SQLD 데이터 모델링의 이해 : 개념부터 기출문제까지 완벽 정리

데이터 모델링이란?

데이터모델링(Data Modeling)은 현실 세계의 데이터를 체계적으로 구조화하여 데이터베이스에 저장할 수 있도록 설계하는 과정이다. 데이터를 논리적으로 표현하고 최적의 데이터베이스 구조를 설계하기 위한 필수 개념이다. SQLD 시험에서는 데이터 모델링의 원칙, 기법, 개념적·논리적·물리적 모델링 등이 중요한 출제 범위에 포함된다.

 

 

데이터 모델링의 중요성

데이터 모델링은 데이터베이스의 성능, 무결성, 확장성을 결정하는 핵심 요소이다. 잘 설계된 데이터 모델은 중복을 최소화하고 데이터 간의 관계를 명확하게 정의하여 유지보수성을 높인다. 또한 데이터 품질을 향상하며 개발 과정에서 요구사항 변경에 유연하게 대응할 수 있도록 한다.

 

 

데이터 모델링의 3단계

• 개념적 모델링 (Conceptual Modeling) : 현실 세계의 개념을 추상화하여 엔터티와 관계를 정의하는 과정이다.
• 논리적 모델링 (Logical Modeling) : 개념적 모델을 논리적으로 정리하여 정규화를 적용하고 테이블과 속성을 설계하는 단계이다.
• 물리적 모델링(Physical Modeling) : 논리적 모델을 실제 데이터베이스 시스템에서 구현하는 단계로 성능 최적화와 스토리지 구조 설계가 포함된다.

 

 

데이터 모델링의 원칙

• 무결성(Integrity) : 데이터의 정확성과 일관성을 유지해야 한다.
• 최소 데이터 중복(Minimum Redundancy) : 동일한 데이터를 중복 저장하지 않도록 설계해야 한다.
• 데이터 독립성(data Independence) : 데이터베이스 구조가 변경되어도 애플리케이션에 미치는 영향을 최소화해야 한다.
• 확장성 (Scalability) : 향후 데이터 증가 및 요구사항 변경에 유연하게 대응할 수 있어야 한다.

 

 

정규화와 반정규화

• 정규화(Normalization) : 데이터의 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 테이블을 분리하는 과정이다.
• 반정규화(Denormalization) : 성능 최적화를 위해 일부 정규화된 테이블을 다시 합치거나 중복을 허용하는 기법이다.

 

 

엔터티와 속성

엔터티(Entity)는 데이터베이스에서 저장할 대상이며 여러 개의 속성(Attrubute)으로 구성된다. 속성에는 기본키(Primary Key, PK)와 외래키(Foreign Key, FK)가 포함되며 이를 통해 테이블 간의 관계를 정의할 수 있다. 데이터 모델링에서 올바른 엔터티와 속성을 설계하는 것이 데이터베이스 성능에 큰 영향을 미친다.

 

 

관계와 식별자

데이터 모델링에서는 엔터티 간의 관계(Relationship)와 식별자(Identifier)가 중요하다. 관계는 1:1, 1:N, N:M과 같은 형태로 나타나며 식별자는 엔터티의 인스턴스를 구별하기 위해 사용된다. 기본키(PK)와 외래키(FK)를 적절하게 설정하여 관계를 정의하면 데이터의 무결성을 보장할 수 있다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

결론

데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 개념으로 SQLD 시험에서 중요한 출제 범위이다. 개념적, 논리적, 물리적 모델링을 정확히 이해하고 정규화와 반정규화의 개념을 숙지하는 것이 필요하다. 또한 엔터티와 관계, 식별자의 개념을 철저히 익혀야 데이터 모델링을 올바르게 수행할 수 있다.

 

 

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