[SQLD] 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념

- 데이터 모델링의 세가지 요소 

1) 업무가 관려하는 어떤 것(Things)

2) 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)

3) 업무가 관여하는 어떤 것 같의 관계(Relationships)

 

- 데이터 모델링을 완성해가는 핵심 개념

1) 엔터티 (Entity)

 

2) 속성 (Attribute)

 

3) 관계(Relationship)

 

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- 단수와 집합(복수) 의 명명 

: 데이터 모델링에서는 이 세가지 개념에 대해서 단수와 복수의 개념을 분명히 구분하고 있고 실제로 데이터 모델링을 할 때 많이 활용됨

개념	복수/집합 개념 타입/클래스	개별/단수개념 어커런스/인스턴스
어떤 것 (Things)	엔터티 타입 (Entity Type)	엔터티 (Entity)
	엔터티 (Entity)	인스턴스 (Instance) 어커런스 (Occurence)
어떤 것간의 연관 (Association between Things)	관계 (Relationship)	페어링 (Pairing)
어떤 것의 성격 (Characteristic of a Thing)	속성 (Attribute)	속성값 (Attribute Value)

[출처] Sql 전문가 가이드

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- 좋은 데이터 모델 요소

요소	설명
완전성 (Compeleteness)	업무에 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야한다.
중복배제 (None-Redundancy)	하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한번만 기록되어야한다.
업무규칙 (Business Rules)	데이터 모델에서 매우 중요한 요소 중 하나가 데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무규칙을 데이터 모델이 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하느 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것이다.
데이터 재사용 (Data Reusability)	데이터의 재사용성을 향상시키고자 한다면, 데이터의 통합성과 독립성에 대해서 충분히 고려해야한다.  최대한 단순하게 적은 데이터를 분류하는 것이 확장성과 유연성을 고려했을때 좋은 방법이다.
의사소통 (Communication)	데이터를 분석하는 과정에서 도출된 많은 업무규칙은 데이터 모델에서 엔터티, 서브타입, 속성, 관계들의 형태로 퇴대한 자세하게 표현되어야한다. 그래야 데이터모델이 진정한 의사소통의 도구로서의 역할을 한다.
통합성 (Intergration)	동일한 데이터는 한번만 정의하고 참조, 활용한다.