데이터 모델링의 이해
🧩 모델링데이터 모델링의 이해★★★★☆자주

데이터 모델링을 하는 이유와 세 가지 유의점

중복·비유연성·비일관성을 없애려고 모델링을 한다. 같은 값을 여러 곳에 두지 않고, 업무가 바뀌어도 구조를 덜 고치게 하며, 서로 어긋나는 값이 생기지 않게 하는 것이다.

중복비유연성비일관성데이터 모델링의 유의점

왜 그런지까지

중복은 같은 데이터가 여러 자리에 저장되어 한쪽만 고쳐지는 사고를 부른다. 비유연성은 데이터 정의와 프로세스가 지나치게 붙어 있어 작은 업무 변화에도 구조를 뜯어야 하는 상태다.

비일관성은 서로 연결된 값이 어긋나는 것으로, 정작 데이터끼리의 관계를 정의해 두지 않았을 때 생긴다. 셋은 원인이 다르므로 해결책도 다르다 — 중복은 정규화로, 비유연성은 데이터와 프로세스를 떼어 놓는 것으로, 비일관성은 관계를 명시하는 것으로 다스린다.

무엇을 없애려는가

문제어떤 상태인가무엇으로 다스리는가
중복같은 값이 여러 자리에 있다정규화
비유연성조금만 바뀌어도 구조를 고쳐야 한다데이터와 프로세스를 분리
비일관성연결된 값이 서로 어긋난다관계를 명시

헷갈리는 것

비유연성 vs 비일관성

비유연성은 업무가 조금 바뀌어도 구조를 고쳐야 하는 것이고, 비일관성은 서로 연결된 데이터의 값이 어긋나는 것이다.

중복 vs 비일관성

중복은 같은 값이 여러 자리에 저장된 상태 자체이고, 비일관성은 그 값들이 서로 달라져 버린 결과다.

확인 문제

넣어 두면 오늘 · 1일 · 3일 · 7일 · 14일 · 30일 간격으로 다시 물어봅니다