개념이 연결되는 이론 학습
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개념·논리·물리 모델의 역할
개념·논리·물리 모델은 같은 대상을 서로 다른 상세 수준과 기술 의존성으로 표현한다. 개념 모델은 업무 범위와 핵심 구조, 논리 모델은 속성·식별자·관계와 정합성, 물리 모델은 특정 DBMS의 테이블·컬럼·타입과 성능·운영 구조를 설계하며 단계 간 추적성을 유지한다.
모델링 기법과 표기법 해석
모델링 기법은 업무 데이터를 발견하고 구조화하는 접근이고, 표기법은 같은 관계 의미를 기호로 표현하는 문법이다. IE·Barker 표기는 관계명, 최소·최대 기수성, 선택성과 식별성의 의미를 양방향으로 읽어야 하며 하나의 모델에서 표기 체계를 혼용하지 않는다.
주제 영역 정의와 경계 설정
주제영역은 전사 데이터를 안정적인 업무 개념 묶음으로 분류해 모델링 범위와 책임 경계를 정하는 상위 구조다. 조직도나 시스템 메뉴를 그대로 복사하지 않고 업무 생명주기, 데이터 응집도, 공유 정도, 원천 책임과 다른 영역과의 결합도를 기준으로 계층과 경계를 설정한다.
후보 엔터티 도출과 검증
후보 엔터티는 업무에서 독립적으로 관리할 필요가 있는 대상·사건·개념을 여러 근거에서 발견한 뒤, 복수 발생 가능성, 식별 가능성, 속성, 생명주기와 업무 중요성을 검증해 확정한다. 화면·보고서·역할·코드값·단순 속성을 그대로 엔터티로 채택하지 않는다.
핵심 엔터티와 식별자 원칙
핵심 엔터티는 업무의 중심 생명주기와 다수의 사건·관계를 지탱하는 안정적 데이터 대상이다. 식별자는 인스턴스를 유일하고 최소하게 구별해야 하며 후보·주·대체, 본질·인조, 내부·외부, 단일·복합 관점으로 분류하고 업무 유일성·안정성을 함께 검증한다.
관계·기수성·선택성 정의
관계는 두 엔터티의 인스턴스가 어떤 업무 의미로 연결되는지를 나타낸다. 관계명은 양방향 동사구로 명확히 읽고, 기수성은 최대 연결 수, 선택성은 최소 연결 수를 업무 규칙에 따라 정하며 식별·비식별, 재귀·병렬 관계까지 구분한다.
다대다 관계와 교차 엔터티
다대다 관계는 양쪽 인스턴스가 서로 여러 건 연결될 수 있다는 개념적 업무 규칙이다. 상세화할 때 관계 자체의 발생을 교차 엔터티로 승격하여 두 1:N 관계로 해소하고, 관계에 종속된 속성과 반복 발생 조건을 교차 엔터티에 귀속시킨다.
개념 모델 품질 검토
개념 모델 품질은 업무 범위와 핵심 개념·관계가 정확하고 빠짐없이 표현되며, 같은 대상을 중복하거나 상세 수준을 뒤섞지 않고 요구사항까지 추적할 수 있는지로 검토한다. 시나리오 워크스루, 용어·CRUD 대조와 이해관계자 검토로 결함을 찾는다.
속성 정의와 원자성
속성은 엔터티의 업무 의미를 값으로 표현하는 최소 관리 단위입니다. 원자성은 문자열 길이가 아니라 업무에서 독립적으로 식별·검색·검증·변경할 필요가 있는지를 기준으로 판단하며, 도메인·NULL·기본값·파생 규칙까지 함께 정의해야 합니다.
엔터티 상세화와 서브타입
서브타입은 슈퍼타입의 공통 속성·관계를 상속하면서 유형별 고유 속성·관계·규칙을 표현하는 논리 구조입니다. 분류 기준, 완전/불완전, 배타/포괄, 판별자와 유형 전환 규칙을 먼저 정의하고 물리 테이블 분리 여부는 뒤에서 결정합니다.
정규화와 함수 종속
정규화는 함수 종속을 근거로 중복과 삽입·수정·삭제 이상을 제거하는 논리 설계 과정입니다. 후보키와 결정자를 먼저 식별하고 1NF·2NF·3NF·BCNF를 판단한 뒤, 분해 결과의 무손실 조인과 종속성 보존을 검토해야 합니다.
이력 유형과 유효기간 모델링
이력 모델은 과거 값을 단순 보관하는 것이 아니라 어떤 사건·상태·속성이 언제 효력을 가졌는지 재현하도록 설계합니다. 발생·변경·진행 이력을 구분하고, 시점형과 기간형의 경계·현재행·중복기간·소급변경 규칙을 명확히 해야 합니다.
논리 모델 품질 검토
논리 모델 품질 검토는 ERD 모양이나 명명 준수만 확인하는 일이 아니라 요구사항과 업무 규칙이 엔터티·속성·식별자·관계·도메인·이력 구조에 완전하고 일관되게 반영되었는지 검증하는 활동입니다.
물리 요소 조사와 설계 제약
물리 모델링은 논리 구조를 곧바로 DDL로 바꾸는 단계가 아니라 DBMS 제약, 데이터량·분포·증가율, 핵심 SQL, 동시성, 배치창, 보존·보안·가용성·배포 조건을 조사해 설계 가정과 수치 근거를 확정하는 단계입니다.
논리-물리 모델 변환
논리-물리 변환은 엔터티·속성·식별자·관계의 업무 의미와 무결성을 DBMS 객체로 보존하는 매핑 작업입니다. 기본 1:1 치환뿐 아니라 M:N, 1:1, 재귀 관계, 서브타입, 이력, 코드, 파생값의 변환 전략과 변환 사유를 기록해야 합니다.
반정규화와 성능 근거
반정규화는 정규화 오류를 방치하는 것이 아니라 측정된 병목을 해결하기 위해 중복·통합·파생·요약 구조를 의도적으로 도입하는 물리 설계 결정입니다. 적용 전 대안을 비교하고 읽기 이득과 갱신·정합성 비용을 정량화한 뒤 동기화·복구·철회 기준을 정의해야 합니다.
물리 모델 품질과 구현 가능성 검토
물리 모델 품질 검토는 논리 규칙이 PK·UK·FK·NULL·CHECK와 데이터 타입에 보존되었는지, 핵심 SQL·데이터 규모·DBMS 제약·운영·보안·배포 조건에서 실제 DDL로 구현 가능한지를 확인하는 최종 설계 검증입니다.
CRUD 매트릭스로 데이터-프로세스 검증
CRUD 매트릭스는 프로세스와 데이터 객체의 생성·조회·수정·삭제 접점을 같은 분석 수준에서 교차시켜 누락·고립·책임 과다·경계 오류를 찾는 검증 도구입니다. 빈 셀이나 특정 CRUD 부재를 즉시 오류로 단정하지 말고 외부 생성·보존 정책·분석 범위를 근거로 판정해야 합니다.