DB 모델링 기초: ERD 작성법과 정규화 이해하기

DB 모델링 기초에서는 ERD(Entity-Relationship Diagram) 작성법을 다룹니다. 엔터티, 속성, 관계의 개념을 설명하며, 1:1 및 1:N 관계를 이해합니다. 또한, 데이터베이스 설계에서 중요한 정규화와 비정규화의 원리를 소개하여 효율적인 데이터 구조를 구축하는 방법을 배웁니다.

ERD(Entity-Relationship Diagram) 작성법

ERD는 데이터베이스의 구조를 시각적으로 표현하는 도구로, 엔터티, 속성, 관계를 통해 데이터 간의 관계를 명확하게 나타냅니다. ERD를 작성하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

1. 엔터티(Entity) 정의하기

엔터티는 데이터베이스에서 관리할 수 있는 객체나 개념을 의미합니다. 예를 들어, 직원, 부서, 제품 등이 엔터티가 될 수 있습니다. 각 엔터티는 고유한 식별자를 가져야 합니다.

예시

• 직원(Employee)
• 부서(Department)

2. 속성(Attribute) 정의하기

속성은 엔터티의 특성을 나타냅니다. 각 엔터티는 여러 속성을 가질 수 있으며, 속성은 데이터베이스에서 저장할 정보의 종류를 정의합니다.

예시

• 직원 엔터티의 속성: 직원 ID(emp_id), 이름(first_name, last_name), 급여(salary)
• 부서 엔터티의 속성: 부서 ID(dept_id), 부서 이름(department_name)

3. 관계(Relationship) 설정하기

관계는 두 개 이상의 엔터티 간의 연관성을 나타냅니다. 관계는 1:1, 1:N, N:M 등으로 구분됩니다.

예시

• 직원과 부서 간의 관계: 한 부서에는 여러 직원이 있을 수 있으므로 1:N 관계입니다.

4. ERD 작성하기

ERD를 작성할 때는 위의 요소들을 조합하여 시각적으로 표현합니다. 각 엔터티는 사각형으로 나타내고, 속성은 타원형으로, 관계는 다이아몬드 형태로 표현합니다.

예시 ERD

+-----------------+       +-------------------+
|   DEPARTMENT    |       |     EMPLOYEE      |
+-----------------+       +-------------------+
| dept_id         |<----- | emp_id            |
| department_name |       | first_name        |
+-----------------+       | last_name         |
                          | salary            |
                          +-------------------+

5. ERD 도구 사용하기

ERD를 작성할 때는 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Lucidchart, Draw.io, ERDPlus와 같은 온라인 도구를 이용하면 쉽게 ERD를 작성할 수 있습니다. 이러한 도구들은 드래그 앤 드롭 방식으로 직관적으로 사용할 수 있습니다.

이제 ERD의 기본 개념과 작성법에 대해 이해하셨다면, 실제로 간단한 ERD를 작성해보는 연습을 해보세요!

엔터티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 개념 설명

DB 모델링에서 엔터티, 속성, 관계는 데이터베이스의 구조를 이해하는 데 필수적인 요소입니다. 각 개념을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 엔터티(Entity)

엔터티는 데이터베이스에서 관리되는 객체나 개념을 의미합니다. 엔터티는 실제 세계의 사물이나 개념을 나타내며, 각 엔터티는 고유한 식별자를 가지고 있습니다. 일반적으로 명사로 표현됩니다.

예시

• 직원(Employee): 회사의 직원 정보를 나타냅니다.
• 부서(Department): 회사 내의 부서 정보를 나타냅니다.
• 제품(Product): 판매되는 제품 정보를 나타냅니다.

+-----------------+
|    EMPLOYEE     |
+-----------------+
| emp_id          |
| first_name      |
| last_name       |
+-----------------+

2. 속성(Attribute)

속성은 엔터티의 특성을 나타내며, 엔터티가 가지고 있는 정보의 종류를 정의합니다. 속성은 엔터티의 세부 정보를 제공하며, 각 속성은 데이터 타입을 가집니다.

