[SQL 개념 정리 16] SQL을 활용한 데이터 모델링 1️⃣ (데이터 모델링 기초 이해, 데이터 모델링의 구성 요소, 정규화와 비정규화, 데이터베이스 키와 무결성 제약 조건)

데이터 모델링 기초 이해

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데이터베이스 기본 개념

• 데이터베이스(Database):
  • 데이터를 조직적으로 저장하고 관리하는 시스템입니다. 다양한 애플리케이션에서 데이터를 효율적으로 접근하고 조작할 수 있도록 구조화되어 있습니다.
  • 데이터베이스는 대량의 데이터를 안전하게 저장하고, 빠르게 접근하여 필요한 정보를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 테이블(Table):
  • 테이블은 데이터베이스의 기본 구성 요소로, 행(Row)과 열(Column)로 구성된다.
  • 각 행은 데이터의 개별 레코드(예: 한 명의 고객)를 나타내며, 각 열은 특정 속성(예: 고객 이름, 전화번호 등)을 나타냅니다.
  • 예시: 고객 테이블에서는 각 행이 고객 한 명의 정보를 포함하고, 열은 고객의 이름, 주소, 전화번호 등을 저장합니다.
• RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템):
  • RDBMS는 SQL을 사용하여 데이터를 관리하고, 테이블 간의 관계를 설정해 관계형 데이터베이스 구조를 유지하는 시스템입니다.
  • 주요 RDBMS에는 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server 등이 있으며, 이들은 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리할 수 있도록 지원합니다.
  • 관계 설정: 테이블 간의 관계는 외래 키(Foreign Key) 등을 통해 설정할 수 있으며, 이를 통해 데이터 간 연결을 만들고 효율적인 조회가 가능하게 합니다.

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데이터 모델링의 정의 및 목적

• 데이터 모델링(Data Modeling):
  • 데이터 모델링은 비즈니스 요구사항에 맞게 데이터를 구조화하고, 데이터베이스로 설계하는 과정입니다.
  • 단순히 데이터를 저장하는 것뿐만 아니라 데이터의 관계와 흐름을 체계화하여 데이터 무결성을 유지하고 중복을 최소화하는 것이 목표입니다.
• 데이터 모델링의 목적:
  • 비즈니스 요구사항 반영: 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있도록 비즈니스의 실제 요구를 반영합니다.
  • 데이터 무결성 유지: 데이터의 일관성과 정확성을 보장합니다. 데이터 무결성은 데이터베이스가 올바른 상태를 유지하도록 도와줍니다.
  • 데이터 중복 최소화: 저장 공간을 절약하고, 데이터 변경 시 일관성을 유지하기 위해 중복을 최소화합니다.
  • 데이터베이스 성능 최적화: 모델링을 통해 데이터를 빠르게 조회할 수 있도록 데이터베이스를 최적화합니다.

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데이터 모델링 과정

데이터 모델링은 일반적으로 개념적 모델링, 논리적 모델링, 물리적 모델링의 3단계로 구성됩니다. 이 과정은 추상적인 개념부터 구체적인 구현 단계까지 차례로 진행됩니다.

1. 개념적 모델링 (Conceptual Modeling):
   • 데이터베이스에 저장할 데이터를 큰 틀에서 정의하고, 각 데이터의 관계를 이해하는 단계입니다.
   • ERD(Entity-Relationship Diagram)와 같은 시각적 다이어그램을 활용해 엔터티(Entity)와 관계(Relationship)를 설정합니다.
   • 예: 고객, 주문, 제품이라는 세 가지 주요 엔터티가 있고, 주문은 고객과 제품 엔터티와 관계가 있습니다.
2. 논리적 모델링 (Logical Modeling):
   • 개념적 모델링에서 정의한 엔터티를 구체적인 데이터베이스 구조로 변환하는 단계입니다.
   • 테이블과 각 열(Column)의 데이터 타입을 정의하고, 기본 키(Primary Key)와 외래 키(Foreign Key)를 설정합니다.
   • 예: 고객 테이블에 customer_id를 기본 키로 설정하고, 주문 테이블에 customer_id를 외래 키로 추가하여 두 테이블 간 관계를 설정합니다.
3. 물리적 모델링 (Physical Modeling):
   • 논리적 모델을 실제 데이터베이스에 구현하는 단계입니다. SQL로 테이블을 생성하고, 인덱스를 추가하는 등 성능 최적화를 고려해 데이터베이스를 최종적으로 구축합니다.
   • 데이터베이스 성능을 높이기 위해 인덱스를 적용하거나 테이블을 파티셔닝(Partitioning)할 수 있습니다.
   • 예: SQL을 사용해 고객 테이블과 주문 테이블을 생성하고, 성능을 높이기 위해 customer_id 열에 인덱스를 추가합니다.

