[데이터베이스] 데이터 모델링 과정

1. 데이터 모델링

  데이터 구조를 결정하기 위한 방법론

 

2. 데이터 모델링 과정

  현실 세계의 업무를 ER 모델링

  → 개념화된 결과물인 ER diagram을 논리적 데이터 모델링

  → 테이블 형태의 결과물인 데이터 모델을 물리적 데이터 모델링

  → DBMS가 물리적 데이터 베이스 생성

 

3. 데이터 모델 종류

  1) 계층 데이터 모델(hierarchical data model)

     - 데이터베이스를 트리(tree) 형태로 표현

     - (장점) 1:n의 관계를 가지는 대용량 데이터 베이스 처리하므로 index를 만들 때 유용하다.

     - (단점) 데이터가 저장된 물리적 구조에 대한 지식을 가지고 있어야 하고,

       모든 데이터가 1:n의 관계를 가지진 않으므로 유연성이 떨어진다.

 

  2) 네트워크 데이터 모델(network data model)

     - 데이터베이스를 그래프(graph) 형태로 표현

     - 데이터 구조의 관계를 집합(set) 기반으로 하며 집합을 구성하는 요소들을 명시적 링크를 사용하여

       오너(owner)와 멤버(member) 레코드 형으로 관계를 표현한다.

     - (장점) 한 멤버가 여러 개의 집합에 속할 수 있으므로 n:m 관계가 쉽게 구현된다.

        (단점) 사용자가 데이터가 저장된 물리적 구조에 대한 정보를 가지고 있어야 하고

       데이터베이스의 구조를 변경하면 이 구조를 참조한 모든 응용 프로그램을 수정해야만 한다.

 

  3) 개체-관계 모델(Entity - Relationship model, ER model)

     - 현실세계의 데이터를 형식화된 다이어그램을 사용하여 표현