데이터 논리 모델링의 정의 #

데이터 논리 모델링(Logical Data Modeling)이란 데이터베이스 설계 프로세스의 기초 설계 단계로써 비즈니스 정보의 구조와 규칙을 명확하게 표현할 수 있는 기법이다. 또한 E-R다이어그램으로 표현된 개념적 구조를 데이터베이스에 저장할 형태로 표현한 논리적 구조이며 물리적인 스키마(Schema) 설계를 하기 전 단계의 데이터 모델 상태를 일컫는 말이다.

그림1. 아사달 홈페이지

데이터 논리 모델링의 목적 및 효과 #

• 개념적 모델링 과정에서 추출된 속성들의 관계를 관계형 데이터베이스 이론에 맞게 설계한다.
• 해당 모델(Model)에 대한 데이터 관점에서의 명확한 이해를 할 수 있다.
• 데이터의 일관성 및 정확성 유지를 위한 규칙을 생성한다.
• 정규화를 통한 안정적인 데이터베이스 설계의 기초가 된다.
• 사용자와의 명확한 의사소통을 위한 수단으로 활용된다.
• 전사적인 통합 데이터 체계를 확립한다.

데이터 논리 모델링 필수 요소 #

• 업무를 잘 파악하고 있는 사용자와 함께 데이터 모델링을 진행해야 한다.
• 절차보다는 데이터 사용에 초점 맞추고 모델링을 진행해야 한다.
• 데이터의 구조(Structure)와 무결성(Integrity)을 함께 고려해야 한다.
• 개념화(Conceptualization)와 정규화(Normalization) 기법을 적용해야 한다.
• 가능하면 다이어그램(Diagram)을 사용하여 모델링의 업무를 표현해야 한다.
• 데이터 모델링을 지원하는 데이터 사전을 미리 구축해야 한다.

데이터 논리 모델 품질 기준 #

• 정확성(요구사항의 정확한 반영 및 표기법,업무규칙의 정확도)
• 완전성(모델 표현의 완성도 및 필요한 항목 및 요구사항들의 작성 유무)
• 준거성(데이터 표준,표준화의 규칙 준수 유무)
• 일관성(공통적으로 사용되는 엔티티의 일관성있는 정의 유무)
• 활용성(데이터 모델의 유연성 유무(업무 변화에 유연하게 대응 가능 유무)

정규화 #

정규화 정의 #

정규화는 관계형 데이터베이스 설계 중 논리적 데이터 모델을 일관성이 있고 중복을 제거하여, 보다 안정성을 갖는 데이터구조화 프로세스를 통한 자료구조로 만들기 위해 6단계의 정규형 단계를 거친다.

정규화 과정 #