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■Development■/《Database》

[DB] 데이터 모델링 완벽 가이드

by 은스타 2022. 9. 4.
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데이터 모델링 완벽 가이드: 개념부터 실전 방법론까지

안녕하세요.

이번 포스팅은 데이터베이스 설계의 핵심이자 성공적인 시스템 구축의 기반이 되는 데이터 모델링에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 이 글을 통해 데이터 모델링의 기본 개념부터 실무에서 활용할 수 있는 방법론까지 체계적으로 정리해보겠습니다.

목차

  1. 데이터 모델링이란?
  2. 데이터 모델링의 중요성
  3. 데이터 모델링의 3단계
  4. 데이터 모델링 핵심 개념
  5. ERD(Entity Relationship Diagram)
  6. 정규화 과정
  7. 데이터 모델 품질 검증
  8. 데이터 모델링 방법론
  9. 데이터 모델링 도구
  10. 실전 데이터 모델링 프로세스
  11. 데이터 모델링 안티패턴
  12. 빅데이터 시대의 데이터 모델링
  13. 자주 묻는 질문(FAQ)

 

#1. 데이터 모델링이란?

데이터 모델링은 현실 세계의 정보를 컴퓨터 시스템에서 표현하기 위한 데이터 구조를 설계하는 과정입니다. 쉽게 말해, 업무에서 필요한 데이터가 무엇인지 파악하고, 이를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 구조를 만드는 작업입니다.

데이터 모델링의 정의

데이터 모델링은 다음과 같은 목적을 가지고 있습니다:

  • 현실 세계를 데이터베이스화하기 위한 추상화 작업
  • 업무 프로세스에 필요한 데이터 구조를 체계적으로 표현
  • 시스템 요구사항을 만족시키는 데이터 구조 설계
  • 데이터베이스 구축을 위한 청사진 제공

데이터 모델의 구성요소

데이터 모델은 크게 세 가지 요소로 구성됩니다:

  1. 엔티티(Entity): 업무에서 관리해야 하는 데이터 단위 (예: 고객, 제품, 주문)
  2. 속성(Attribute): 엔티티의 특성이나 상태를 나타내는 정보 (예: 고객명, 제품가격)
  3. 관계(Relationship): 엔티티 간의 연관성 (예: 고객이 주문을 한다)

 

#2. 데이터 모델링의 중요성

데이터 모델링이 왜 중요한지 살펴보겠습니다.

비즈니스 측면에서의 중요성

  • 업무 이해도 향상: 모델링 과정에서 업무에 대한 이해가 깊어짐
  • 의사소통 도구: 개발자, 사용자, 관리자 간의 의사소통 기반 제공
  • 요구사항 명확화: 애매한 요구사항을 명확하게 정의

기술적 측면에서의 중요성

  • 시스템 품질 보장: 잘 설계된 데이터 모델은 시스템 품질 향상
  • 유지보수 용이성: 변경이 쉽고 확장 가능한 구조 제공
  • 성능 최적화: 효율적인 데이터 접근 경로 설계 가능
  • 중복 데이터 제거: 데이터 일관성 및 정합성 보장

데이터 모델링 실패의 영향

데이터 모델링이 제대로 이루어지지 않았을 때 발생할 수 있는 문제점:

  • 시스템 개발 지연 및 비용 증가
  • 데이터 품질 저하
  • 애플리케이션 성능 저하
  • 시스템 변경/확장의 어려움
  • 데이터 일관성 및 무결성 손상

 

#3. 데이터 모델링의 3단계

데이터 모델링은 일반적으로 다음 세 단계로 진행됩니다.

