문1) 개념적 모델링과 논리적 모델링 비교
답)
I. 데이터 모델링 개요
| 정의 | 현실 세계를 추상화하여, 중요 데이터를 추출하고 DB에 저장할 구조로 변환하는 작업 |
|---|---|
| 목적 | • 데이터 구조 최적화 |
| • 변경과 확장 용이 | |
| • 중복의 최소화 | |
| • 효율적 운영 관리 |
II. 개념적 모델링과 논리적 모델링 비교
[ 비즈니스 요구사항 ] ────────► [ 개념적 모델링 ] ────────► [ 논리적 모델링 ]
| 구분 | 개념적 모델링 | 논리적 모델링 |
|---|---|---|
| 목적 | • 비즈니스 규칙 이해 | |
| • 핵심 데이터 식별 | • 데이터 구조 설계 | |
| • 데이터 무결성 확보 | ||
| 결과물 | 개체-관계 다이어그램 | 논리적 데이터 스키마 |
| 수행 작업 | • 주제 영역 도출 | |
| • 엔티티 및 관계 설정 | • 식별자 및 속성 정의 | |
| • 정규화 수행 | ||
| 환경 종속성 | 특정 시스템 및 DB 독립적 | 특정 데이터 모델 종속적 |
| 참여 대상 | 업무 전문가 | |
| 현업 사용자 | 시스템 분석가 | |
| db 설계자 |
III. 현대적 아키텍처 환경의 모델링 실무 제언
[ 도메인 주도 설계 ] ────────► [ 바운디드 컨텍스트 ] ────────► [ 마이크로서비스 ]
보편적 언어 확립 - 독립적 도메인 분리 - 서비스별 스키마 할당
도메인 중심의 분산 데이터 모델링 전략 필수
“끝”