[DB 모델링] 데이터베이스 설계 5단계

 

 

데이터베이스는 웹사이트, 앱, 비즈니스 운영 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스 설계는 데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 중요한 과정이며, 성공적인 데이터베이스 구축을 위한 필수 요소입니다.

본 블로그에서는 데이터베이스 설계의 5단계를 자세하게 설명하고, 각 단계별 주요 고려 사항, 팁, 실용적인 예시, 각 단계별 결과물 등을 제공하여 데이터베이스 설계 과정을 명확하고 이해하기 쉽게 안내합니다.

 

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1단계: 요구사항 분석

 

데이터베이스 설계의 첫 단계는 프로젝트의 요구사항을 명확하게 분석하는 것입니다. 다음 질문들을 고려하여 요구사항을 정의해야 합니다.

• 목적: 데이터베이스의 용도, 저장될 데이터 종류, 데이터 사용 방식, 예상 사용자 수, 성능 및 보안 요구사항 등을 명확하게 정의합니다.
• 결과물: 요구사항 문서 (SRS)

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2단계: 개념적 설계

 

요구사항 분석 결과를 바탕으로 데이터베이스의 논리적 구조를 설계합니다. 다음 요소들을 정의해야 합니다.

 

ERD(Entity Relationship Diagram)

• Entity(개체): 저장할 가치가 있는 중요한 데이터(사람, 사물, 개념, 사건)
• Attribute(속성): 개체나 관계가 가지고 있는 고유한 특성
• Relationship(관계): 개체와 개체가 맺고 있는 의미 있는 연관성

개념적 설계는 ER 다이어그램을 사용하여 시각적으로 표현할 수 있습니다.

 

• 목적: 데이터베이스의 논리적 구조를 설계합니다. 엔터티, 속성, 관계를 정의하고 ER 다이어그램을 사용하여 시각적으로 표현합니다.
• 결과물: E-R 다이어그램
  (추천 사이트 : https://lucid.app/documents#/documents?folder_id=recent)

1. 개체 추출, 개체간 주요 속성과 키 속성 선별(명사를 찾아라!)
2. 개체 간의 관계 결정(동사를 찾아라!)
3. E-R 다이어그램으로 표현

Identifying Relationship(식별관계): 실선

Non-Identifying Relationship(비식별관계): 점선

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3단계: 논리적 설계

 

 

개념적 설계를 구체적인 데이터베이스 모델로 변환하는 단계입니다. 다음 요소들을 정의해야 합니다.

• 테이블: 데이터를 저장하는 구조
• 필드: 테이블의 각 열
• 데이터 유형: 각 필드의 데이터 유형
• 키: 테이블 레코드를 식별하는 값
• 제약 조건: 데이터 무결성을 유지하는 규칙

논리적 설계는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 따라 다르게 구현될 수 있습니다.

 

• 목적: 개념적 설계를 구체적인 데이터베이스 모델로 변환합니다. 테이블, 필드, 데이터 유형, 키, 제약 조건 등을 정의합니다.
• 결과물: 논리적 데이터 모델, 테이블 스키마
  • 추천 사이트(https://www.erdcloud.com/)

• 카디낼러티를 이용하여 Relationship을 Entity화한다.

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4단계: 물리적 설계

논리적 설계를 실제 DBMS에 적용하는 단계입니다. 다음 요소들을 고려해야 합니다.

• 인덱싱: 데이터 검색 속도 향상
• 파티셔닝: 데이터 분할
• 저장 매체: 데이터 저장 장치 선택

물리적 설계는 DBMS의 성능 및 효율성에 영향을 미치는 중요한 단계입니다.

 

• 목적: 논리적 설계를 실제 DBMS에 적용합니다. 인덱싱, 파티셔닝, 저장 매체 등을 선택합니다.
• 결과물: 물리적 데이터 모델, 인덱스 정의, 파티셔닝 정의, 저장 매체 선택

 

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5단계: 테스트 및 구현

 

데이터베이스 설계가 완료되면 테스트를 통해 설계의 정확성을 검증해야 합니다. 테스트를 통해 발견된 문제점은 설계 단계에서 수정해야 합니다. 테스트가 완료되면 데이터베이스를 실제 환경에 구현합니다.

• 목적: 설계의 정확성을 검증하고 데이터베이스를 실제 환경에 구현합니다.
• 결과물: 테스트 결과 보고서, 구현된 데이터베이스

 

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데이터베이스 설계 팁

실용적인 예시

본 블로그에서 제공된 5단계를 사용하여 온라인 상점의 데이터베이스를 설계할 수 있습니다.

 

요구사항 분석:

• 고객, 상품, 주문 등의 데이터를 저장해야 합니다.
• 고객은 상품을 검색하고 구매할 수 있어야 합니다.
• 관리자는 상품 정보를 관리하고 주문을 처리해야 합니다.

개념적 설계:

• 고객, 상품, 주문 엔터티를 정의합니다.
• 고객은 상품을 구매하는 관계를 정의합니다.

논리적 설계:

• 고객, 상품, 주문 테이블을 정의합니다.
• 각 테이블의 필드, 데이터 유형, 키, 제약 조건을 정의합니다.

물리적 설계:

• 고객 테이블은 성능을 위해 인덱싱을 적용합니다.
• 상품 테이블은 데이터 크기가 커서 파티셔닝을 적용합니다.
• 데이터는 고성능 SSD에 저장합니다.

테스트 및 구현:

• 테스트를 통해 데이터베이스 설계의 정확성을 검증합니다.
• 테스트 결과를 바탕으로 설계를 수정합니다.
• 설계된 데이터베이스를 실제 환경에 구현합니다.

 

 

 

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