1) 개념적 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling)

  • 목적: 비즈니스 요구사항 파악 및 핵심 엔티티 도출
  • 특징: 업무 중심적이며 기술적 요소 배제
  • 산출물: 개념적 ERD (Entity-Relationship Diagram)
  • 대상 사용자: 경영진, 업무 담당자
  • 주요 활동:
    • 핵심 엔티티 식별
    • 엔티티 간 관계 정의
    • 업무 규칙 파악

2) 논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling)

  • 목적: 업무 영역의 데이터 구조화
  • 특징: DBMS에 독립적이며 정규화 진행
  • 산출물: 논리적 ERD, 상세 속성 정의서
  • 대상 사용자: 업무 분석가, 설계자
  • 주요 활동:
    • 엔티티와 속성 상세화
    • 식별자(Key) 정의
    • 정규화 수행
    • 업무 규칙의 데이터 모델 반영

3) 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling)

  • 목적: 특정 DBMS에 최적화된 물리적 구조 설계
  • 특징: DBMS 종속적이며 성능 고려
  • 산출물: 물리적 ERD, 테이블 정의서, 인덱스 설계서
  • 대상 사용자: DBA, 개발자
  • 주요 활동:
    • 테이블 및 컬럼 설계
    • 인덱스 설계
    • 데이터 타입 결정
    • 스토리지 및 파티션 설계
    • 성능 최적화

 

#4. 데이터 모델링 핵심 개념

데이터 모델링을 이해하기 위한 핵심 개념들을 알아보겠습니다.

엔티티(Entity)

  • 정의: 업무에서 관리해야 하는 데이터의 집합
  • 특성: 유일한 식별자를 가짐, 2개 이상의 인스턴스 집합, 속성을 가짐
  • 유형:
    • 유형 엔티티: 물리적 존재 (예: 사원, 물품)
    • 무형 엔티티: 개념적 존재 (예: 프로젝트, 계좌)
    • 사건 엔티티: 업무 수행 시 발생 (예: 주문, 예약)

속성(Attribute)

  • 정의: 엔티티의 성질, 특성, 상태 등을 나타내는 정보 항목
  • 유형:
    • 기본 속성: 업무 분석 과정에서 자연적으로 도출 (예: 이름, 나이)
    • 파생 속성: 다른 속성에서 계산/변형된 속성 (예: 나이→생년월일)
    • 설계 속성: 모델링 과정에서 설계 목적으로 도출 (예: 일련번호)

관계(Relationship)

  • 정의: 엔티티 간의 업무적 연관성
  • 표현 방법: '동사+목적어' 형태로 표현 (예: 고객이 상품을 주문한다)
  • 유형:
    • 식별관계: 부모 엔티티의 PK가 자식 엔티티의 PK 일부가 됨
    • 비식별관계: 부모 엔티티의 PK가 자식 엔티티의 일반 속성이 됨

카디널리티(Cardinality)

  • 정의: 두 엔티티 간의 관계에서 참여자 수를 표현
  • 유형:
    • 1:1 관계: 한 엔티티의 인스턴스가 다른 엔티티의 인스턴스 하나와 연결
    • 1:N 관계: 한 엔티티의 인스턴스가 다른 엔티티의 여러 인스턴스와 연결
    • M:N 관계: 양쪽 엔티티의 인스턴스가 서로 여러 개의 인스턴스와 연결

 

#5. ERD(Entity Relationship Diagram)

ERD는 데이터 모델을 시각적으로 표현하는 다이어그램입니다.

ERD의 목적

  • 데이터 구조를 직관적으로 표현
  • 이해관계자 간의 의사소통 도구
  • 데이터베이스 설계 청사진 역할

ERD 표기법

주요 ERD 표기법은 다음과 같습니다:

  1. Peter Chen 표기법: 원래의 ER 다이어그램 표기법
  2. IE(Information Engineering) 표기법: 사각형과 마름모 사용
  3. Barker 표기법: Oracle에서 주로 사용
  4. IDEF1X 표기법: 미 국방부 표준 표기법

ERD 작성 방법

  1. 엔티티 식별: 업무 분석을 통해 주요 엔티티 도출
  2. 속성 정의: 각 엔티티의 속성 정의 및 기본키 결정
  3. 관계 설정: 엔티티 간 관계 정의 및 카디널리티 표시
  4. 관계 검증: 1:1, 1:N, M:N 관계 검토
  5. 다이어그램 최적화: 가독성을 위한 배치 조정

 

#6. 정규화 과정

정규화는 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 보장하기 위한 과정입니다.

