Day 1 - 데이터 모델링 개요

쇼핑몰 하나를 모델로 옮긴다면

온라인 쇼핑몰에는 고객이 있고, 상품이 있고, 고객이 상품을 주문한다. 이 문장을 데이터베이스로 옮기려면 먼저 "무엇을 저장할지"를 그림으로 정해야 한다. 그 그림을 그리는 과정이 데이터 모델링이다.

• 이번 주 내내 같은 쇼핑몰을 예로 쓴다. 등장하는 것은 고객·상품·주문·주문상품·배송 정도다.
• 모델링은 SQL 을 쓰기 전 단계다. 테이블을 만들기 전에 테이블이 될 후보와 그 사이의 연결을 정한다.

정의

• 세 정의는 서로 다른 말이 아니라 같은 일을 다른 각도에서 본 것이다.
• 모델링은 설계만이 아니라 업무를 분석하는 수단이기도 하다. 모델을 그리다 보면 업무 규칙이 드러난다.

모델링의 세 가지 특징

• 추상화는 "공통점만 남긴다"는 뜻이다. 고객마다 키·취미가 달라도 쇼핑몰 업무에 필요한 이름·연락처·주소만 남긴다.
• 명확화는 해석이 갈리지 않게 하는 것이다. 단순화와 헷갈리기 쉬운데, 단순화는 쉽게 표현하는 것이고 명확화는 정확하게 표현하는 것이다.

세 가지 관점

모델링은 업무를 세 방향에서 바라본다.

• SQLD 1과목은 이 가운데 데이터 관점을 주로 다룬다.
• 상관 관점의 영문 표현이 Interaction 이다. 보기에서 "Data / Process / Interaction" 짝을 맞추는 식으로 물을 수 있다.

모델링은 왜 중요한가

• 파급 효과는 "모델 하나 고치면 연쇄로 고칠 것이 많다"는 뜻이다. 그래서 모델은 초기에 신중하게 정한다.
• 데이터 품질 문제는 오래 쌓인 뒤에 드러나는 경우가 많아 나중에 바로잡기 어렵다. 모델을 처음부터 잘 잡는 것이 가장 싼 해결책이다.

모델링할 때 피해야 할 세 가지

• 비유연성을 줄이려면 데이터 정의와 프로세스를 분리한다. 결제 수단을 칼럼이 아니라 별도 데이터(코드)로 두면 새 수단은 행 하나만 추가하면 된다.
• 중복은 비일관성으로 이어지기 쉽다. 중복된 두 값 중 하나만 고치면 서로 다른 값이 남기 때문이다.

⚠️ 중요성 3가지(Leverage·Conciseness·Data Quality)와 유의점 3가지(Duplication·Inflexibility·Inconsistency)를 섞어 놓은 보기에 주의한다. "비일관성"은 피해야 할 것이고, "데이터 품질"은 지켜야 할 것이다.

데이터 모델의 3요소

이 3요소가 각각 Day 3(엔터티), Day 4(속성), Day 5(관계)의 주제다.

집합과 개별을 부르는 말

모델링에서는 "고객"이라는 틀과 "홍길동 고객" 한 명을 구분해 부른다.

엔터티 : 고객
  ├─ 인스턴스 1 : 고객번호 C001, 고객명 홍길동
  └─ 인스턴스 2 : 고객번호 C002, 고객명 김영희
 
속성   : 고객명
속성값 : 홍길동, 김영희

• 테이블로 옮기면 엔터티는 테이블, 인스턴스는 행, 속성은 칼럼, 속성값은 칸 하나의 값에 대응한다.
• 관계의 개별 단위를 페어링이라 부른다. "홍길동이 주문 O1001 을 했다"는 고객-주문 관계의 페어링 하나다.

ERD 와 작성 순서

ERD(Entity Relationship Diagram)는 엔터티와 관계를 그림으로 나타낸 것이다. 1976년 피터 첸(Peter Chen)이 제안한 E-R 모델에서 출발했다.

• 엔터티는 사각형으로 그리고, 엔터티 사이를 관계선으로 잇는다.
• 표기법은 여러 가지다. 실무에서 쓰는 것은 IE(Information Engineering) 표기법과 Barker 표기법이며, Day 5 에서 비교한다.

ERD 는 보통 다음 순서로 그린다.

• 배치할 때는 중요한 엔터티를 왼쪽 위에 둔다. 사람의 눈이 왼쪽 위에서 오른쪽 아래로 움직이기 때문이다.
• 쇼핑몰이라면 업무의 중심인 주문을 가운데 가까이, 고객과 상품을 그 주위에 둔다. 배치 규칙은 교재마다 표현이 조금씩 다르지만 "읽기 쉬운 쪽으로 중요한 것을 둔다"는 취지는 같다.

  ┌──────┐   주문한다    ┌──────┐   포함한다   ┌──────────┐   대상이다   ┌──────┐
  │ 고객 │ ────────────── │ 주문 │ ──────────── │ 주문상품 │ ──────────── │ 상품 │
  └──────┘               └──────┘              └──────────┘              └──────┘

좋은 데이터 모델의 요소

• 중복 배제와 통합성은 비슷해 보인다. 중복 배제는 같은 사실을 두 번 저장하지 않는 것이고, 통합성은 조직 전체 관점에서 같은 데이터를 하나로 정의하는 것이다.
• 데이터 재사용을 높이려면 데이터를 특정 화면·프로그램에 맞춰 쪼개지 않는다. 회원 가입 화면과 주문 화면이 같은 고객 데이터를 본다.

내일은 모델링을 세 단계(개념·논리·물리)로 나누는 방법과, 데이터베이스를 세 층으로 보는 3단계 스키마를 다룬다.

📖 용어

• 추상화 : 현실의 여러 대상에서 공통점만 뽑아 하나의 틀로 묶는 일.
• 명확화 : 한 가지 뜻으로만 읽히도록 애매함을 없애는 일.
• 파급 효과(Leverage) : 모델 하나를 바꾸면 딸린 프로그램과 테이블이 줄줄이 바뀌는 성질.
• 비유연성(Inflexibility) : 업무가 조금만 바뀌어도 모델을 크게 고쳐야 하는 상태.
• 비일관성(Inconsistency) : 서로 연관된 데이터가 맞지 않는 값을 갖는 상태.
• 인스턴스(어커런스) : 엔터티라는 틀에 실제로 담긴 하나하나의 값 묶음. 테이블의 행에 해당한다.
• 페어링(Pairing) : 관계에 참여한 인스턴스 한 쌍. "홍길동-주문 O1001" 같은 연결 하나.
• ERD : 엔터티와 관계를 그림으로 나타낸 도표.