 사용
2. 가능하면 약자 사용은 자제
3. 단수 명사 사용
4. 모든 엔터티에서 유일하게 이름 부여
5. 엔터티 생성 의미대로 이름 부여
- 엔터티와 인스턴스 표기법
- 엔터티는 사각형으로 표현 속성은 조금씩 다름
속성
- 속성(Attribute)의 개념
- 속성은 업무에서 필요로하는 고유한 성질, 특징을 의미(관찰 대상) -> 컬럼으로 표현할 수 있는 단위
- 업무상 인스턴스로 관리하고자 하는 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
- 인스턴스의 구성 요소
ex) 학생 엔터티 -> 이름, 학번, 학과번호 등이 속성이 될 수 있음
- 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계
- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다(하나의 테이블은 두 개 이상의 행을 가짐)
- 한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 갖는다(하나의 테이블은 두 개 이상의 컬럼으로 구성됨)
- 한 개의 속성은 1개의 속성값을 갖는다(각 컬럼의 값은 하나씩만 삽입 가능)
- 속성은 엔터티에 속한 엔터티에 대한 자세하고 구체적인 정보를 나타냄, 각 속성은 구체적인 값을 가짐
- 속성의 특징
- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다
- 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다
- 하나의 속성은 한 개의 값만 가진다.(한 컬럼의 값은 각 인스턴스마다 하나씩만 저장)
- 하나의 속성에 여러 개의 값이 있는 다중값일 경우 별도의 엔터티를 이용하여 분리한다.
- 하나의 인스턴스는 속성마다 반드시 하나의 속성값을 가진다.
-> 각 속성이 하나의 값을 갖고 있음을 의미(속성의 원자성)
- 원자성
- 데이터모델에서 각 엔터티의 인스턴스가 해당 속성에 대해 단일하고 명확한 값을 가지는 것을 의미
- 함수적 종속성
- 한 속성의 값이 다른 속성의 값에 종속적인 관계를 갖는 특징을 말함
- 즉, 어떤 속성 A의 값에 의해 다른 속성 B도 유일하게 결정된다면, B는 A에 함수적으로 종속됐다 하고
- 이를 수기으로 나타내면 A -> B라고 표현함
1) 완전 함수적 종속
- 특정 컬럼이 기본키에 대해 완전히 종속될 때를 말함
- PK를 구성하는 컬럼이 2개 이상일 경우 PK값 모두에 의한 종속관계를 나타낼 때 완전 함수 종속성 만족
ex) (주문번호 + 제품번호)에 의해 수량 컬럼의 값이 결정
2) 부분 함수적 종속
- 기본키 전체가 아니라, 기본키 일부에 대해 종속될 때를 말함
ex) 수강기록 테이블에서 학생번호와 과목이 PK라고 가정할 때, 과목에 의해서도 교수가 결정되면 부분 함수적 종속 관계
- 속성의 분류
1. 속성의 특성에 따른 분류
1) 기본 속성
- 업무로부터 추출된 모든 속성
- 엔터티에 가장 일반적으로 많이 존재하는 속성
ex) 원금, 예치기간 등
2) 설계 속성
- 기본 속성 외에 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들어지거나 기본 속성을 변형하여 만들어지는 속성
ex) 상품코드, 지점코드, 예금 분류 등
3) 파생 속성
- 다른 속성에 의해 만들어지는 속성
- 일반적으로 계산된 값들이 해당
- 데이터 정합성을 유지하기 위해 가급적 적게 정의하는 것이 좋음
ex) 합계, 평균, 이자 등
2. 엔터티 구성방식에 따른 분류
1) PK(Primary Key, 기본키)
- 인스턴스를 식별할 수 있는 속성
2) FK(Foreign Key, 외래키)
- 다른 엔터티와의 관계에서 포함된 속성
3) 일반속성
- 엔터티에 포함되어 있고 PK/FK에 포함되지 않는 속성
3. 분해 여부에 따른 속성
1) 단일 속성
- 하나의 의미로 구성된 경우
ex) 회원ID, 이름 등
2) 복합 속성
- 여러개의 의미로 구성된 경우
ex) 주소(시, 구, 동 등으로 분해 가능)
3) 다중값 속성
- 속성에 여러 개의 값을 가질 수 있는 경우
- 다중값 속성은 엔터티로 분해
ex) 상품 리스트 등
- 속성의 명명 규칙
1. 해당 업무에서 사용하는 이름을 부여
2. 서술식 속성명은 사용하지 않음
3. 약어의 사용은 가급적 제한
4. 전체 데이터 모델에서 유일한 명칭
- 도메인(Domain)
- 도메인은 각 속성이 가질 수 있는 값의 범위를 의미함
- 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터 타입과 크기, 제약사항을 지정하는 것이다.
