[SQL] 모델링

모델링의 특징

추상화(Abstraction)	대상의 주요 특징을 추출하여 일정한 형식으로 표현한다
단순화(Simplification)	복잡한 현실세계를 그대로 표현하지 않고 보다 단순하게 표현한다 - UML이나 ERD와 같이 제한된 언어나 약속된 표기법을 사용하여 누구나 이해하기 쉽게 한다
명확화(Clarity)	모델링의 결과는 보는 사람에 다라 서로 다르게 해석되지 않고 대상을 명확하게 이해할 수 있도록 모호함이 없게 기술한다

모델링의 세 가지 관점

데이터 관점(대상, What)	업무를 구성하는 데이터에 집중하여, 어떤 데이터들이 서로 관계를 맺고 사용되는지를 모델링하는 것
프로세스 관점(처리방법, How)	업무의 흐름에 집중하여, 업무가 실제로 처리되는 일이 어떻게 처리되는지를 모델링 하는것(동적 분석, 도메인 분석 기반)
데이너와 프로세스의 상관 관점 (대상과 처리방법의 상관관계 , Interaction)	업무를 구성하는 데이터와 프로세스가 서로 어떻게 관계를 맺고 영향을 주고받는지를 모델링하는 것(CRUD분석 기반)

모델링의 세 가지 단계

개념적 데이터 모델링 (Conceptual Data Modeling)	가장 높은 추상화 레벨을 가진 모델링으로 업무와 개념 중심으로 포괄적인 수준에서 모델링 수행 EA수립할 때 많이 이용되며, 엔터티(Entity), 속성(Attribute) 도출
논리적 데이터 모델링 (Logical Data Modeling)	데이터 모델에 대한 키(Key), 속성(Attribute), 관계(Relationship)등을 표현하며 서로 다른 DBMS에 적용이 가능한 수준에서 추상화 레벨을 가지므로 재사용성이 높다 정규화를 통해 중복 데이터를 최소화 한며 식별자 도출 및 관계 정의 수행
물리적 데이터 모델링 (Physical Data Modeling)	특정 DBMS에 맞추어 구현이 가능한 수준에서 모델링을 수행하는 것으로 DBMS 성능, 보안, 가용성 을 고려하여 설계하는 것 가장 낮은 수준에서의 추상화 레벨을 가지며, 성능향상을 위해 반정규화 수행 및 테이블, 인덱스, 함수 생성