정규화의 목적

  • 데이터 중복 제거
  • 데이터 일관성 및 무결성 확보
  • 데이터 구조의 안정성과 확장성 확보
  • 데이터 갱신 이상 현상 방지

정규화 단계

  1. 제1정규형(1NF): 모든 속성값이 원자값(Atomic Value)을 가짐
  2. 제2정규형(2NF): 1NF + 부분 함수적 종속성 제거
  3. 제3정규형(3NF): 2NF + 이행적 함수적 종속성 제거
  4. 보이스-코드 정규형(BCNF): 3NF + 결정자이면서 후보키가 아닌 경우 제거
  5. 제4정규형(4NF): BCNF + 다치 종속성 제거
  6. 제5정규형(5NF): 4NF + 조인 종속성 제거

역정규화(Denormalization)

  • 정의: 성능 향상을 위해 정규화된 데이터 모델을 의도적으로 중복 허용
  • 적용 시점: 조회 성능이 중요하고 데이터 변경이 적은 경우
  • 주요 기법:
    • 테이블 병합
    • 테이블 분할
    • 중복 컬럼 추가
    • 파생 컬럼 추가
    • 이력 테이블 유지

 

#7. 데이터 모델 품질 검증

데이터 모델의 품질을 평가하는 기준과 방법을 알아보겠습니다.

품질 평가 기준

  1. 완전성(Completeness): 모든 요구사항이 모델에 반영됨
  2. 정확성(Accuracy): 비즈니스 규칙과 제약조건이 올바르게 표현됨
  3. 일관성(Consistency): 용어와 규칙이 일관되게 적용됨
  4. 유연성(Flexibility): 변경에 대응할 수 있는 확장 가능한 구조
  5. 단순성(Simplicity): 불필요한 복잡성 없이 단순하게 설계됨
  6. 통합성(Integration): 다른 시스템과의 통합 고려

검증 체크리스트

  • 모든 엔티티에 적절한 식별자(PK)가 있는가?
  • 모든 관계가 명확하게 정의되었는가?
  • 속성 이름이 명확하고 일관되게 지정되었는가?
  • 모든 엔티티가 적절히 정규화되었는가?
  • 데이터 타입과 길이가 적절히 정의되었는가?
  • 제약조건이 올바르게 설정되었는가?
  • 인덱스 설계가 적절한가?

모델 검토 방법

  1. 워크스루(Walkthrough): 개발팀 내부 검토
  2. 인스펙션(Inspection): 공식적인 검토 절차
  3. 프로토타이핑: 모델을 기반으로 프로토타입 구현 및 검증
  4. SQL 스크립트 생성 및 검증: 물리적 모델 변환 검증

 

#8. 데이터 모델링 방법론

다양한 데이터 모델링 방법론에 대해 알아보겠습니다.

전통적 방법론

  1. 정보 공학(Information Engineering): 전사적 데이터 모델링 방법론
  2. SSADM(Structured Systems Analysis and Design Method): 구조적 분석 설계 방법론
  3. 엔티티 분석(Entity Analysis): 엔티티 중심 분석 방법론

현대적 방법론

  1. 애자일 데이터 모델링: 반복적이고 점진적인 모델링 접근법
  2. 도메인 주도 설계(DDD): 비즈니스 도메인 중심의 모델링
  3. 데이터 볼트(Data Vault): 대규모 엔터프라이즈 데이터 모델링 방법
  4. 앵커 모델링(Anchor Modeling): 진화 가능한 데이터 모델링 기법

방법론 선택 기준

  • 프로젝트 규모와 복잡성
  • 팀의 경험과 숙련도
  • 개발 방법론(폭포수, 애자일 등)
  • 비즈니스 도메인 특성
  • 시스템 변경 요구 빈도

 

#9. 데이터 모델링 도구

데이터 모델링을 지원하는 주요 도구들을 살펴보겠습니다.