관계
- 관계(Relationship)의 개념
- 관계는 엔터티간의 연관성을 나타낸 개념
- 관계를 정의할 때는 인스턴스(각 행 데이터)간의 논리적인 연관성을 파악하여 정의
- 엔터티를 어떻게 정의하느냐에 따라 변경되기도 함
- 관계의 종류
1. 존재적 관계
- 한 엔터티의 존재가 다른 엔터티의 존재에 영향을 미치는 관계
- 엔터티 간의 연관된 상태를 의미
ex) 부서 엔터티가 삭제되면 사원 엔터티의 존재에 영향을 미침
2. 행위적 관계
- 엔터티 간의 어떤 행위가 있는 것을 의미
ex) 고객 엔터티의 행동에 의해 주문 엔터티가 발생
*ERD 에서는 존재관계와 행위관계를 구분하지 않는다*
- 관계의 구성
1. 관계명
2. 차수(Cardinality)
3. 선택성(Optionality)
- 관계의 차수(Cardinalty)
- 한 엔터티의 레코드(인스턴스)가 다른 엔터티의 레코드(인스턴스)와 어떻게 연결되는지를 나타내는 표현
- 주로 1:1, 1:N, N:M 등으로 표현
1. 1 대 1관계
1) 완전 1 대 1 관계
- 하나의 엔터티에 관계되는 엔터티가 반드시 하나로 존재하는 경우
ex) 사원은 반드시 소속 부서가 있어야 함
2) 선택적 1 대 1 관계
- 하나의 엔터티에 관계되는 엔터티가 하나이거나 없을 수 있는 경우
ex) 사원은 하나의 소속 부서가 있거나 아직 발령전이면 없을 수 있음
2. 1 대 N 관계
- 엔터티에 하나의 행에 다른 엔터티의 값이 여러 개 있는 관계
ex) 고객은 여러 개 계좌를 소유할 수 있음
3. M 대 N 관계
- 두 엔터티가 다대다의 연결 관계 가지고 있음
- 이 경우 조인 시 카테시안 곱이 발생하므로 두 엔터티를 연결하는 연결엔터티의 추가로 1 대 N 관계로 해소할 필요가 있음
ex) 한 학생이 여러 강의를 수강할 수 있고, 한 강의 기준으로도 여러 학생이 보유할 수 있음
=> 이 두 엔터티의 연결엔터티로는 구매이력 엔터티가 필요함
- 관계의 페어링
- 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것
- 관계란 페어링의 집합을 의미함
** 관계와 차수, 페어링 차이
- 학생과 강의 엔터티는 관계를 가짐
- 한 학생은 여러 강의를 수강할 수 있고, 한 강의도 여러 학생에게 수강될 수 있으므로 M대 N 관계이며, 이 때 차수는 M:N 가 됨
- 인스턴스의 관계를 보면 "학생 A 가 강의 B를 2023년 1학기에 수강했고 성적은 'A+'를 받았다" 와 같은 특정한 페어링이 형
- 이런식으로 관계의 차수는 하나의 엔터티와 다른 엔터티 간의 레코드 연결 방식을 나타내는 반면, 관계 페어링은 두 엔터티 간의 특정 연결을 설명하고 추가 정보를 제공하는 용도로 사용.
