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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

개념 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling)

개념 데이터 모델링은 조직, 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작한다. 이 과정은 어떠한 자료가 중요하며 또 어떠한 자료가 유지되어야 하는지를 결정하는 것도 포함한다. 이 단계에 있어서의 주요한 활동은 핵심 엔터티와 그들 간의 관계를 발견하고, 그것을 표현하기 위해서 개체-관계 다이어그램을 생성하는 것이다. 개체-관계 다이어그램은 조직과 다양한 데이터베이스 사용자에게 어떠한 데이터가 중요한지를 나타내기 위해서 사용된다. 데이터 모델링 과정이 전 조직에 걸쳐 이루어진다면, 그것은 전사적 데이터 모델(Enterprise Data Model)이라고 불린다. 개념 데이터 모델을 통해 조직의 데이터 요구를 공식화하는 것은 두 가지의 중요한 기능을 지원한다.

첫째, 개념 데이터 모델은 사용자와 시스템 개발자가 데이터?터 모델은 추상적이다. 그렇기 때문에 그 모델은 상위의 문제에 대한 구조화를 쉽게 하며, 사용자와 개발자가 시스템 기능에 대해서 논의할 수 있는 기반을 형성한다.

둘째, 개념 데이터 모델은 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용하다. 일반적으로 매우 고립된(Stand Alone) 시스템도 간단하게 추상적 모델링을 통해서 좀더 쉽게 표현되고 설명된다.

논리 데이터 모델링(Logical Data Modeling)

논리 데이터 모델링은 데이터 모델링 프로세스의 Input으로써 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정이라 할 수 있다. 논리 데이터 모델링의 결과로 얻어지는 논리 데이터 모델은 데이터 모델링이 최종적으로 완료된 상태라고 정의할 수 있다. 즉 물리적인 스키마 설계를 하기 전 단계의‘데이터 모델’상태를 일컫는 말이다.

논리 데이터 모델링의 핵심은 어떻게 데이터에 액세스하고 누가 데이터에 액세스하며, 그러한 액세스는 전산화와는 독립적으로, 다시 말해서 누가(Who), 어떻게(How) 그리고 전산화는 별개로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실들을 인식하여 기록하는 것이며 이것은 기법으로서의 의미를 넘어 하나의 철학이라고도 할 수 있다. 특히 데이터 모델링 과정에서 가장 핵심이 되는 부분이 논리 데이터 모델링이라고 할 수 있다.

데이터 모델링이란 모델링 과정을 통해어그램이라는 그림으로 그려내는 과정을 말하는 것이 아니다. 시스템 구축을 위해서 가장 먼저 시작할 기초적인 업무 조사를 하는 초기 단계부터 인간이 결정해야 할 대부분의 사항을 모두 정의하는 시스템 설계의 전 과정을 지원하는‘과정의 도구’라고 해야 할 것이다.

이 단계에서 수행하는 또 한가지 중요한 활동은 정규화이다. 정규화는 논리 데이터 모델 상세화 과 정의 대표적인 활동으로 논리 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 속성들이 가장 적절한 엔터티에 배치되도록 함으로써 좀더 신뢰성있는 데이터 구조를 얻는데 목적이 있다.

논리 데이터 모델의 상세화는 식별자 확정, 정규화, M:M 관계 해소, 참조 무결성 규칙 정의 등을 들 수 있으며, 추가적으로 이력 관리에 대한 전략을 정의하여 이를 논리 데이터 모델에 반영함으로써 데이터 모델링을 완료하게 된다. 이에 대한 상세한 내용은 제3장 논리 데이터 모델링에서 다루게 될 것이다.

물리 데이터 모델링(Physical Data Modeling)

데이터 모델링 과정의 세 번째 단계인 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룬다. 데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의를 물리적 스키마라고 한다. 이 단계에서 결정되는 것은 테이블, 칼럼 등으로 표현되는 물리적인 저장 구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법 등이 있다.

계층적 데이터베이스 관리 시스템 환경에서는 데이터베이스 관리자가 물리적 스키마를 설계하고 구현하기 위해서 보다 많은 시간을 투자하여야 한다. 계층적 데이터베이스 관리 시스템 환경에서의 물리적 스키마 설계의 예는 데이터의 디스크상의 위치, 색인화할 레코드, 다양한 최적화 문제 등이다.

이에 비해, 논리 데이터 모델은 매체에 물리적으로 구현되는 것과는 독립적으로 여겨진다. 현실적으로 물리 데이터 모델을 계층적 데이터베이스 관리 시스템에 구현하는 것은 그것이 구현될 하드웨 어와 밀접한 관계를 맺고 있다. 그러나 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 출현으로 인해 그 초점이 개념 및 논리 데이터베이스 설계로 이동하고 있다. 그래서 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용하는 조직에서는 데이터베이스 관리자가 잘 유지해야 하는 데이터 항목의 발견과 데이터 항목 간에 존재하는 논리 관계를 이해하는데 더 많은 시간을 할애한다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 출현으로 인하여 물리적 데이터베이스 설계와 관련된 문제들은 많은 부분 관계형 데이터베이스 관리 시스템 소프트웨어에서 처리되고 있다.

출처 : DB 포탈 사이트 DBguide.net