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데이터 모델링의 구성 요소

데이터 모델링의 주요 구성 요소는 엔터티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)이며, 이들을 시각화한 ERD(Entity-Relationship Diagram)를 통해 데이터베이스의 구조와 데이터 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.

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엔터티(Entity)

엔터티는 데이터베이스에 저장할 주요 항목을 의미하며, 보통 물리적 객체(예: 고객, 제품)나 추상적 개념(예: 주문, 거래) 등과 같이 데이터로 표현할 수 있는 대상입니다.

 

엔터티의 특징

• 독립적인 존재: 엔터티는 독립적인 존재로, 고유의 특성을 가지며, 다른 엔터티와 관계를 형성할 수 있습니다.
• 저장할 필요가 있는 데이터: 엔터티로 정의된 항목은 데이터베이스에 저장할 가치가 있는 정보여야 합니다.

엔터티의 예

• 고객(Customer): 고객 정보가 포함된 엔터티로, 고객 ID, 이름, 주소 등의 속성을 가질 수 있습니다.
• 제품(Product): 제품 정보가 포함된 엔터티로, 제품 ID, 이름, 가격 등의 속성을 포함합니다.
• 주문(Order): 고객이 주문한 내역을 저장하는 엔터티로, 주문 ID, 주문 날짜, 주문한 제품 목록 등의 속성을 가질 수 있습니다.

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속성(Attribute)

속성은 엔터티의 특징을 나타내는 세부 항목으로, 엔터티가 가지는 각 특성을 설명하는 데이터 요소입니다.

 

속성의 특징

• 각 속성은 단일한 값을 가지며, 엔터티의 특성을 명확하게 정의합니다.
• 속성은 여러 가지 데이터 타입을 가질 수 있으며, 문자열, 숫자, 날짜 등의 형식으로 데이터를 저장합니다.

속성의 예

• 고객 엔터티의 속성: 고객 ID, 이름, 이메일, 연락처, 주소 등.
• 제품 엔터티의 속성: 제품 ID, 이름, 가격, 제조사 등.
• 주문 엔터티의 속성: 주문 ID, 주문 날짜, 고객 ID, 주문 총액 등.

속성의 유형

• 기본 속성: 가장 기본적인 속성으로, 예를 들어 고객 엔터티에서 고객 이름이나 이메일은 기본 속성이 됩니다.
• 기본 키 속성: 각 엔터티에서 고유하게 식별할 수 있는 키를 기본 키로 지정합니다. 예를 들어, 고객 엔터티의 고객 ID는 기본 키로 사용될 수 있습니다.
• 외래 키 속성: 다른 엔터티의 기본 키를 참조하는 속성으로, 엔터티 간의 관계를 설정합니다. 예를 들어, 주문 엔터티에서 고객 ID는 고객 엔터티의 기본 키를 참조하는 외래 키로 사용될 수 있습니다.

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관계(Relationship)

관계는 엔터티 간의 연결을 나타내며, 관계형 데이터베이스의 핵심 요소입니다. 관계는 두 엔터티가 어떻게 연결되고 상호작용하는지를 정의합니다.

 

관계의 유형

1. 1:1 관계(One-to-One):
   • 두 엔터티가 1:1로 연결되어 있는 경우입니다.
   • 예: 사용자와 프로필 정보 간의 관계에서, 각 사용자는 하나의 프로필 정보만 가질 수 있고, 각 프로필 정보는 하나의 사용자에만 속합니다.
2. 1관계(One-to-Many):
   • 한 엔터티가 여러 다른 엔터티와 연결될 수 있는 경우입니다.
   • 예: 고객과 주문 간의 관계에서, 한 명의 고객이 여러 개의 주문을 할 수 있지만, 각 주문은 하나의 고객에만 속합니다.
3. N관계(Many-to-Many):
   • 여러 엔터티가 다수의 다른 엔터티와 연결될 수 있는 경우입니다.
   • 예: 학생과 수업 간의 관계에서, 한 학생은 여러 수업을 들을 수 있고, 각 수업에는 여러 학생이 등록될 수 있습니다.
   • *연결 엔터티(또는 교차 테이블)**를 사용하여 이를 구현합니다. 예를 들어 수강이라는 교차 테이블을 통해 학생과 수업 간의 N관계를 정의할 수 있습니다.

