[자격증] SQLD 1과목 이론 요점 정리(데이터 모델링의이해, 데이터 모델과 SQL, 2024년 개정 ver)

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2024년 개정 후 버전으로 목차 확인하면서 정리했습니다.

참고자료: 노랭이 교재, https://yurimac.tistory.com/40

1장 데이터 모델링의 이해

1절. 데이터 모델의 이해

데이터 모델링의 중요성 및 유의점

중복: 같은 시간 같은 데이터 제공
비유연성: 사소한 업무 변화에 데이터 모델이 수시로 변경되면 안됨. 데이터 정의를 사용 프로세스와 분리
비일관성: 데이터 간 상호 연관 관계에 대해 명확히 정의해야 함

데이터 모델링

개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델링

데이터 독립성 요소

외부 스키마: 개개 사용자가 보는 개인적 데이터베이스 스키마
개념 스키마: 모든 사용자 관점을 통합한 전체 데이터베이스
내부 스키마: 물리적 장치에서 데이터가 실제적 저장

데이터 독립성

논리적 독립성: 개념 스키마가 변경되어도 외부 스키마에 영향 x
물리적 독립성: 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념 스키마는 영향 x

Mapping(사상)

상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리
논리적 사상: 외부 스키마 - 개념 스키마
물리적 사상: 개념 스키마 - 내부스키마

데이터 모델링의 3요소

어떤 것(Things)
성격(Attributes)
관계(Relationships)

모델링 특징

추상화
단순화
명확화

2절. 엔터티

데이터 모델 표기법

1976년 피터첸이 Entity Relationship Model 개발
IE, Baker 기법이 많이 쓰임
엔터티 관계 속성으로 이뤄짐

Entity Relationship Diagram(ERD) 작업 순서

엔터티 그림
엔터티 배치
엔터티 관계 설정
관계명 기술
관계의 참여도 기술
관계 필수 여부

좋은 데이터모델의 요소

완전성: 업무에 필요한 모든 데이터가 모델에 정의
중복배제: 하나의 DB내에 동일한 사실은 한번만.
업무규칙: 많은 규칙을 사용자가 공유하도록 제공
데이터 재사용: 데이터가 독립적으로 설계되어야 함
의사소통: 업무 규칙은 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세히 표현
통합성: 동일한 데이터는 한 번만 정의, 참조 활용

엔터티

업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것, 보이지 않는 개념 포함

엔터티 특징

반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 함
유일한 식별자에 의해 식별 가능
두 개 이상의 인스턴스 집합
업무 프로세스에 의해 이용되어야 함
반드시 속성이 있어야 함
다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 함.

엔터티의 분류

유무형에 따른 분류: 유형, 개념, 사건 엔터티

유형: 물리적 형태 예) 사원, 물품, 강사
개념: 개념적 정보 예) 조직, 보험 상품
사건: 업무 수행시 발생 예) 주문, 청구, 미납

발생시점에 따른분류: 기본/키, 중심, 행위 엔터티

기본: 그 업무에 원래 존재하는 정보, 타 엔터티의 부모 역할, 자신의 고유한 주식별자를 가짐 예) 사원, 부서
중심: 기본 엔터티로부터 발생, 다른 엔터티와의 관계로 많은 행위 엔터티 생성 예) 계약, 사고, 주문
행위: 2개 이상의 부모엔터티로부터 발생, 자주 바뀌거나 양이 증가 예) 주문 목록, 사원 변경 이력

엔터티의 명명

현업 업무에서 사용하는 용어 사용
약어 사용 금지
단수명사 사용
고유한 이름 사용
생성의미대로 부여

3절. 속성

속성

업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자하는 의미상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위
한 개의 엔터티는 2개 이상의 인스턴스 집합
한 개의 엔터티는 2개 이상의 속성을 가짐
한 개의 속성은 1개의 속성값을 가짐

