논리적 데이터 모델링, 개념적 데이터 모델을 기반으로 하여 보다 구체적으로 데이터 구조를 설계하는 과정입니다. 데이터베이스를 구축하기 전에 데이터를 체계적으로 표현하여 논리적인 데이터 모델을 생성하는 데 중점을 둡니다. 다음은 논리적 데이터 모델링의 주요 요소와 단계입니다.
데이터 정규화(Normalization)
데이터 정규화는 데이터 중복을 제거하고 무결성을 유지하기 위해 수행되는 과정입니다.
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1NF(제1정규형): 모든 속성이 원자값을 가지도록 데이터 구조를 변환합니다.
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2NF(제2정규형): 부분 종속성을 제거하여 모든 비주요 속성이 기본 키에 종속되도록 합니다.
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3NF(제3정규형): 이행 종속성을 제거하여 데이터 구조를 단순화합니다.
속성 데이터 타입 및 제약 조건 정의
논리적 모델에서 각 속성의 데이터 타입과 제약 조건을 정의합니다.
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데이터 타입 선택: 문자열, 정수, 부동소수점 등 적합한 데이터 유형을 지정합니다.
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제약 조건 추가: NOT NULL, UNIQUE, DEFAULT와 같은 조건을 정의하여 데이터 무결성을 강화합니다.
키 정의
키는 데이터를 고유하게 식별하는 데 사용됩니다.
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기본 키(Primary Key): 각 테이블에서 고유하게 데이터를 식별하는 키를 설정합니다.
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외래 키(Foreign Key): 테이블 간의 관계를 정의하고 참조 무결성을 보장하는 키를 설정합니다.
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대체 키(Alternate Key): 기본 키 외에 고유성을 보장할 수 있는 후보 키를 정의합니다.
관계 구체화
개념적 모델에서 정의된 엔터티 간의 관계를 보다 구체적으로 설계합니다.
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관계의 카디널리티: 1:1, 1:N, N:M 관계를 명확히 정의합니다.
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관계 제약 조건: 관계에 대한 추가적인 조건(예: ON DELETE CASCADE)을 설정합니다.
데이터베이스 스키마 설계
논리적 데이터 모델은 실제 데이터베이스의 스키마로 변환됩니다.
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테이블 구조 설계: 각 엔터티를 기반으로 테이블 구조를 정의합니다.
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인덱스 설계: 데이터 검색 성능을 향상시키기 위해 적절한 인덱스를 생성합니다.
논리적 데이터 모델링의 실전 팁
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정규화와 비정규화의 균형: 정규화로 데이터 중복을 줄이되, 성능 요구 사항에 따라 필요한 경우 비정규화를 적용합니다.
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ERD 재검토: 논리적 모델링 단계에서도 개념적 모델의 ERD를 지속적으로 검토하여 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
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팀 협업 강화: 논리적 데이터 모델이 데이터베이스 개발 및 운영팀의 요구를 충족하는지 확인하기 위해 적극적인 협업이 필요합니다.
논리적 데이터 모델링은 데이터의 효율적 저장과 관리뿐 아니라 데이터베이스의 성능과 확장성을 보장하는 핵심 단계입니다.
