[출처] 사내 게시판~

 

 

 - 데이터베이스 모델링


 시스템 분석 및 설계 단계에서‘모델링’과‘설계’라는 단어가 혼용되는 경우가 많지만 모델링과 설계는 분명히 다른 의미이다.
데이터 모델링이란 현실 세계의 업무(예를 들면 재무회계, 쇼핑몰, 물류관리 등)를 추상화하는 것이다.
반면 데이터 설계라는 것은 모델링 과정을 통해 추출된 정보를 컴퓨터 내부에서 관리할 수 있는 형태로 구체화하며 구조와 관계를 표현하는 것이다.

 따라서 모델링과 설계 과정을 분리하여 설명하도록 하겠다.
모델링은 현실을 추상화하는 작업이라고 표현했다. 추상화(abstraction)라는 용어에 대해 거부감을 느끼는 독자도 있을 것이다. 그런데, 추상화는‘요약’이라는 뜻으로도 해석된다. 소프트웨어 공학에서 말하는 추상화는 형이상학적 개념이라기보다는 복잡한 것을 단순화하는 과정이다.

모델링 역시 복잡한 현실을 단순화시켜 컴퓨터 시스템 내부로 이식할 수 있도록 꼭 필요한 요소만 도출하는 과정이다. 만화가가 인물을 그리는 모습을 떠올려 보자. 사람의 외모에서 특징만 강조하고 세부적인 요소는 배제한다. 완벽함이란 더 이상 추가할 것이 없는 상태가 아니라, 더 이상 제외할 것이 없을 때 이뤄진다는 말이 있다. 추상화 혹은 모델링은 달리 말하면 완벽함을 추구하는 과정으로 요약할 수 있겠다. 현실 세계는 무수히 많은 정보로 구성되어 있다. 사람’을 표현할 수 있는 정보는 얼마나 될까? 이름, 신체조건, 나이, 주민번호, 경력사항, 직업, 취미, 학력 등 열거하자면 끝이 없다.

그런데 인터넷 쇼핑몰을 구축할 때‘사람’이라는 대상은‘고객’혹은‘관리자’라는 단어를 통해 좀 더 단순하게 표현되고‘ID’,‘ 주소‘,‘ 나이’,‘ 성별’등 거래 혹은 마케팅에 필요한 정보만 도출해야 한다. 이러한 과정을 모델링이라 한다. 복잡한 현실 혹은 업무에서 ‘관리 및 기록이 필요한 정보’를 추출하는 작업이다. 동시에 필요 없는 정보를 제거하는 작업을 데이터 모델링이라고 한다. 물론 관리 대상을 찾아내고 나열하는 데 그치지 않는다. 이를 이해 하기 쉽고 의사소통이 원활하도록 도와주는 표준화된 표기법으로 문서화하는 작업을 통틀어 말한다. 또한 시스템 구상 단계에서 스케치를 그리는 것, 데이터베이스를 만들기 위한 청사진을 만드는 것으로도 표현할 수 있을 것이다.

모델링 결과는 데이터베이스 설계를 위한 중요한 준비 작업이다. 목표 시스템이 어떤 정보를 포함할지 사전 검증할 수 있는 근거가 된다. 개발팀원 간 혹은 개발팀과 고객 간 의사소통을 위한 중요한 도구가 되며, 시스템을 설계하는 과정에서 아이디어를 체계화하고 정리하는데 도움이 된다. 또한, 현실업무를 파악하는 과정을 기록해 시행착오가 발생했을 때 원인을 파악할 수도 있으므로 시스템 설계 노하우를 축적하는 데도 안성맞춤이다. 예컨대 모델링은 현실 세계의 무수한 정보 가운데 컴퓨터 시스템으로 이식하려는 대상을 추출해 단순화하고 요약하는 과정이다. 설계는 모델링을 통해 확정된 이식 대상을 데이터베이스 설계 규칙에 맞춰 세밀하게 재구성하고, 정해진 표기 방법에 따라 문서화하는 작업이다. 모델링과 설계의 의미는 분명히 다르지만, 프로젝트 수행 과정에서는 모델링과 설계를 순환하면서 진행한다.


- 데이터 베이스의 발전 과정


데이터베이스의 발전 과정

● ISAM(Indexed Sequential Access Method) : 원하는 정보를 찾기위해 순차적으로 접근하거나, 색인(index)을 통해 선택적으로 접근할 수 있는 파일 시스템. 데이터베이스가 보편화된 이후에도 소규모 정보시스템에서 활용된다.

● 계층형 DBMS : 자료를 트리형태로 저장하는 데이터베이스. 윈도우 파일 시스템의 디렉터리 구조를 연상하면 되겠다. 정보를 디렉터리 형태로 분류하기 때문에, 복잡한 구조를 묘사할 수 없다는 단점이 있다.

● 네트워크형 DBMS : 계층형 데이터베이스의 단점을 보완하기 위해 자료간 연결(link)을 망(network) 형태로 자유롭게 연결할 수 있도록 개선했다. 그러나 자료구조가 복잡해지면 이해가 어려운 데다가 자료구조 변경시 디스크에 저장된 데이터의 물리적 구조를 재구성해야 하며, 애플리케이션 역시 다시 개발해야 한다.

● 관계형 DBMS : 모든 데이터를 2차원 형태의 테이블에 저장하며, 자료간 관계를 표현하기 위해 키라는 데이터 값을 이용한다. 관계형이라는 이름을 사용하는 이유는 테이블간 관계를 설정하는 방법에 대한 연구가 주된 과제이기 때문이다. 관계형 데이터베이스의 장점은 장부, 엑셀 문서 등에서 일상적으로 사용하는 표 형태를 사용해 단순한 설계인 경우 구조를 이해하거나 만들기가 용이하다. 확장도 용이하다. 테이블을 생성한 후 손쉽게 항목을 추가할 수 있고, 자료구조가 변경되더라도 이미 개발된 프로그램을 변경하지 않고 확장할 수 있다.

● 객체형 DBMS : 객체지향이라는 패러다임이 도입되면서 프로그램 상에서 생성되는 객체를 그대로 디스크에 저장하거나, 읽어 들이는 제품이 개발되었다. 다양한 제품이 출시되었지만 널리 보급되지는 못했다. 대용량의 자료를 처리하는데 있어 많은 연구가 이뤄졌으나, 강력한 검색 성능으로 시장을 석권하고 있는 관계형 데이터베이스의 아성을 넘기에는 역부족이다. 지금까지 다양한 DBMS 이론이 연구되었으나, 한동안 관계형 데이터베이스의 지위를 뛰어넘는 새로운 기술이 나타나기는 어려울 것이다. 달리 말하면, 세월이 지나도 사장되지 않을 기술이니 익혀두면 지속적으로 적용할 수 있다.