관계의 예

• 고객-주문 관계: 고객과 주문은 1관계를 가집니다. 각 고객은 여러 주문을 할 수 있지만, 각 주문은 하나의 고객에 속합니다.
• 제품-카테고리 관계: 제품과 카테고리는 N관계를 가질 수 있습니다. 각 제품은 여러 카테고리에 속할 수 있고, 각 카테고리에는 여러 제품이 포함될 수 있습니다.

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ERD(Entity-Relationship Diagram)

ERD는 엔터티, 속성, 관계를 시각화한 다이어그램으로, 데이터 모델링의 중요한 도구입니다. ERD를 통해 데이터베이스 설계 초기에 데이터의 흐름과 구조를 이해하고, 필요한 테이블과 관계를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

 

ERD의 구성 요소

1. 엔터티: 사각형으로 표현되며, 각 엔터티에는 엔터티 이름이 명시됩니다.
2. 속성: 엔터티 내부에 속성 이름이 기재되며, 기본 키는 밑줄로 표시하여 식별할 수 있습니다.
3. 관계: 선으로 연결하여 두 엔터티 간의 관계를 나타냅니다. 1:1, 1, N관계가 각기 다른 표기법으로 표시될 수 있습니다.

ERD의 역할

• 구조 파악: 데이터베이스가 저장할 데이터를 구조적으로 이해하고, 데이터의 흐름을 시각적으로 확인합니다.
• 효율적인 설계: 데이터베이스 구축 전에 데이터를 구조적으로 설계하여 향후 유지보수와 확장을 용이하게 합니다.
• 소통 도구: 개발자, 데이터베이스 관리자, 비즈니스 이해관계자 간의 커뮤니케이션을 돕고, 데이터 모델에 대한 이해를 높여줍니다.

ERD 작성 예시

 

고객, 주문, 제품 간의 관계를 ERD로 작성할 때:

• 고객은 주문과 1관계, 주문은 고객과 1:1 관계, 주문과 제품 간에는 N관계를 가질 수 있습니다.
• N관계를 구현하기 위해 주문 상세(Order Details)와 같은 연결 테이블을 사용하여 주문-제품 간 관계를 정의할 수 있습니다.

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데이터 모델링의 핵심 개념: 정규화와 비정규화

데이터베이스 정규화(Normalization)와 비정규화(Denormalization)는 데이터베이스 성능과 무결성을 유지하기 위해 매우 중요한 개념입니다. 각 과정은 데이터베이스를 어떻게 설계할지 결정하는데 도움이 되며, 이를 통해 데이터 중복을 최소화하거나 조회 속도를 최적화할 수 있습니다

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정규화(Normalization)

정규화는 데이터의 중복을 줄이고 데이터 무결성을 높이기 위해 테이블을 구조화하는 과정입니다. 정규화를 통해 데이터베이스가 데이터의 일관성과 효율성을 유지하도록 설계합니다. 각 단계는 테이블을 세분화하여 데이터 중복을 줄이고 데이터를 효율적으로 관리하는 방식으로 진행됩니다.

 

정규화의 단계

1. 1차 정규형(1NF):
   • 각 열이 원자값(단일 값)만을 가지도록 분해하는 단계입니다.
   • 테이블의 모든 열이 반복되는 그룹 없이, 하나의 값만을 포함하도록 설계합니다.
   • 예: 만약 고객 테이블에 여러 개의 전화번호가 있다면, 전화번호를 별도의 테이블로 분리하거나 각 전화번호를 별도의 열로 나눕니다.
2. 2차 정규형(2NF):
   • 기본 키에 완전히 종속되지 않은 속성을 제거하는 단계입니다.
   • 1차 정규형을 만족한 상태에서 부분 함수 종속성을 제거하여 기본 키에만 완전히 종속되도록 테이블을 분리합니다.
   • 예: 만약 주문 테이블에서 주문 정보와 고객 주소가 함께 저장된다면, 고객 주소는 주문과는 관련이 없으므로 이를 분리해 고객 테이블에 저장합니다.
3. 3차 정규형(3NF):
   • 기본 키와 이행적으로 종속된 속성을 제거하여 더 세분화하는 단계입니다.
   • 2차 정규형을 만족한 상태에서 기본 키가 아닌 다른 속성 간에 종속 관계가 발생하지 않도록 테이블을 세분화합니다.
   • 예: 만약 직원 테이블에 부서 이름과 부서 위치가 함께 저장된다면, 부서 이름에 따라 부서 위치가 결정되는 이행 종속성이므로 부서 정보를 별도의 테이블로 분리합니다.