속성의 분류: 기본, 설계, 파생 속성

기본: 업무로부터 추출한 모든 일반적인 속성
설계: 업무를 규칙화하기 위해 새로 만들거나 변형, 정의하는 속성 예) 일련 번호
파생: 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성, 빠른 성능을 낼 수 있도록 원래 속성의 값을 계산 예) 합

도메인

속성에 대한 데이터 타입, 크기, 제약사항 지정

속성의 명명

해당업무에서 사용하는 이름 부여
서술식 속성명은 사용 금지
약어 사용 금지
전체 데이터 모델에서 유일성 확보

4절. 관계

관계 (Relationship)

엔티티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태

패어링

엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것

UML(통합모델링언어)에서의 관계

연관관계(실선): 항상 이용하는 관계
의존관계(점선): 상대방 행위에 의해 발생하는 관계

관계의 표기법

관계명: 관계의 이름
관계 차수: 1:1, 1:N, N:M
관계 선택성: 필수 관계, 선택 관계

관계 체크 사항

2개의 엔터티 사이에 관심있는 연관 규칙이 있는가?
2개의 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생하는가?
업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?
업무기술서, 장표에 관계연결을 가능케하는 동사가 있는가?

5절. 식별자

식별자

엔터티내에서 인스턴스를 구분하는 구분자
식별자는 논리적 데이터 모델링 단계에 사용
Key는 물리적 데이터 모델링 단계에 사용

식별자 특징

유일성: 주식별자에 의해 모든 인스턴스들이 유일하게 구분
최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 함
불변성: 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않아야 함
존재성: 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 함

식별자 분류

대표성 여부: 주식별자, 보조식별자

주식별자: 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자, 타 엔터티와 참조관계를 연결 가능
보조식별자: 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결 불가

스스로 생성 여부: 내부식별자, 외부식별자

내부식별자: 스스로 생성되는 식별자
외부식별자: 타 엔터티로부터 받아오는 식별자

속성의 수: 단일식별자, 복합식별자

단일식별자: 하나의 속성으로 구성
복합식별자: 2개 이상의 속성으로 구성

대체 여부: 본질식별자, 인조식별자

본질식별자: 업무에 의해 만들어지는 식별자
인조식별자: 인위적으로 만든 식별자

주식별자 도출 기준

해당 업무에서 자주 이용되는 속성임
명칭, 내역 등과 같이 이름으로 기술되는 것들은 x
복합으로 주식별자를 구성할 경우 너무 많은 속성은 x
- 너무 많으면 인조식별자 생성한다.

식별자 관계

주식별자: 자식의 주식별자로 부모의 주식별자 상속

부모로부터 받은 식별자를 자식 엔터티의 주식별자로 이용하는 경우
강한 연결관계 표현, 실선 표기
식별자 관계로만 설정 시 주식별자 증가로 오류유발

비식별자: 부모 속성을 자식의 일반 속성으로 사용.

부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우
부모와 자식의 생명주기가 다른 경우
여러개의 엔터티가 하나의 엔터티로 통합되어 표현되었는데 각각의 엔터티가 별도의 관계를 가진 경우
자식 엔터티에 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우
SQL 문장이 길어져 복잡성이 증가되는 것 방지
- 약한 연결관계 표현, 점선 표기

2장 데이터 모델과 SQL

1절. 정규화

정규화

반복적인 데이터를 분해하고 각 데이터가 종속된 테이블에 적절하게 배치되도록 하는 것
데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최대한의 데이터 유연성 위한 과정
일반적으로 정규화시 입력,수정, 삭제 성능이 향상 되지만 조인에 의한 조회 성능이 저하될 수 있다
이에 반정규화를 사용해 조인 성능을 향상 시킬 수 있다.

