데이터 모델링의 이해

1. 데이터 모델링이란

데이터 모델링(Data Modeling) 은 현실 세계의 업무 정보를 체계화해 데이터베이스에 저장할 수 있는 구조로 표현하는 활동입니다. 단순히 "어떤 테이블을 만들지" 결정하는 기술 작업이 아니라, 업무 요구사항을 분석하고 엔터티·속성·관계를 정의해 정보의 의미와 규칙을 명확하게 기술하는 과정입니다.

데이터 모델링의 목적

1. 업무 정보의 정확한 이해 — 누가 어떤 데이터를 왜 다루는지 명확히 드러냄
2. 데이터 품질 확보 — 중복·불일치·누락 방지
3. 시스템 간 커뮤니케이션 도구 — 기획·개발·운영이 동일한 그림을 공유
4. 향후 확장과 변경에 강한 구조 — 업무 변화에 유연하게 대응

2. 데이터 모델링의 3대 특징

특징	설명
추상화(Abstraction)	현실 세계를 단순화해 필요한 정보만 남긴다
단순화(Simplification)	복잡한 업무를 약속된 표기법으로 명확하게 표현한다
명확성(Clarity)	누가 보아도 동일하게 해석할 수 있도록 애매함을 제거한다

3. 데이터 모델링 시 유의사항

• 중복(Duplication) — 같은 데이터가 여러 테이블에 존재해 불일치가 생기지 않도록 해야 한다.
• 비유연성(Inflexibility) — 요건이 조금 바뀌었을 때 스키마 전체를 뒤집어야 한다면 잘못된 모델이다.
• 비일관성(Inconsistency) — 서로 연관된 데이터가 다른 규칙으로 저장되면 품질이 무너진다.

4. 스키마의 3단계 구조 (ANSI-SPARC)

┌─────────────────┐  외부 스키마(External)
│ View A │ View B │  사용자/응용이 보는 관점
└─────────────────┘
         ▲
┌─────────────────┐  개념 스키마(Conceptual)
│  전체 업무 데이터 │  조직 전체의 통합 뷰
└─────────────────┘
         ▲
┌─────────────────┐  내부 스키마(Internal)
│  물리 저장 구조   │  파일·인덱스·블록 수준
└─────────────────┘

데이터 독립성

• 논리적 독립성: 개념 스키마가 바뀌어도 외부 스키마가 영향을 받지 않는다.
• 물리적 독립성: 내부 스키마가 바뀌어도 개념·외부 스키마가 영향을 받지 않는다.

5. 모델링의 세 단계

단계	관점	산출물
개념적 모델링	업무 관점, 추상적	업무 중심 ERD, 핵심 엔터티·관계
논리적 모델링	데이터 구조 관점, 정규화	정규화된 ERD, 키·속성·제약
물리적 모델링	DBMS 구현 관점	테이블·컬럼·인덱스·파티션

실제 DB 구축에 참고되는 모델은 물리적 데이터 모델입니다.

6. 데이터 모델의 구성 요소

데이터 모델 = Things + Attributes + Relationships

"어떤 대상이 있고, 그 대상은 어떤 특성을 갖고, 대상끼리 어떻게 연결되는가"를 규정합니다.

7. 자주 출제되는 포인트

• 3대 특징: 추상화 / 단순화 / 명확성.
• 스키마 3단계: 외부 → 개념 → 내부.
• 논리 vs 물리 독립성의 대상 차이.
• 실제 DB 구축 = 물리 모델링 (개념 X).
• 데이터 모델 3요소 = Things / Attributes / Relationships.

8. 요약 체크리스트

• 데이터 모델링의 목적과 3대 특징을 설명할 수 있다.
• 외부·개념·내부 스키마의 위치와 역할을 그릴 수 있다.
• 논리·물리 독립성을 구분할 수 있다.
• 개념·논리·물리 모델링의 관점 차이를 안다.