예시

• 직원(Employee) 엔터티의 속성:
  • 직원 ID(emp_id): 직원의 고유 식별자
  • 이름(first_name, last_name): 직원의 이름
  • 급여(salary): 직원의 급여

+-----------------+
|    EMPLOYEE     |
+-----------------+
| emp_id          |  ← 직원 ID
| first_name      |  ← 이름
| last_name       |  ← 성
| salary          |  ← 급여
+-----------------+

3. 관계(Relationship)

관계는 두 개 이상의 엔터티 간의 연관성을 나타냅니다. 관계는 엔터티 간의 연결을 정의하며, 관계의 종류에 따라 1:1, 1:N, N:M으로 구분됩니다.

• 1:1 관계: 한 엔터티의 인스턴스가 다른 엔터티의 인스턴스와 단 하나의 관계를 가질 때
• 1:N 관계: 한 엔터티의 인스턴스가 여러 다른 엔터티의 인스턴스와 관계를 가질 때
• N:M 관계: 여러 엔터티의 인스턴스가 서로 여러 관계를 가질 때

예시

• 부서와 직원 간의 관계: 한 부서에는 여러 직원이 속할 수 있으므로 1:N 관계입니다.

+-----------------+       +-------------------+
|   DEPARTMENT    |       |     EMPLOYEE      |
+-----------------+       +-------------------+
| dept_id         |<----- | emp_id            |
| department_name |       | first_name        |
+-----------------+       | last_name         |
                          | salary            |
                          +-------------------+

이러한 엔터티, 속성, 관계의 개념은 데이터베이스 설계의 기초를 형성하며, 효과적인 데이터 구조를 구축하는 데 필수적입니다. 각 개념을 이해하고 활용함으로써 더 나은 데이터베이스 모델링이 가능합니다.

1:1, 1:N 관계

데이터베이스 모델링에서 엔터티 간의 관계는 데이터의 구조와 무결성을 이해하는 데 중요한 요소입니다. 여기서는 1:1 관계와 1:N 관계에 대해 설명하겠습니다.

1. 1:1 관계

1:1 관계는 한 엔터티의 인스턴스가 다른 엔터티의 인스턴스와 단 하나의 관계를 가질 때를 의미합니다. 즉, A 엔터티의 한 인스턴스는 B 엔터티의 한 인스턴스와만 연결됩니다. 이 관계는 주로 두 엔터티가 서로의 정보를 보완할 필요가 있을 때 사용됩니다.

예시

• 직원(Employee)과 직원 상세(Employee_Detail): 각 직원은 하나의 상세 정보를 가지며, 각 상세 정보는 하나의 직원에만 해당합니다.

+-----------------+       +---------------------+
|    EMPLOYEE     |       |   EMPLOYEE_DETAIL   |
+-----------------+       +---------------------+
| emp_id          |<----- | detail_id           |
| first_name      |       | emp_id              |
| last_name       |       | address             |
+-----------------+       | phone_number        |
                          +---------------------+

2. 1:N 관계

1:N 관계는 한 엔터티의 인스턴스가 여러 다른 엔터티의 인스턴스와 관계를 가질 때를 의미합니다. 즉, A 엔터티의 한 인스턴스는 B 엔터티의 여러 인스턴스와 연결될 수 있습니다. 이 관계는 일반적으로 주 엔터티와 그에 속하는 여러 서브 엔터티 간의 관계를 나타냅니다.

예시

• 부서(Department)와 직원(Employee): 한 부서에는 여러 직원이 속할 수 있으므로 1:N 관계입니다.

+-----------------+       +-------------------+
|   DEPARTMENT    |       |     EMPLOYEE      |
+-----------------+       +-------------------+
| dept_id         |<----- | emp_id            |
| department_name |       | first_name        |
+-----------------+       | last_name         |
                          | salary            |
                          +-------------------+

관계의 중요성

이러한 관계를 정의함으로써 데이터베이스는 데이터의 무결성을 유지하고, 효율적으로 데이터를 검색할 수 있는 기반을 제공합니다. 1:1 관계와 1:N 관계는 데이터 모델링에서 매우 일반적이며, 데이터베이스 설계 시 반드시 고려해야 할 요소입니다. 각 관계의 특성을 이해하면 데이터베이스를 보다 효과적으로 설계하고 관리할 수 있습니다.

정규화와 비정규화

데이터베이스 설계에서 정규화와 비정규화는 데이터의 구조와 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 두 개념을 이해하는 것은 효율적인 데이터베이스 모델링을 위해 필수적입니다.