상용 데이터 모델링 도구

  1. ERwin Data Modeler: 강력한 기능의 전문 데이터 모델링 도구
  2. ER/Studio: 엔터프라이즈급 데이터 모델링 및 아키텍처 도구
  3. PowerDesigner: SAP 제품으로 다양한 모델링 지원
  4. Oracle SQL Developer Data Modeler: Oracle 환경에 최적화된 무료 도구
  5. Toad Data Modeler: 다양한 DBMS 지원

오픈 소스/무료 도구

  1. MySQL Workbench: MySQL 데이터베이스 모델링 도구
  2. pgModeler: PostgreSQL 전용 모델링 도구
  3. Lucidchart: 웹 기반 다이어그램 도구
  4. draw.io: 무료 온라인 다이어그램 도구
  5. DbSchema: 다양한 데이터베이스 지원 모델링 도구

도구 선택 시 고려사항

  • 지원하는 DBMS 종류
  • 포워드/리버스 엔지니어링 기능
  • 버전 관리 지원
  • 협업 기능
  • 문서화 기능
  • 사용 편의성
  • 비용

 

#10. 실전 데이터 모델링 프로세스

실무에서 데이터 모델링을 진행하는 단계별 프로세스를 살펴보겠습니다.

1) 요구사항 수집 및 분석

  • 주요 이해관계자 인터뷰
  • 업무 프로세스 파악
  • 현행 시스템 분석
  • 요구사항 명세서 작성

2) 개념적 모델링

  • 주요 엔티티 도출
  • 엔티티 간 관계 정의
  • 고수준 ERD 작성
  • 이해관계자 검토 및 피드백

3) 논리적 모델링

  • 엔티티 상세화
  • 속성 정의 및 데이터 타입 설정
  • 식별자(PK, AK) 설정
  • 정규화 수행
  • 참조 무결성 제약조건 정의

4) 물리적 모델링

  • DBMS 특성 반영
  • 테이블 및 컬럼 명명 규칙 적용
  • 인덱스 설계
  • 파티션 전략 수립
  • 성능 고려사항 반영

5) 구현 및 검증

  • DDL 스크립트 생성
  • 데이터베이스 생성
  • 테스트 데이터 로드
  • 성능 테스트
  • 최적화 및 튜닝

 

#11. 데이터 모델링 안티패턴

피해야 할 데이터 모델링의 잘못된 패턴들을 알아보겠습니다.

1) 다목적 엔티티(God Entity)

  • 특징: 너무 많은 속성을 가진 거대한 엔티티
  • 문제점: 유지보수 어려움, 성능 저하
  • 해결책: 논리적으로 관련된 속성끼리 분리하여 엔티티 분할

2) 다중 값 속성(Multi-Valued Attribute)

  • 특징: 하나의 컬럼에 여러 값 저장 (예: 쉼표로 구분된 리스트)
  • 문제점: 검색/정렬 어려움, 데이터 무결성 위반
  • 해결책: 별도 엔티티로 분리하여 1:N 관계 설정

3) 반복 그룹(Repeating Groups)

  • 특징: 유사한 컬럼 반복 (예: address1, address2, address3)
  • 문제점: 확장성 부족, 쿼리 복잡성 증가
  • 해결책: 별도 엔티티로 분리

4) 너무 많은 관계(Too Many Relationships)

  • 특징: 엔티티 간 과도한 관계 설정
  • 문제점: 모델 복잡성 증가, 이해 어려움
  • 해결책: 관계 단순화, 중간 엔티티 도입 고려

5) 물리적 설계에만 집중

  • 특징: 논리적 모델링 없이 물리적 설계 바로 진행
  • 문제점: 비즈니스 요구사항 불일치, 유연성 부족
  • 해결책: 개념-논리-물리 단계 모두 충실히 수행

 

#12. 빅데이터 시대의 데이터 모델링

빅데이터와 NoSQL 환경에서의 데이터 모델링 특징을 알아보겠습니다.