정규화의 장점

• 데이터 중복 최소화: 저장 공간을 절약하고, 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다.
• 데이터 무결성 강화: 데이터가 중복될 가능성이 줄어들고, 한 곳에서 수정이 이루어지면 전체 데이터에 반영되므로 무결성이 높아집니다.

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비정규화(Denormalization)

비정규화는 데이터의 조회 속도를 높이기 위해 일부 테이블을 병합하거나 중복을 허용하는 과정입니다. 이는 정규화된 데이터베이스가 성능상 효율적이지 못할 때 필요한 조치입니다.

 

비정규화의 필요성

• 비정규화는 데이터가 정규화된 상태일 때 자주 발생하는 복잡한 조인 연산을 줄이기 위해 수행됩니다.
• 조회 성능 최적화가 필요할 때 적용할 수 있으며, 특히 대규모 데이터 분석 또는 실시간 응답 속도가 중요한 애플리케이션에 유용합니다.

비정규화의 예

• 고객 정보와 주문 정보를 하나의 테이블에 저장하여, 주문과 관련된 데이터를 조회할 때 조인 없이 한 번에 필요한 모든 정보를 가져오도록 합니다.

비정규화의 장단점

• 장점: 데이터 조회 속도가 빨라집니다. 필요한 데이터를 조인 없이 바로 조회할 수 있으므로 쿼리 성능이 높아집니다.
• 단점: 데이터 중복이 발생하여 저장 공간이 늘어나고, 중복된 데이터가 수정될 경우 여러 곳에서 동일한 수정이 필요해 데이터 일관성 유지가 어려워질 수 있습니다.

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요약

• 정규화는 데이터 중복을 줄이고 무결성을 유지하는 데 집중한 과정으로, 여러 단계의 세분화를 통해 데이터를 최적화합니다.
• 비정규화는 조회 성능을 개선하기 위해 일부 데이터 중복을 허용하고 테이블을 결합하여 정규화된 데이터베이스의 성능을 향상시키는 방법입니다.

데이터베이스를 설계할 때는 정규화와 비정규화의 균형을 고려하여 데이터의 일관성과 조회 속도를 모두 만족시키는 최적의 구조를 설계하는 것이 중요합니다.

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데이터베이스 키와 무결성 제약 조건

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데이터베이스 키의 종류

데이터베이스 키는 테이블의 각 행(레코드)을 고유하게 식별하거나, 테이블 간 관계를 설정하는 역할을 합니다. 데이터베이스 키는 효율적인 데이터 관리를 위해 필수적인 요소입니다.

 

1) 기본 키(Primary Key)

• 정의: 테이블의 각 행을 고유하게 식별할 수 있는 열 또는 열들의 집합입니다.
• 특징:
  • 기본 키는 NULL 값을 가질 수 없고 중복되지 않습니다. 즉, 테이블 내에서 유일한 값을 보장합니다.
  • 테이블당 하나의 기본 키만 설정할 수 있습니다.
• 예:
  • 예를 들어, customers 테이블에서 각 고객을 식별하는 고객 ID(customer_id)를 기본 키로 설정할 수 있습니다.

  CREATE TABLE customers (
      customer_id INT PRIMARY KEY,
      customer_name VARCHAR(50),
      contact_number VARCHAR(15)
  );
  

2) 외래 키(Foreign Key)

• 정의: 다른 테이블의 기본 키를 참조하여 테이블 간의 관계를 설정하는 키입니다.
• 특징:
  • 외래 키는 데이터베이스에서 참조 무결성을 보장합니다. 즉, 외래 키에 저장된 값은 참조하는 테이블의 기본 키와 일치해야 합니다.
  • 외래 키를 통해 두 테이블 간의 연결을 만듭니다.
• 예:
  • orders 테이블에서 customer_id를 외래 키로 설정하여 customers 테이블의 customer_id와 연결합니다. 이를 통해 orders 테이블의 고객 정보는 customers 테이블에서 참조합니다.

