[정보처리기사 요약 2-2] 개념적/논리적 데이터 모델과 E-R(개체-관계) 모델의 이해

본문에 오류가 있을 수 있음을 감안하고 봐주시길 바랍니다.
# 문제 풀이 중 오답노트 하면서 나온 내용을 정리한 것

 

데이터 모델: 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 개념적으로 표현한 개념적 모형이다. 데이터, 데이터의 관계, 데이터의 의미 및 일관성, 제약조건 등을 기술하기 위한 개념적 도구들로 구성되어 있다. 데이터의 구조를 논리적으로 표현하기 위해 지능적 도구로 사용된다.

• 데이터 모델 구성 요소
  • 개체(Entity): 데이터베이스에 표현하려는 것으로 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체이다. 실세계에서 독립적으로 존재하는 유형, 무형의 정보로서 서로 연관된 몇 개의 속성으로 구성된다. 유일한 식별자에 의해 식별되며 다른 개체와 하나 이상의 관계가 있다.

                 - 속성: 개체가 가지고 있는 특성, ex) 교수번호, 성명, 전공, 소속     

                 - 개체 타입: 속성으로만 기술된 개체의 정의

                 - 개체 인스턴스: 개체를 구성하고 있는 각 속성들이 값을 가져 하나의 개체를 나타내는 것으로 개체 어커런스(Occurrence)라고도 한다.

                 - 개체 세트: 개체 인스턴스의 집합

• 속성(Attribute): 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적인 단위이다. 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당한다. 속성은 개체를 구성하는 항목으로 개체의 특성을 기술한다. 속성의 수를 디그리(Degree) 또는 차수라고 한다.

        - 속성의 특성에 따른 분류

분류	내용
기본(Basic) 속성	· 업무 분석을 통해 정의한 속성 · 속성 중 가장 많고 일반적임 · 업무로부터 분석한 속성이라도 업무상 코드로 정의한 속성은 기본 속성에서 제외됨
설계(Designed) 속성	· 원래 업무상 존재하지 않고 설계 과정에서 도출해내는 속성 · 업무에 필요한 데이터 외에 데이터 모델링을 위해 업무를 규칙화하려고 속성을 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성
파생(Derived) 속성	· 다른 속성으로부터 계산이나 변형 등의 영향을 받아 발생하는 속성 · 파생 속성은 되도록 적은 수를 정의하는 것이 좋음

    - 속성의 개체 구성 방식에 따른 분류

분류	내용
기본키 속성	개체를 유일하게 식별할 수 있는 속성
외래키 속성	다른 개체와의 관계에서 포함된 속성
일반 속성	개체에 포함되어 있고 기본키, 외래키에 포함되지 않는 속성

• 관계(Relationship): 개체와 개체 사이의 논리적인 연결을 의미함, 관계형·계층형·네트워크형 데이터베이스를 구분하는 기준

        - 관계의 형태

형태	내용
일 대 일(1:1)	개체 집합 A의 각 원소가 개체 집합 B의 원소 한 개와 대응하는 관계
일 대 다(1:N)	개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러 개와 대응하고 있지만 개체 집합 B의 각 원소는 개체 집합 A의 원소 한 개와 대응하는 관계
다 대 다(N:M)	개체 집합 A의 각 원소는 개체 집합 B의 원소 여러 개와 대응하고 개체 집합 B의 각 원소도 개체 집합 A의 원소 여러 개와 대응하는 관계

 

        - 관계의 종류

종류	내용
종속(Dependent) 관계	· 두 개체 사이의 주 · 종 관계를 표현한 것 · 식별 관계와 비식별 관계가 있음
중복(Redundant) 관계	두 개체 사이에 2번 이상의 종속 관계가 발생하는 관계
재귀(Recursive) 관계	개체가 자기 자신과 관계를 갖는 것으로 순환 관계(Recursive Relationship)라고도 함
배타(Exclusive) 관계	개체의 속성이나 구분자를 기준으로 개체의 특성을 분할하는 관계로 배타 AND 관계와 배타 OR 관계로 구분됨

• 데이터 모델 종류
  • 개념적 데이터 모델: 현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정이다. 정보 모델이라고도 하며 대표적인 개념적 데이터 모델로는 E-R 모델이 있다.
  • 논리적 데이터 모델: 개념적 모델링 과정에서 얻는 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정이다. 단순한 데이터 모델이라고도 한다. 특정 DBMS는 특정 논리적 데이터 모델을 하나만 선정하여 사용한다. 논리적 데이터 모델은 데이터 간의 관계를 어떻게 표현하느냐에 따라 관계 모델·계층 모델·네트워크 모델(오너-멤버 관계)로 구분한다.
  • 물리적 데이터 모델: 실제 컴퓨터에 데이터가 저장되는 방법을 정의하는 물리 데이터베이스 설계 과정이다.
• 데이터 모델의 구성 요소

요소	내용
구조(Structure)	논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현
연산(Operation)	데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
제약조건(Constraint)	데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약조건

 

 

E-R(개체-관계) 모델: 개체와 개체 간의 관계를 기본 요소로 이용하여 현실 세계의 무질서한 데이터를 개념적인 논리 데이터로 표현하기 위한 방법이다. 피터 첸(Peter Chen)이 제안하였다. 개념적 데이터 모델의 가장 대표적인 것이며 개체 타입과 이들 간의 관계 타입을 이용해 현실 세계를 개념적으로 표현한다. 데이터를 개체·관계·속성으로 묘사하며 1:1 · 1:N · N:M 등의 관계 유형을 제한 없이 나타낼 수 있다.

기호	기호 이름	의미
	사각형	개체(Entity) 타입 # 관계 집합의 속성
	마름모	관계(Relationship) 타입 # 관계의 집합
	타원	속성(Attribute)
	이중 타원	다중값 속성(복합 속성)
	밑줄 타원	기본키 속성
	복수 타원	복합 속성
	관계	1:1 · 1:N · N:M 등의 개체 간 관계에 대한 대응수를 선 위에 기술함
	선, 링크	개체 타입과 속성을 연결 # 개체 집합과 관계 집합의 연결

 

 

관계형 데이터 모델: 2차원적인 표를 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 DB 구조를 말한다. 기본키와 이를 참조하는 외래키로 데이터 간의 관계를 표현하며 계층 모델과 망 모델의 복잡한 구조를 단순화시킨 모델이다. 관계형 모델의 대표적인 언어는 SQL이며 1:1 · 1:N · N:M 관계를 자유롭게 표현할 수 있다.