1. 정규화(Normalization)

정규화는 데이터베이스의 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 유지하기 위해 데이터 구조를 체계적으로 설계하는 과정입니다. 정규화는 여러 단계로 진행되며, 각 단계는 특정한 규칙을 따릅니다. 일반적으로 1NF, 2NF, 3NF가 가장 많이 사용됩니다.

1NF (제1정규형)

1NF는 모든 속성이 원자값(Atomic Value)을 가져야 하며, 각 레코드는 고유해야 한다는 규칙입니다. 즉, 한 속성에 여러 값을 저장할 수 없습니다.

예시

• 비정규화된 테이블:
  ```plaintext

+---------+---------------------+
| emp_id | phone_numbers |
+---------+---------------------+
| 1 | 123-4567, 987-6543 |
| 2 | 555-1234 |
+---------+---------------------+

- 1NF로 정규화된 테이블:
```plaintext
+---------+-------------+
| emp_id  | phone_number |
+---------+-------------+
| 1       | 123-4567    |
| 1       | 987-6543    |
| 2       | 555-1234    |
+---------+-------------+
</code></pre>
<h4 id="2nf-제2정규형">2NF (제2정규형)</h4>
<p>2NF는 1NF를 만족하면서, 부분 종속성을 제거해야 한다는 규칙입니다. 즉, 기본 키의 일부에만 의존하는 속성을 분리해야 합니다.</p>
<h5 id="예시-9">예시</h5>
<ul>
<li>1NF 테이블에서 부분 종속성을 가진 경우:<br>```plaintext</li>
</ul>
<p>+---------+-------------+--------------+<br>| emp_id  | emp_name    | dept_name    |<br>+---------+-------------+--------------+<br>| 1       | John        | Sales        |<br>| 2       | Jane        | Marketing     |<br>+---------+-------------+--------------+</p>
<pre><code>
- 2NF로 정규화된 테이블:
```plaintext
+---------+-------------+
| emp_id  | emp_name    |
+---------+-------------+
| 1       | John        |
| 2       | Jane        |
+---------+-------------+

+---------+--------------+
| dept_id | dept_name    |
+---------+--------------+
| 1       | Sales        |
| 2       | Marketing     |
+---------+--------------+

3NF (제3정규형)

3NF는 2NF를 만족하면서, 이행적 종속성을 제거해야 한다는 규칙입니다. 즉, 기본 키에 의존하지 않는 속성을 분리해야 합니다.

예시

• 2NF 테이블에서 이행적 종속성이 있는 경우:
  ```plaintext

+---------+-------------+-------------+
| emp_id | emp_name | dept_id |
+---------+-------------+-------------+
| 1 | John | 1 |
| 2 | Jane | 2 |
+---------+-------------+-------------+

- 3NF로 정규화된 테이블:
```plaintext
+---------+-------------+
| emp_id  | emp_name    |
+---------+-------------+
| 1       | John        |
| 2       | Jane        |
+---------+-------------+

+---------+--------------+
| dept_id | dept_name    |
+---------+--------------+
| 1       | Sales        |
| 2       | Marketing     |
+---------+--------------+

2. 비정규화(Denormalization)

비정규화는 정규화된 데이터베이스 구조를 의도적으로 변경하여 데이터의 중복을 허용하는 과정입니다. 이는 주로 성능 향상을 위해 사용됩니다. 비정규화를 통해 데이터 조회 성능을 높일 수 있지만, 데이터 중복으로 인해 무결성 문제가 발생할 수 있습니다.

예시

• 비정규화된 테이블:
  ```plaintext

+---------+-------------+--------------+
| emp_id | emp_name | dept_name |
+---------+-------------+--------------+
| 1 | John | Sales |
| 2 | Jane | Marketing |
| 2 | Jane | Sales |
+---------+-------------+--------------+

```

이 경우, 'Jane'의 정보가 두 번 저장되어 데이터 중복이 발생합니다. 그러나 데이터 조회 시 성능이 향상될 수 있습니다.

결론

정규화와 비정규화는 데이터베이스 설계에서 서로 상반된 개념입니다. 정규화는 데이터의 무결성을 유지하고 중복을 줄이는 데 중점을 두며, 비정규화는 성능 향상을 위해 중복을 허용합니다. 데이터베이스 설계 시 이 두 개념을 적절히 조화롭게 활용하는 것이 중요합니다.