데이터 모델링 설명: 개념적, 물리적, 논리적

요약

효율적인 데이터베이스 설계 및 관리를 지원하는 프로세스인 데이터 모델링은 개념적, 논리적, 물리적의 세 단계로 이루어집니다. 첫 번째 단계인 개념적 모델에서는 상위 수준의 엔티티와 관계를 정의합니다. 두 번째 단계인 논리적 모델에서는 속성, 데이터 유형, 구조와 같은 기술적 세부 사항을 추가하고, 마지막 단계인 물리적 모델에서는 특정 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 설계를 구현합니다. 각 모델은 비즈니스 요구 사항을 명확히 하는 것부터 시스템 구현을 안내하는 것까지 고유한 목적을 가지고 있습니다. 이러한 모델은 데이터 무결성을 유지하는 데 매우 중요하며 비즈니스 요구사항의 변화에 따라 발전할 수 있습니다.

데이터 모델링에 대한 3부작 시리즈 중 1부를 계속 읽고 개념적, 논리적, 물리적 모델에 대해 더 깊이 이해하세요.

데이터 모델링이란 무엇인가요?

데이터 모델링은 데이터베이스 설계를 지원하기 위해 데이터 구조, 관계 및 규칙을 구성하는 프로세스입니다. 데이터 관리. 여기에는 엔티티, 속성 및 관계를 매핑하는 다이어그램이나 모델을 사용하여 데이터가 구조화, 저장 및 액세스되는 방식을 정의하는 작업이 포함됩니다. 데이터 모델링은 데이터를 논리적이고 일관성 있게 구성함으로써 정보 시스템의 정확성, 효율성 및 확장성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한 잘 설계된 데이터 모델은 변화에 대응하고 향후 요구 사항을 처리할 수 있어야 합니다.

데이터 모델링이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 모델을 만드는 것은 다음과 같은 중요한 단계입니다. 애플리케이션 개발. 이를 통해 팀은 어떤 데이터가 필요하고 어떻게 수집하고 구조화할지 결정할 수 있습니다. 데이터 모델은 일련의 결정, 주장 및 가정으로 간주할 수 있습니다. 무언가가 잘못 모델링된 경우에도 이러한 가정은 기록되어 팀이 왜 그렇게 모델링되었는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기준 정보를 통해 팀은 향후 변경이 올바른 조치인지 여부를 더 잘 판단할 수 있습니다.

개념적 대 논리적 대 물리적 데이터 모델링

개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델은 각각 데이터 모델링 프로세스에서 핵심적인 기능을 수행합니다. 개념적 모델은 기술적 세부 사항으로 들어가지 않고 주요 엔터티와 관계에 초점을 맞춘 높은 수준의 시스템 개요를 제공합니다. 논리적 모델은 데이터 요소, 속성 및 그 관계를 정의하여 더 많은 구조를 추가합니다. 물리적 모델은 데이터베이스의 테이블에 데이터가 저장되는 방식을 지정하여 구현 세부 사항을 다룹니다, 열및 인덱스.

각 모델을 가장 간단한 용어로 설명하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 1. 개념 - "무엇" 모델
   2. 논리적 - 세부 사항의 '방법'
   3. 물리적 - 구현의 '방법'

개념적, 물리적, 논리적 데이터 모델의 각 수준에는 팀의 다양한 역할이 포함될 수 있습니다.

개념적 데이터 모델

개념적 데이터 모델은 '화이트보드' 데이터 모델이라고 할 수 있습니다. "방법"을 다루지 않습니다.

이 모델에서는 시스템에 필요한 모든 유형의 데이터(또는 '엔티티')를 캡처하는 데 집중하는 것이 중요합니다. 엔티티 외에도 개념적 데이터 모델도 캡처합니다:

• • 속성: 엔티티의 개별 속성. 예를 들어 '사람' 개체는 '이름'과 '신발 사이즈'를 가질 수 있습니다. "주소" 엔티티에는 "우편 번호"와 "도시"가 있을 수 있습니다.
  • 관계: 엔티티가 다른 엔티티와 연결되는 방식. 예를 들어, '사람' 엔터티는 하나 이상의 '주소'를 가질 수 있습니다.

엔티티, 속성 및 관계와 함께 개념 모델도 사용할 수 있습니다:

• • 범위를 구성합니다: 어떤 엔티티가 포함되고 어떤 엔티티가 포함되는지 자세히 설명합니다. not 포함.
  • 비즈니스 규칙을 정의하세요: 예를 들어 개인 개체가 여러 주소를 가질 수 있나요? 여러 개의 이메일은 어떻게 되나요? 고유 식별자가 있어야 하나요?