정규화는 이상현상 때문에 사용

삽입 이상: 데이터 삽입 시 불필요한 것까지 삽입
삭제 이상: 컬럼 · 행 삭제 시 연쇄적으로 삭제
갱신 이상: 필드 수정 시 모순이 생김

함수적 종속 이용해서 정규화

Full Functional Dependency(완전 함수 종속)
Partial Functional Dependency(부분 함수 종속)
Transitive Functional Dependency(이행 함수 종속)

정규화 과정

비정규 Relation
↓	도메인이 원자값
제1정규형
↓	부분 함수적 종속제거
제2정규형
↓	이행적 함수 종속 제거
제3정규형
↓	결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거
BCNF
↓	다치 종속 제거
제4정규형
↓	조인 종속성 이용
제5정규형

제 1 정규화

도메인이 원자값
테이블이 컬럼이 원자성을 갖도록 테이블을 분리하는 단계
하나의 행과 컬럼의 값이 반드시 한 값만 입력되도록 행을 분리

제 2 정규화

부분 함수적 종속제거
완전 함수 종속을 만들도록 테이블을 분해
기본키를 구성하는 모든 컬럼의 값이 다른 컬럼을 결정짓는 상태

제 3 정규화

이행적 함수 종속 제거
A -> B, B-> C의 관계가 성립할 때, A -> C가 성립되는 것
(A, B)와(B, C)로 분리

2절. 관계와 조인의 이해

조인(JOIN)

식별자를 상속하고, 상속된 속성을 매핑키로 활용하여 데이터를 결합하는 것을 의미

관계(Relationship)

관계(Relationship)를 맺는다는 것은 식별자를 상속시키고 해당 식별자를 매핑키로활용해데이터를 결합해 보겠다는 것을 의미한다

3절. 모델이 표현하는 트랜잭션의 이해

트랜잭션

밀접히 관련되어 분리될 수 없는 1개 이상의 DB. 조작 논리적 연산단위
COMMIT: 올바르게 반영된 데이터를 DB에 반영
ROLLBACK: 트랜잭션 시작 이전의 상태로 되돌림. COMMIT 되지 않은 모든 트랜잭션을 롤백
SAVEPOINT : 저장 지점

트랜잭션의 특성

원자성 : 트랜잭션에서 정의된 연산들은 모두 성공적으로 실행되던지 아니면 전혀 실행되지 않아야 한다.
일관성 : DB 트랜잭션 실행 전 내용이 잘못 되지 않으면 실행 후도 잘못 되지 않아야 한다.
고립성 : 트랜잭션 실행 도중 다른 트랜잭션의 영향을 받아 잘못된 결과를 만들어서는 안된다.
지속성 : 트랜잭션이 성공적으로 수행되면 DB의 내용은 영구적으로 저장된다.

4절. Null 속성의 이해

NULL의 특성

NULL 값은 아직 정의되지 않은 값으로 0 또는 공백과 다르다.
테이블을 생성할 때 NOT NULL 또는 PRIMARY KEY로 정의되지 않은 모든 데이터 유형은 NULL 값을 포함할 수 있다.
NULL 값을 포함하는 연산의 경우 결괏값도 NULL 값이다.
- NULL 값과의 수치연산은 NULL 값을 리턴
- NULL 값과의 비교연산은 거짓(FALSE) 리턴
결괏값을 NULL이아닌 다른 값을 얻고자 할 때 NVL/ISNULL 함수를 사용한다.

NULL 관련 함수

NVL(식1, 식2) / ISNULL(식1, 식2)

식1의 결과값이 NULL이면 식2의 값을 출력

NULLIF(표현식1, 표현식2)

식1이 식2와 같으면 NULL을, 같지 않으면 식1을 출력

COALESCE(식1, 식2, ...)

식에서 NULL이 아닌 최초의 표현식 리턴
모든 NULL이면 NULL을 리턴
ex) COALESCE(NULL, NUL, 'HELLO') => 'HELLO'

5절. 본질식별자 vs 인조식별자

본질식별자

업무에 의해 만들어지는 식별자

인조식별자

인위적으로 만든 식별자
인조식별자를 사용하면 중복 데이터를 막기 어려워진다.
본질식별자를 사용할 때와 비교하여 추가적인 인덱스가 필요해진다.