- 현실세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형
- 데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약 조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들의 모임
- 데이터의 구조(Schema)를 논리적으로 표현하기 위해 사용되는 지능적 도구
1. 데이터 모델 구성요소
1) 개체 (Entity)
- 데이터베이스에 표현하려는 것
- 사람이 생각하는 개념이라 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체
2) 속성 (Attribute)
- 데이터의 가장 작은 논리적 단위
- 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당
3) 관계 (Relationship)
- 개체 간의 관계, 속선 간의 논리적인 연결을 의미
2. 데이터 모델 종류
1) 개념적 데이터 모델
- 인간의 이해를 돕기 위해 현실세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
- 속성들로 기술된 개체 타입과 개체 타입 간의 관계를 이용해 현실세계를 표현
- E-R모델
2) 논리적 데이터 모델
- 개념적 모델링 과정에서 얻은 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정
- 데이터 타입 간의 관계를 이용해 현실세계를 표현
- 단순 데이터 모델
- 특정 DBMS는 특정 논리적 데이터 모델 하나만 선정하여 사용
- 관계 모델, 계층 모델, 네트워크 모델
3) 물리적 데이터 모델
- 실제 컴퓨터에 데이터가 저장되는 방법을 정의하는 물리 데이터베이스 설계 과정
3. 논리적 데이터 모델의 품질 검증
- 완성된 논리 데이터 모델이 기업에 적합한지 확인하기 위한 품질 검증
1) 개체 품질 검증 항목
- 단수 명사 여부, 개체의 주 식별자, 개체 간 상호 배타성, 개체의 정규화 여부, 개체 상세 정의, 개체 관리 업무 기능, 개체의 총 길이 등
2) 속성 품질 검증 항목
- 단수 명사 여부, 속성의 값 존재 여부 및 개수, 도메인 정의, 반복되는 속성, 그룹화 가능 속성, 식별자에 의존하는 속성, 다치 종속 속성 등
3) 관계 품질 검증 항목
- 관계의 명칭, 2개 이상의 노드와 관계 존재 여부, 노드의 기수성과 선택성, 필수적 관계, 유효한 관계, 중복된 관계, 외부식별자 존재 여부, 참조 무결성 여부 등
4) 식별자 품질 검증 항목
- 식별자의 명칭, 정의, 구성, 정합성, 크기, 순서 등
5) 전반적인 품질 검증 항목
- 주제 영역 구성의 적절성, 데이터 모델 상에 정규화 여부, 다대다 관계 해소 여부, 이력 관리 대상 선정 확인, 이력관리 방법의 적절성 확인
4. ⭐ 데이터 모델에 표시할 요소
1) 구조 (Structure)
- 논리적으로 표현된 객체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현
2) 연산 (Operation)
- 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
3) 제약 조건 (Constraint)
- 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건
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