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데이터 모델링물리 데이터 모델링
42물리 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.
데이터 모델링물리 데이터 모델링
43논리-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.
데이터 모델링물리 데이터 모델링
44반정규화와 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.
데이터 모델링물리 데이터 모델링
45물리 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.
데이터 모델링모델 검증 기법
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.