관계형 vs 비관계형 데이터 모델링

No RDBMS 모델링 NoSQL 모델링
1 정규화 중시 비정규화(비중복) 허용
2 스키마 고정 유연한 스키마
3 관계 중심 쿼리 패턴 중심
4 일관성 중시 확장성/성능 중시

NoSQL 데이터 모델링 접근법

  1. 문서형(Document) 데이터베이스: MongoDB, CouchDB
    • 중첩 문서 구조 활용
    • 자주 함께 조회되는 데이터 임베딩
    • 참조(Reference) vs 임베딩(Embedding) 결정
  2. 키-값(Key-Value) 데이터베이스: Redis, DynamoDB
    • 복합 키 설계
    • 값 구조의 직렬화 방식 결정
    • 캐싱 전략과 연계
  3. 컬럼형(Column-Family) 데이터베이스: Cassandra, HBase
    • 행 키 설계
    • 컬럼 패밀리 구성
    • 시계열 데이터 모델링
  4. 그래프(Graph) 데이터베이스: Neo4j, JanusGraph
    • 노드와 관계 설계
    • 속성 모델링
    • 순회(Traversal) 최적화

빅데이터 모델링 고려사항

  • 쿼리 패턴 우선 고려
  • 확장성을 염두에 둔 설계
  • 비정규화와 중복 허용
  • 분산 환경 고려
  • 데이터 수명주기 관리
  • 스키마 진화 전략

 

#13. 자주 묻는 질문(FAQ)

Q1: 데이터 모델링은 언제 시작해야 하나요?

A: 프로젝트 초기 요구사항 분석 단계부터 시작해야 합니다. 요구사항이 어느 정도 명확해지면 개념적 모델링을 시작하고, 이후 설계와 개발 과정에 맞춰 논리적, 물리적 모델링으로 발전시켜 나가야 합니다.

Q2: 정규화와 성능 사이에 균형을 어떻게 맞추나요?

A: 일반적으로 논리적 모델링 단계에서는 3정규형(3NF)까지 정규화를 수행하고, 물리적 모델링 단계에서 성능 향상이 필요한 부분에 한해 선택적으로 역정규화를 적용하는 것이 좋습니다. 특히 자주 조회되지만 변경이 적은 데이터에 역정규화를 고려해볼 수 있습니다.

Q3: 작은 프로젝트에도 모든 모델링 단계가 필요한가요?

A: 프로젝트 규모와 복잡성에 따라 조정할 수 있습니다. 소규모 프로젝트에서는 개념적 모델링과 물리적 모델링을 간소화하거나 통합하여 진행할 수 있습니다. 다만, 기본적인 분석과 설계 과정은 생략하지 않는 것이 좋습니다.

Q4: 기존 시스템의 데이터 모델을 개선하는 방법은?

A: 다음 단계로 접근할 수 있습니다:

  1. 현행 모델 분석 및 문서화(리버스 엔지니어링)
  2. 문제점과 개선 요구사항 식별
  3. 목표 모델 설계
  4. 마이그레이션 계획 수립
  5. 단계적 구현 및 검증

Q5: 데이터 모델러가 갖춰야 할 역량은?

A: 좋은 데이터 모델러는 다음 역량을 갖추어야 합니다:

  • 비즈니스 도메인 이해 능력
  • 추상화 및 논리적 사고 능력
  • DBMS 기술에 대한 이해
  • 의사소통 및 문서화 능력
  • 변화에 대한 유연한 대응 능력

결론

데이터 모델링은 단순한 다이어그램 작성 이상의 활동으로, 비즈니스 요구사항을 이해하고 이를 효율적인 데이터 구조로 변환하는 중요한 과정입니다. 개념적, 논리적, 물리적 단계를 거치며 점점 구체화되는 이 과정은 성공적인 데이터베이스 설계의 기반이 됩니다.

현대의 다양한 데이터 환경에서는 전통적인 관계형 모델링뿐만 아니라 NoSQL, 빅데이터에 적합한 모델링 기법도 함께 이해하고 적용할 수 있어야 합니다. 또한 데이터 모델링은 단순히 기술적인 작업이 아니라 비즈니스와 기술을 연결하는 다리 역할을 한다는 점을 기억해야 합니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

끝.

 

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