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[SQLD] 메타코드 강의 후기_1과목 - 데이터 모델링의 이해 - 파트 1
안녕하세요~
이번에 좋은계기로 메타코드 SQLD 강의를 듣게되었습니다 ㅎㅎ
먼저 도움을 주신 메타코드 임직원분들께 감사인사올립니다!~ ^^
저는 현재 직무와 전혀다른 분야지만 관심이 있게되어 도전해보려합니다 ㅎ!
브이로그 형식으로 올려보겠습니다!
잘 따라와주세용!^^
메타코드M
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데이터 모델링의 기본 개념을 학습하는 데 중점을 두고 있으며,
이는 SQLD와 같은 데이터베이스 시험 준비에 필수적인 내용입니다.
데이터 모델링의 정의를 현실 세계를 단순화하여 표현하는 기법으로 설명하고,
시험에서 자주 출제되는 **세 가지 주요 특징(추상화, 단순화, 명확화)**을 강조합니다.
또한, 데이터 모델링을 이해하는 **세 가지 관점(데이터 관점, 프로세스 관점, 데이터와 프로세스의 상관 관점)**과
모델링 시 유의해야 할 **세 가지 사항(중복 지양, 비유연성 방지, 비일관성 방지)**을 제시하며,
암기의 중요성을 반복적으로 역설하고 있습니다.
전반적으로 복잡한 데이터베이스 개념보다는 단순 암기를 통해 점수를 확보할 수 있는 핵심 지식들을 학습하였습니다!
[SQLD] 메타코드 강의 후기_1과목 - 데이터 모델링의 이해
SQLD 시험에서의 중요성!
- 데이터 모델링의 이해 파트는 SQLD 시험에서 정확히 10문제가 출제되는 영역이다.
- 과락의 가능성: 이 파트에서 과락이 발생하면 SQL 활용 파트에서 만점을 받더라도 시험에 불합격할 수 있다.
- 암기의 중요성: 이 영역은 복잡한 이해보다는 "100% 암기"에 가깝기 때문에,
집중적인 학습을 통해 안정적으로 점수를 확보해야 한다.
데이터 모델링의 정의
데이터 모델링은 "현실 세계를 단순화하여 표현하는 기법"으로 정의된다.
이는 현실 세계에 존재하는 수많은 복잡한 데이터들을
데이터베이스 내의 테이블과 같이 단순하고 구조화된 2차원 형태로 명확하게 표현하는 과정을 의미한다.
본질적으로, 이는 누구나 데이터를 쉽게 이해하고 다룰 수 있도록 복잡성을 제거하는 작업이다.
데이터 모델링의 세 가지 핵심 특징
데이터 모델링의 특징은 세 가지로 요약되며,
이는 4지 선다형 문제에서 '특징이 아닌 것을 고르시오'와 같은 형태로 자주 출제된다.
세 가지 특징은 다음과 같으며, '추단명'으로 암기할 수 있다.
| 특징 | 설명 |
| 추상화 (Abstraction) | 현실 세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 것. |
| 단순화 (Simplification) | 복잡한 개념을 단순하고 쉽게 표현하는 것. |
| 명확화 (Clarification) | 누구나 이해할 수 있도록 불분명함을 제거하는 것. |
바로 위에 설명된 내용으로 연습문제를 풀어보자!
"추단명" 암기를 하였으면 바로 감이 오겠죠?
→ 정답은 바로 아래 마우스로 ↓ 드래그 해보세요!
정답 : 2 / 단순화 : 복잡한 개념을 더 복잡하게 표현
데이터 모델링의 세 가지 관점
데이터 모델링을 수행할 때는 세 가지 주요 관점을 균형 있게 고려해야 한다.
각 관점의 정의를 명확히 암기하는 것이 중요하다.
- 데이터 관점 (Data Viewpoint)
- 초점: 데이터 자체에 집중한다.
- 주요 질문: 업무 프로세스에 어떤 데이터들이 얽혀 있으며, 그 데이터들 간에는 어떤 관계가 있는가?
- 프로세스 관점 (Process Viewpoint)
- 초점: 업무의 처리 과정에 집중한다.
- 주요 질문: 해당 업무가 실제로 처리하는 것은 무엇인가?
- 데이터와 프로세스의 상관 관점 (Data-Process Correlation Viewpoint)
- 초점: 데이터와 프로세스의 상호작용에 집중한다.
- 주요 질문: 업무 프로세스의 흐름에 따라 데이터가 어떤 영향을 받는가?
데이터 모델링 시 유의사항
효과적인 데이터 모델을 구축하기 위해 반드시 유의해야 할 세 가지 원칙이 있다.
이는 각각 중복성, 비유연성, 비일관성을 방지하는 것을 목표로 한다.
- 중복 (Redundancy) 지양
- 동일한 데이터가 여러 곳에 중복으로 저장되는 것을 피해야 한다. 데이터의 중복은 불일치를 유발하고 저장 공간을 낭비하는 주요 원인이 된다.
- 비유연성 (Inflexibility) 경계
- 데이터 모델과 프로세스는 유연하게 설계되어야 한다. 이는 향후 시스템의 수정이나 기능 추가 시 유지보수를 용이하게 만든다.
- 예시: 카카오톡에 '스토리'와 같은 신규 기능(프로세스)이 추가될 때마다 사용자 정보(데이터 모델)의 구조 자체를 변경해야 한다면 유지보수가 매우 어려워진다. 따라서 프로세스와 데이터 모델은 독립적으로 변경 및 확장이 가능하도록 유연하게 설계해야 한다.
- 비일관성 (Inconsistency) 방지
- 데이터를 모델링할 때는 다른 데이터와의 연관성을 항상 고려하여 일관성을 유지해야 한다. 특정 데이터의 변경이 연관된 다른 데이터에 미치는 영향을 파악하고, 전체 시스템 차원에서 데이터가 일관된 상태를 유지하도록 설계해야 한다.
위 기초내용을 다 들어보았는데요!
어떠셨나요?
감이 오셨죠? ㅎㅎ
다음차시도 힘내보자구요 !!
아래 유튜브 링크도 참조해드릴테니, 참고해주세요!
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