Powerful PowerDesigner

시스템 구축 관련 명명 규칙

사내의 시스템 구축과 관련된 명명 규칙을 파악하여 물리 데이터 모델의 각 요소의 내용에 이를 적용해야 한다.

하드웨어 자원 파악

CPU

중앙처리 장치의 성능과 집중적인 부하가 발생하는 시간 등을 파악한다.

MEMORY

전체 메모리의 규모 및 시스템이 사용하는 메모리 영역을 포함하여 사용 가능한 메모리 영역을 파악한다.

DISK

전체 디스크의 크기, 분할된 형태, 현재 디스크 활용률 등을 파악하고 사용 가능한 공간을 확인 한다.

I/O Controller

현재 입/출력 컨트롤러의 성능 및 적절하게 운용되고 있는가를 파악한다.

Network

네트워크와 관련된 모든 내용을 파악한다. 여기에 관련된 내용으로는 다음과 같은 것들이 존재한 다.

·         현재 처리 가능한 속도

·         집중적인 부하가 발생하는 시간대

·         동시 접속 최대 가용 사이트 수

운영체제 및 DBMS 버전 파악

데이터베이스 운영 환경과 관련된 운영체제의 관련 요소를 파악하고 적절하게 관리되고 있는가를 파악한다. 특히 인스턴스 관리 기법 등에 대해서 파악하고 분석한다.

DBMS 파라미터 정보 파악

DBMS 환경 적용 단계에서 가장 중요하게 고려해야 하는 단계이다. 물론 DBMS 파라미터는 데이 터베이스 관리 시스템별로 많은 차이가 있으며 관리하는 방법도 서로 다르다. 따라서 자신들의 DBMS가 관리하는 파라미터의 종류와 관리 대상들을 정확하게 파악하고 정의해야 한다. 특히 데이터베이스 관리를 위한 데이터 저장 공간 관리 기법과 메모리 관리 기법 등과 관련된 파라미터들에 대 해서는 세심한 주의를 기울여야 한다. 그리고 데이터 쿼리에서 활용하는 옵티마이져(Optimizer)의 운영 방법 등도 중요한 고려사항이 된다.

데이터베이스 운영과 관련된 관리 요소 파악

·         사용자 관리 기법 및 정책

·         백업/복구 기법 및 정책

·         보안 관리 정책

 
출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net

물리 데이터 모델 정의

물리 데이터 모델이란 논리적 모델을 특정 데이터베이스로 설계함으로써 생성된, 데이터를 저장할 수 있는 물리적인 스키마를 말한다. 데이터 모델의 엔터티와 서브타입은 논리적인 집합이며, 만약 관계형 데이터베이스로 설계한다면 이 단계에 와서 물리적인 테이블(Table)로 확정된다. 하나의 논리적 집합(엔터티 혹은 서브타입)은 하나 이상의 테이블이 될 수 있으며, 경우에 따라서는 속성의 일부만으로 생성될 수 있다.

물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터 베이스 저장 구조(물리 데이터 모델)로 변환하는 것이다. 여기에서 물리 데이터 모델링과 데이터베이스 디자인과의 개념을 정리하자면 물리 데이터 모델링은 데이터의 구조에 관련된 것들을 물리적인 모습까지 설계하는 것이고, 반면에 데이터베이스 디자인은 이러한 물리적인 모델(설계도면)을 DBMS 관점의 오브젝트로 생성하는 최적의 설계(디자인)를 하는 것이다. 데이터베이스 디자인의 예 로는 오브젝트별 저장공간의 효율적 사용 계획, 오브젝트 파티셔닝 설계, 최적의 인덱스 설계 등이 여기에 속한다고 할 수 있다. 물론, 이러한 기준에 대해서 이론이 있을 수 있을 것이다. 하지만, 이 수험서에서는 이러한 기준을 가지고 물리 데이터 모델링과 데이터베이스 디지인을 구분하였다.

물리 데이터 모델 의의

물리적 데이터 모델링은 관계 데이터 모델링(RDM, Relation Data Modeling)이라고도 한다. 사 전적으로 작성된 논리적 데이터 모델을 각각의 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 특성, 기능, 성능 등을 고려하여 데이터베이스의 물리적인 구조(Schema)를 작성해가는 과정이다. 많은 사람들이 물 리 데이터 모델링을 단순히 설계된 논리 데이터 모델의 개체 명칭이나 속성 명칭, 데이터 형태, 길 이, 영역값등을 변환하는 것 정도로 생각하고 있다. 그러나 물리적 데이터 모델링 단계는 논리 데이 터 모델에서도출된 내용 변환을 포함하여 데이터의 저장공간, 데이터의 분산, 데이터 저장 방법 등을 함께 고려하는 단계이다. 또한, 이 과정에서 결정되는 많은 부분이 데이터베이스 운용 성능(Performance) 으로 나타나므로 소홀히 다루면 안된다.

논리 데이터 모델-물리 데이터 모델

하나의 논리적 데이터 모델을 가지고 서로 다른 형태의 물리적 데이터 모델을 설계하는 경우는 크게 네 가지로 나눌 수가 있다.

분산 데이터베이스 구축 시

분산 데이터베이스를 구축하고자 할 때 노드별로 자신이 원하는 형태의 물리적 모델을 생성하고자 할 때 적용하는 경우이다.

물리 데이터 모델 비교

각자 나름대로의 특징을 가지고 있는 여러 개의 물리적 모델을 생성하여 종합적인 비교 검토를 하기 위하여 적용하는 경우이다.

물리적 환경의 변화

논리적인 모델에는 변화가 발생하지 않지만 물리적인 환경에는 변경이 발생했을 때 기존의 물리적 모델을 새로운 목표 물리적 모델로 개선하고자 할 때 적용하는 경우이다.

물리적 모델의 형상관리

물리적 모델이 세월의 흐름에 따라 조금씩 변해갈 때 그 이력을 관리할 목적으로 여러 개의 버전을 보유하고자 할 때 사용하는 경우이다.

 출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net