  CREATE TABLE orders (
      order_id INT PRIMARY KEY,
      order_date DATE,
      customer_id INT,
      FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
  );
  

3) 유니크 키(Unique Key)

• 정의: 중복되지 않는 고유한 값을 갖는 키로, 테이블 내에서 특정 열의 값이 유일하도록 설정하는 제약 조건입니다.
• 특징:
  • 기본 키와는 달리, 유니크 키는 NULL 값을 허용할 수 있습니다. 그러나 각 값이 고유해야 합니다.
  • 한 테이블에서 여러 개의 유니크 키를 가질 수 있습니다.
• 예:
  • customers 테이블에서 contact_number를 유니크 키로 설정하여 중복되지 않도록 할 수 있습니다.

  CREATE TABLE customers (
      customer_id INT PRIMARY KEY,
      customer_name VARCHAR(50),
      contact_number VARCHAR(15) UNIQUE
  );
  

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무결성 제약 조건

무결성 제약 조건은 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위한 규칙입니다. 이 제약 조건들은 데이터가 유효한 상태로 유지되도록 보장하여 데이터베이스의 안정성을 높입니다.

 

1) 참조 무결성(Referential Integrity)

• 정의: 외래 키 값이 참조되는 테이블의 기본 키와 일치해야 하는 제약 조건입니다.
• 특징:
  • 참조 무결성은 두 테이블 간의 관계에서 일관성을 유지합니다.
  • 예를 들어, orders 테이블의 customer_id가 customers 테이블의 customer_id에 존재하지 않는 값을 가질 수 없습니다.
  • 참조 무결성 옵션으로 ON DELETE 및 ON UPDATE 옵션을 사용하여 참조된 데이터의 삭제 또는 업데이트 시 동작을 정의할 수 있습니다.
• 예:
  • 고객이 삭제될 때 해당 고객의 주문도 함께 삭제하려면, ON DELETE CASCADE 옵션을 설정할 수 있습니다.

  CREATE TABLE orders (
      order_id INT PRIMARY KEY,
      order_date DATE,
      customer_id INT,
      FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ON DELETE CASCADE
  );

2) 엔터티 무결성(Entity Integrity)

• 정의: 기본 키는 NULL이 될 수 없으며, 테이블 내에서 고유해야 하는 제약 조건입니다.
• 특징:
  • 기본 키를 통해 각 행이 고유하게 식별되도록 보장하여 데이터의 일관성을 유지합니다.
  • 기본 키로 설정된 열은 절대 NULL 값을 허용하지 않으며, 중복될 수 없습니다.
• 예:
  • employees 테이블에서 employee_id를 기본 키로 설정하면, 각 직원의 employee_id는 고유해야 하고 NULL이 될 수 없습니다.

  CREATE TABLE employees (
      employee_id INT PRIMARY KEY,
      employee_name VARCHAR(50)
  );

3) 도메인 무결성(Domain Integrity)

• 정의: 특정 열의 데이터가 미리 정의된 값의 범위나 조건을 만족해야 하는 제약 조건입니다.
• 특징:
  • 도메인 무결성은 특정 열에 데이터 타입, 크기, 값의 범위 등을 설정하여 데이터의 유효성을 보장합니다.
  • 예를 들어, 나이(age) 열에는 음수가 들어갈 수 없도록 설정하거나, 특정 열에 대한 값의 범위를 제한할 수 있습니다.
• 예:
  • age 열에 나이 값을 0 이상으로 설정하여 유효성을 보장하고, gender 열에는 M(남성) 또는 F(여성) 값만 들어가도록 합니다.

  CREATE TABLE persons (
      person_id INT PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(50),
      age INT CHECK (age >= 0),
      gender CHAR(1) CHECK (gender IN ('M', 'F'))
  );

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데이터베이스와 데이터 모델링은 효율적인 데이터 관리와 활용을 위한 필수적인 요소입니다. 이번 글을 통해 데이터베이스의 기본 개념부터 데이터 모델링의 핵심 과정과 구성 요소까지 살펴보았습니다. 데이터의 무결성을 유지하면서도 비즈니스 요구를 충족시키는 데이터베이스 설계는 모든 데이터 중심 환경에서 중요한 역할을 합니다. 앞으로도 이러한 개념을 활용해 더 나은 데이터 설계를 고민해보는 계기가 되길 바랍니다. 😊