식별자
- 식별자 개념
- 하나의 엔터티에 구성된 여러 개의 속성 중에 엔터티를 대표할 수 있는 속성을 나타냄
- 하나의 유일한 식별자가 존재해야함
- 식별자는 논리 모델링에서 사용하는 용어, 물리모델링에서는 키(key)로 표현
ex) 학생 엔터티의 주식별자는 학생번호 속성 => 학생 테이블의 기본키는 학생번호 컬럼
- 주식별자 특징
1. 유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스를 유일하게 구분함
ex) 학생 엔터티에서 이름 속성은 동명이인이 발생 할 수 있으므로 모든 인스턴스를 구분할 수 없으므로 학생번호와 같은 유일한 식별자를 주식별자로 사용
2. 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성은 유일성을 만족하는 최소한의 속성으로 구성
ex) 학생 엔터티의 주식별자는 학생번호만으로 충분한데, 학생번호 + 이름으로 구성할 필요 없음
3. 불변성 : 주식별자가 한번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자의 값은 변하지 않아야 함
(항상 고유값으로 존재해야함)
ex) 학생 엔터티에 주식별자인 학생번호가 때에 따라 변경되서는 안됨
4. 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 값이 존재해야 하며 NULL 은 허용 안됨
- 식별자 분류
1. 대표성여부에 따른 식별자 종류
1) 주식별자
- 유일성과 최소성을 만족하면서 엔터티를 대표하는 식별자
- 엔터티 내에서 각 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 식별자
- 타 엔터티와 참조관계를 연결할 수 있는 식별자
2) 보조 식별자
- 엔터티 내에서 각 인스턴스를 구분할 수 있는 구분자지만, 대표성을 가지지 못해 참조 관계를 연결을 할 수 없는 식별자
- 유일성과 최소성은 만족하지만 대표성을 만족하지 못하는 식별자
2. 생성 여부에 따른 식별자의 종류
1) 내부식별자
- 다른 엔터티 참조 없이 엔터티 내부에서 스스로 생성되는 식별자
2) 외부식별자
- 다른 엔터티와 관계로 인하여 만들어지는 식별자(외래키)
3. 속성 수에 따른 식별자 종류
1) 단일식별자
- 하나의 속성으로 구성
2) 복합식별자
- 2개 이상의 속성으로 구성
4. 대체 여부에 따른 식별자 종류
1) 본질 식별자
- 비즈니스 프로세스에서 만들어지는 식별자
2) 인조식별자
- 인위적으로 만들어지는 식별자
- 자동 증가하는 일련번호 같은 형
- 식별자 표기
- 주식별자 도출 기준
1. 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 주식별자로 지정한다.
- 같은 식별자 조건을 만족하더라도 업무적으로 더 많이 사용되는 속성을 주식별자로 지정
ex) 학생번호와 주민번호 중 학생번호가 주식별자, 주민번호는 보조식별자
2. 명칭이나 내역등과 같은 이름은 피함
- 이름 자체를 주식별자로 사용하는 행위를 피함
ex) 부서명 보다는 부서코드를 부여하여 부서코드로 주식별자로 사용
3. 속성의 수를 최대한 적게 구성
- 주식별자를 너무 많은 속성으로 구성 시, 조인으로 인한 성능저하 발생 우려
- 일반적으로 7~8 개 이상의 주식별자 구성은 새로운 인조식별자를 생성하여 모델을 단순화 시키는 것이 좋음
ex) 주문 엔터티에 대해 주문일자 + 주문상품코드 + 고객번호 + ... 등으로 구성 => 주문번호 속성 추가
- 관계간 엔터티 구분
1. 강한 개체
- 독립적으로 존재할 수 있는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 고객은 독립적으로 존재할 수 있음
2. 약한 개체
- 독립적으로 존재할 수 없는 엔터티
ex) 고객과 계좌 엔터티 중, 계좌는 독립적으로 존재할 수 없음(고객에 의해 파생)
- 식별 관계와 비식별관계
1. 식별관계(Identification Relationship)
- 하나의 엔터티의 기본키를 다른 엔터티가 기본키의 하나로 공유하는 관계
- 식별관계는 ERD에서 실선으로 표기
ex) 사원과 교육이력 엔터티에서 양쪽 모두 기본키 중 일부가 사원번호임
2. 비식별관계(Non-identification Relationship)
- 강한 개체의 기본키를 다른 엔터티의 기본키가 아닌 일반 속성으로 관계를 가지는 것
- 비식별관계는 ERD에서 점선으로 표기
- 부서와 사원의 관계에서 부서의 부서번호(기본키)를 사원 엔터티에서는 일반키로 가짐(사원에서는 사원번호가 기본키)
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