설계자는 종종 비즈니스 이해관계자 및 도메인 전문가와 함께 개념적 데이터 모델을 만듭니다.

개념적 데이터 모델 예시

개념적 데이터 모델을 설명하는 '언어'에는 여러 가지가 있습니다. 하지만 접근하기 쉬운 방식으로 문서화되어 있다면 상자와 화살표처럼 쉽게 설명할 수 있습니다.

다음은 두 개의 핵심 엔터티인 여행 경로(및 관련 일정)와 관련된 개념적 데이터 모델의 다이어그램입니다. 항공사:

테이블처럼 보일 수 있지만 관계형 데이터베이스개념 모델링 단계에서는 데이터가 어떻게 저장될지 결정하기에는 너무 이르다. 테이블, JSON 문서, 그래프 노드, CSV 파일, 블록체인 또는 기타 여러 저장 매체가 될 수 있으므로 이러한 결정은 나중에 이루어집니다.

논리적 데이터 모델

논리적 데이터 모델은 이해관계자가 개념적 모델에 동의한 후에 결정됩니다.

이 단계에서는 개념 모델의 세부 사항을 채워야 합니다. 아직 선택하기에는 너무 이르지만 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)를 선택해야 하지만 이 단계에서는 사용할 데이터베이스(관계형, 문서 등)를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 관계형를 선택하면 어떤 테이블을 만들지 결정해야 합니다. 다음을 선택하는 경우 문서를 사용하여 컬렉션을 정의해야 합니다.

이 단계에서는 각 필드 또는 열과 관계의 세부 사항도 결정해야 합니다. 이러한 세부 사항에는 데이터 유형, 크기, 길이, 배열, 중첩된 개체 등이 포함됩니다.

일반적으로 설계자와 비즈니스 분석가가 논리 모델을 만듭니다.

논리적 데이터 모델 예제

예를 들어 관계형 모델을 사용하는 경우 논리적 모델은 다음과 같이 보일 수 있습니다:

하지만 문서 데이터베이스를 사용하면 일정을 경로의 일부로 직접 모델링할 수 있습니다. 외래 키가 필요하지는 않지만 자체 하위 엔터티로 간주하는 것이 도움이 됩니다. 따라서 논리 모델은 다음과 같이 보일 수 있습니다:

상당히 작고 한정된 공간을 차지하는 일정은 같은 컬렉션에 포함시켜야 합니다. 제한이 없는 소셜 미디어 게시물은 별도의 컬렉션에 모델링해야 합니다.

물리적 데이터 모델

논리 모델을 정의했다면 이제 이를 데이터베이스에 구현할 차례입니다.

관계형 모델을 결정하는 경우 선택할 수 있는 몇 가지 옵션에는 Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL 또는 MySQL이 있습니다. 그러나 모델링 프로세스에서 데이터 모델이 새로운 요구 사항에 맞게 자주 변경될 가능성이 높다면 문서 데이터베이스 사용을 고려해야 합니다. 카우치베이스, NoSQL 문서 데이터베이스는 JOIN, ACID 트랜잭션 및 유연한 JSON 데이터와 같은 관계형 개념을 지원합니다.

물리적 데이터 모델에는 다음이 포함되어야 합니다:

• • 특정 DBMS
  • 데이터 저장 사양(예: 디스크, RAM 또는 하이브리드)
  • 숙박 지침 복제, 샤드, 파티션 등

데이터베이스 관리자(DBA)와 개발자는 일반적으로 물리적 데이터 모델을 생성합니다.

물리적 데이터 모델 예제

다음은 Couchbase의 실제 모델 예시입니다:

일반적으로 실제 모델과 함께 샘플 데이터를 표시하는 것이 도움이 됩니다.

다음은 경로 문서 샘플입니다:

다음은 항공사 문서 샘플입니다:

위의 예는 실제 물리적 데이터 모델의 단순화된 보기입니다. 이 데이터 모델의 심층적인 버전으로 작업하려면 이 데이터 모델의 무료 계정 카우치베이스 카펠라의

AI 애플리케이션에서 개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델은 어떻게 사용되나요?

