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데이터 물리 모델링 #
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데이터 물리 모델링의 정의 #

물리 데이터 모델링(Physical Data Modeling)은 데이터 논리 모델링의 결과인 데이터 논리 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터베이스 저장 구조로 변환하는 과정이다. 물리 데이터 모델링은 관계 데이터 모델링(Relation Data Modeling)이라고도 하며 앞에서 작성된 논리적 데이터 모델을 각각의 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 특성, 기능, 성능 등을 고려하여 데이터베이스의 물리적인 구조(Schema)를 작성해가는 과정이다. 물리적 데이터 모델링 단계는 데이터 논리 모델에서 도출된 내용(개체 명칭, 속성 명칭, 데이터 형태, 길이, 값 등) 변환을 포함하여 데이터의 저장 공간, 데이터의 분산, 데이터 저장 방법 등을 고려하는 모델링의 단계이다. 이러한 과정은 실제 데이터베이스 운영 단계에서는 데이터베이스 운영 성능으로 나타날 수 있다.

데이터 물리 모델링 고려사항 #

  • 데이터 사용 분석 #

    데이터 사용량 분석은 데이터베이스 시스템의 기능 구축 및 성능에 많은 영향을 미치는 현재 데이터의 양과 이후의 데이터 증감률을 고려하여 데이터베이스의 저장 공간을 확보하고 데이터 저장 방법, 데이터 활용 방법, 데이터 활용 절차 등을 분석하는 작업이다.

  • 데이터 분산 분석 #

    데이터 분산 분석은 각 데이터에 대한 분산 요인, 집중 요인, 중복 요인을 검토하여 데이터 분산 형태에 따라 데이터 분산을 결정해 모델링을 하는 작업이다.

  • 데이터 구조 전환 #

    데이터 구조 전환은 데이터 논리 모델에 도출된 모델을 근거로 실제 데이터베이스(Database) 에 저장될 물리적 스키마(Schema) 구조로 설계 내용을 전환하는 과정이다.

  • 데이터 무결성 전환 #

    데이터 무결성 전환은 데이터 논리 모델링에서 정의한 무결성(Integrity) 관련 업무 규칙 (Business Rule)들을 물리적으로 구현하는 작업이다.

데이터 물리 모델링 과정 #

#!dot/s
"사용자 DBMS 결정" -> {"데이터 타입 크기 결정 및 업무 분석";};
"데이터 타입 크기 결정 및 업무 분석" -> {"역정규화";};
"역정규화" -> {"무결성 제약조건 정의";};
"무결성 제약조건 정의" -> {"인덱스 정의";};
"인덱스 정의" -> {"데이터베이스 생성";};

반정규화 #

반정규화 정의 #

데이터 논리 모델링의 정규화 작업이 완료된 후 데이터 물리 모델링 과정 중 시스템의 성능 향상, 개발 과정의 편의성, 운영의 단순화를 위한 반정규화 과정을 하게 된다. 반정규화 (역 정규화, De-Normalization)는 정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능 향상과 개발, 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미한다.

반정규화 종류 #

테이블 반정규화 #

  • 테이블 병합
  • 테이블 분할
  • 테이블 추가

칼럼 반정규화 #

  • 중복칼럼 추가
  • 파생칼럼 추가
  • PK에 의한 칼럼 추가
  • 응용시스템 오작동을 위한 칼럼 추가

관계 반정규화 #

  • 중복관계 추가
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