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                     02  ll  데이터 모델링의 세 가지 특징
                     현실 세계의 정보를 그대로 데이터베이스에 담을 경우, 설계가 복잡해지고 관리 또한 어려워질 수 있다. 따

                     라서 데이터 모델링에서는 모든 정보를 나열하기보다는 필요한 핵심 요소만 선별하여 간결하게 표현하는 방
                     식이 필요하다.


                                추상화                         단순화                         명확화



                              주소
                         SNS
                              취미
                         가족               이름
                         관계
                                          학번
                              이름          전공             표준화된 표기법 사용                용어의 의미와 집합의 범위
                                                                                         명확화

                                                      ▲ 데이터 모델링의 3가지 특징

                      1   추상화
                          현실에는 빨간 사과, 초록 사과, 큰 사과처럼 여러 종류의 사과가 있지만, 우리는 공통된 특징만 보고 모

                        두 사과라고 부른다. 이것이 추상화 개념이다. 모델링에서도 마찬가지다. 학생에게는 정보가 많지만,
                        학사 시스템에는 이름, 학번, 전공처럼 필요한 정보만 담으면 된다. 이렇게 필요한 핵심 정보만 골라 표
                        현하는 것을 ‘추상화’라고 한다.


                      2  단순화
                          모델은 혼자 보는 것이 아니라 여러 사람들(모델러, DBA, 개발자, 현업 등)이 함께 본다. 그래서 표현
                        방식이 통일돼야 한다. 예를 들어 ERD에서 사각형은 엔터티(테이블), 까마귀발은 관계를 나타낸다. 이

                        런 표현 규칙을 정해두면, 누구나 같은 방식으로 이해하고 소통할 수 있다. 이를 ‘단순화’라고 한다.

                      3  명확화
                        ‘ 고객’이라는 단어를 쓸 때, 단순히 문의만 한 사람도 고객일지 아니면 실제 구매를 한 사람만 고객일지

                         정해야 한다. 이런 애매한 표현은 오해를 낳고, 통계나 리포트 결과도 달라진다. 그래서 모델에서는 ‘고
                         객’을 어느 범위까지 볼지, 정확한 기준과 정의를 명확히 정해 두어야 한다. 이를 ‘명확화’라고 한다.

                      + 전문가의 조언 +

                       추상화, 단순화, 명확화와 반대되는 개념으로 구체화, 복잡화, 일반화가 시험 문제의 보기로 함께 제시되는 경우가 많
                       습니다. ‘구체화’와 ‘일반화’는 부정적인 의미의 단어는 아니기 때문에 수험생들이 헷갈리기 쉽지만 데이터 모델링의 특
                       징에 해당하지 않는다는 점을 구분해 두어야 합니다.




                                                                                CHAPTER 1. 데이터 모델링의 이해
                                                                                CHAPTER 1              21
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