In AI 애플리케이션개념적 데이터 모델은 '사용자', '상호작용' 또는 '센서 데이터'와 같은 상위 수준의 엔티티와 그 관계를 정의하여 AI 시스템이 이해해야 할 대상을 설정합니다. 논리적 데이터 모델은 속성, 데이터 유형 및 관계를 자세히 설명함으로써 이러한 토대를 구축하여 학습, 검증 및 추론을 위해 구조화된 데이터를 어떻게 구성할 것인지에 대한 명확한 청사진을 만듭니다. 그런 다음 성능, 스토리지 및 접근성에 최적화된 데이터베이스 스키마 또는 데이터 레이크 구조를 정의하는 물리적 데이터 모델로 변환됩니다. 이러한 모델을 함께 사용하면 모델 학습부터 실시간 예측 및 분석에 이르기까지 AI 파이프라인 전반에서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

데이터 모델링의 이점

데이터 모델링은 데이터베이스의 품질, 효율성, 확장성을 개선하는 많은 이점을 제공합니다. 데이터 구조와 관계에 대한 청사진을 제공하면 팀이 데이터 요구 사항을 조율하고 개발 중 오해를 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 계획 프로세스 초기에 중복, 불일치, 격차를 파악하여 더 나은 데이터베이스 설계를 지원합니다. 잘 구조화된 모델을 통해 조직은 데이터 무결성을 강화하고, 데이터 액세스를 간소화하며, 다음을 개선할 수 있습니다. 애플리케이션 성능. 또한 데이터 모델링은 향후 업데이트 및 통합을 위한 유연한 기반을 제공함으로써 변화하는 비즈니스 요구사항에 쉽게 적응할 수 있도록 합니다.

데이터 모델링 과제

데이터 모델링의 일반적인 과제 중 하나는 비즈니스 요구사항을 파악하고 이를 구조화된 모델로 변환하는 것입니다. 특히 이해관계자의 관점이 서로 다른 경우 더욱 그렇습니다. 제대로 관리하지 않으면 데이터 모델이 지나치게 복잡하거나 경직되어 요구 사항 변화에 따라 유지 관리하거나 확장하기가 더 어려워질 수 있습니다. 또한 협업을 우선시하지 않으면 여러 팀과 부서에서 모델을 조정하는 과정에서 불일치가 발생할 수 있습니다. 변화하는 데이터 소스 및 비즈니스 프로세스에 따라 모델을 최신 상태로 유지하려면 지속적인 조정이 필요합니다.

다음 단계 및 리소스

In 파트 2에서 관계형, 문서, 그래프, 와이드 테이블 등 다양한 물리적 데이터 모델에 대해 설명하여 어떤 데이터 모델이 가장 적합한지 결정하는 데 도움을 드립니다.

해당 블로그 게시물로 이동하기 전에 아래 리소스를 검토하여 방금 다룬 주제에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다:

• • 카우치베이스 데이터 모델
  • 데이터 모델링의 단계 - 카우치베이스 개발자 포털
  • 데이터 모델링 가이드 - PDF
  • 개발자를 위한 JSON 데이터 모델링 지원

자주 묻는 질문

데이터 모델의 세 가지 유형은 무엇인가요? 세 가지 유형의 데이터 모델은 개념적, 논리적, 물리적이며, 각각 데이터베이스 설계에서 서로 다른 세부 수준을 나타냅니다.

데이터 모델링은 어떻게 하나요? 데이터를 모델링하려면 먼저 비즈니스 요구 사항에 따라 주요 엔터티, 속성 및 관계를 식별하는 것부터 시작하세요. 그런 다음, 개념적 데이터 모델을 만들어 상위 수준의 구조를 개략적으로 설명한 다음 데이터 유형 및 규칙과 같은 세부 사항을 추가하는 논리적 모델을 만듭니다. 마지막으로, 설계를 특정 유형의 데이터베이스에 매핑하는 물리적 데이터 모델을 개발합니다.

개념적, 물리적, 논리적 데이터 모델의 예는 무엇인가요? 개념적 데이터 모델의 예로는 기술적 세부 사항 없이 '고객', '주문', '제품'과 같은 상위 수준의 엔터티를 간략하게 설명하는 엔터티 관계 다이어그램(ERD)을 들 수 있습니다. 논리적 데이터 모델은 'CustomerID', 'OrderDate' 등의 속성을 정의하고 데이터 유형 및 규칙을 지정하는 등 더 많은 구조를 추가합니다. 물리적 데이터 모델은 이를 특정 데이터베이스 형식으로 변환하여 테이블 이름, 열 유형, 인덱스 및 PostgreSQL 또는 Couchbase와 같은 플랫폼에 맞는 스토리지 설정을 자세히 설명합니다.