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데이터 모델링의 의미
복잡한 현실세계에 존재하는 데이터(사람 사물 현상)들을 단순화하여 일정한 표기법으로 컴퓨터 세계의 데이터베이스로 옮기는 작업
데이터 모델링의 특징
- 추상화 : 현실세계를 간략하게 표현
- 단순화 : 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 표현
- 명확성 : 명확하게 의미해석 필요
데이터 모델링의 단계
1. 개념적 모델링
(1) 현실세계에서 나타나는 정보 구조를 추상적으로 개념화 하는것
(2) 업무 전체에 대해서 데이터 모델링 수행
(3) 복잡하게 표현하지 않고 중요한 부분을 위주로
(4) 추상화 수준이 높고 포괄적인 수준
2. 논리적 모델링
(1) 사람의 이해를 위한 개념적 설계의결과를 데이터베이스 저장에 용이한 논리적 구조로 변환하는것
(2) 식별자 도출, 모든 릴레이션 정의, 속성과 키 정의
(3) 정규화를 수행하고 데이터모델의 독립성을 확보
3. 물리적 모델링
(1) 논리적 구조 설계를 통해 생성된 데이터베이스를 실제 구축한다.
(2) 테이블 인덱스 함수등을 생성하여 성능 향상 및 저장 효율화 고려
데이터 모델링의 관점
- 데이터 : 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터 의미, 구조분석, 정적분석
- 프로세스 : 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업의미, 시나리오분석, 도메인분석, 동적분석
- 데이터와 프로세스 : 프로세스와 데이터간의 관계를 의미.
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