데이터베이스 스키마란 무엇인가요?

데이터베이스 관리 시스템에서 일반적으로 사용되는 데이터베이스 스키마를 설계하는 세 단계가 있습니다.

1. 개념적 데이터베이스 스키마

개념적 데이터베이스 스키마 디자인은 데이터베이스의 최상위 뷰로, 사소한 세부 정보 없이 데이터베이스의 전체 뷰를 제공합니다. 개념적 데이터베이스 스키마 설계는 일반적으로 손으로 빠르게 그리는 것입니다.

예를 들어, 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블에 저장하며, 각 테이블에는 관련 데이터 세트가 들어 있습니다. 개념적 데이터베이스 스키마는 제품 테이블과 해당 속성, 고객 테이블, 테이블 간의 다대다 관계를 설명할 수 있습니다. 그러나 개념적 데이터베이스 스키마에는 데이터 유형이나 액세스 제약 조건과 같은 세부 구현 세부 정보가 포함되지 않을 수 있습니다.

개념적 스키마는 세부 정보를 너무 많이 제공하지 않고도 조직의 전체 데이터 흐름을 차트로 작성하는 데 유용합니다.

2. 논리적 데이터베이스 스키마

논리적 데이터베이스 스키마 디자인은 데이터베이스 내 데이터가 구조화되는 방식에 대한 개요를 제공합니다. 엔티티 간의 관계를 설명하고 데이터 구성 방식에 대한 자세한 내용을 보여줍니다. 논리적 데이터베이스 스키마 설계는 일반적으로 디지털 데이터 모델링 작업입니다.

데이터 스키마의 각 엔티티는 다음과 같은 정보와 관련하여 정의됩니다.

• 테이블 이름
• 엔티티 관계
• 속성 이름
• 디폴트 값
• 데이터 유형
• 보안 제약
• 프로시저
• 보기
• 인덱스
• 메타데이터

완전한 논리적 스키마 설계는 신규 및 기존 데이터에 대한 제약 조건을 제공하여 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다.

논리적 데이터베이스 스키마에는 일반적으로 기술적 요구 사항이 포함되지 않습니다.

3. 물리적 데이터베이스 스키마

물리적 데이터베이스 스키마는 광범위한 데이터베이스 구조 내에서 데이터를 찾을 수 있는 위치를 정확히 설명합니다. 여기에는 기술 스토리지 세부 정보, 파일 위치 식별, 특정 스토리지 형식, 각 테이블에서 데이터를 저장하는 데 사용하는 인덱싱 전략이 포함됩니다. 물리적 스키마 설계는 일반적으로 고정된 데이터베이스 기술 설계 패턴과 사용자 사양의 조합입니다.

물리적 스키마는 데이터베이스 스키마의 개념이 가장 적은 형태이며 데이터 위치에 대한 실질적인 통찰력을 제공합니다. 데이터베이스 설치에는 논리적 스키마와 물리적 스키마가 필요합니다.

데이터베이스 스키마를 설계하는 프로세스를 데이터 모델링이라고 합니다.

OLTP 시스템의 데이터 모델을 생성하는 주요 단계는 다음과 같습니다.

요구 사항 수집

데이터베이스 생성 이전에 데이터베이스 용도를 확인하고 데이터베이스에 포함하려는 데이터 및 데이터베이스 사용 계획 등 주요 정보를 설명해야 합니다. 다음 사항에 따라 가장 적합한 데이터베이스가 달라집니다.

• 사용하는 특정 데이터
• 데이터베이스와 상호 작용하는 데 필요한 쿼리
• 생성하고자 하는 보고서

이 단계에서는 데이터베이스 스키마 설계 프로세스를 안내하고 목표를 설명합니다.

엔티티-관계 다이어그램 생성

엔티티 관계 다이어그램(ERD)은 데이터베이스 내 테이블, 데이터베이스 개체, 개별 엔터티가 연결되는 방식을 매핑합니다. 데이터베이스의 개념적 스키마 뷰를 생성하면 데이터베이스 작동 방식을 시각화하고, 데이터베이스에 저장된 데이터를 파악할 수 있습니다.

또한 이 단계에서는 데이터베이스에서 테이블, 열, 데이터베이스 개체, 인덱스가 사용하는 이름 지정 규칙을 정의할 수도 있습니다. 규칙은 모든 사람이 데이터를 입력할 때 표준 접근 방식을 사용할 수 있도록 지원합니다.

데이터 항목을 테이블로 구성

이제 ERD 맵을 기반으로 모든 데이터를 특정 테이블로 조직할 수 있습니다. 데이터베이스 구조의 각 엔터티는 고유한 테이블을 가져야 하며, 각 열에는 관련 속성이 포함되어야 합니다. 특정 데이터 값을 쉽게 식별하고 검색할 수 있는 프라이머리 키를 정의합니다.

데이터 구조 정규화

정규화는 데이터 중복을 줄이고 데이터 무결성을 개선하는 데에 목적을 둔 데이터베이스 스키마 설계 프로세스입니다. 정규화는 데이터 간의 관계가 잘 구조화되고 이상 현상이 최소화되는 방식으로 데이터를 테이블로 구성하는 작업을 포함합니다.

정규화에는 몇 가지 일반적인 형식이 있으며, 각각 특정 요구 사항이 있습니다. 연속되는 각 정규 형식을 통해 서로 다른 중복 또는 종속성 유형을 처리하여 데이터 일관성을 향상하고 스키마를 보다 강력하게 만들 수 있습니다.

1NF

1NF에서는 각 열에 원자(불가분) 값을 가져야 하며, 각 레코드가 고유해야 합니다. 1NF는 반복 그룹 및 다중 값 필드를 제거합니다.

2NF

2NF는 키가 아닌 모든 속성이 전체 프라이머리 키에 기능적으로 완전히 종속되도록 함으로써(즉, 부분적 종속성 제거) 1NF를 기반으로 합니다.

3NF

3NF는 키가 아닌 모든 속성이 프라이머리 키에만 의존하고 키가 아닌 다른 속성에는 의존하지 않아야 한다(즉, 전이적 종속성을 제거함)고 덧붙입니다.

보안 척도 구현

권한 있는 사용자만 데이터베이스에 액세스하고 데이터베이스에 포함된 정보를 볼 수 있도록 권한 구조를 생성하세요. 데이터베이스의 여러 사용자 그룹에 정보 읽기, 쓰기나 삭제 권한 등 고유 권한을 할당하여 민감한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다. 역할 기반 액세스 제어를 정의하여 권한 있는 사용자만 민감한 데이터를 보거나 수정할 수 있도록 합니다.

테스트

몇 가지 기본 쿼리와 기타 상호 작용으로 데이터베이스 스키마 디자인을 테스트함으로써 모든 것이 의도한 대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 이 단계에서 데이터베이스가 어떻게 작동하는지에 대한 데이터를 수집하면, 스키마가 효율적이고 성능 문제 없이 작동하도록 하기 위해 필요한 추가 변경 사항을 결정하는 데 도움이 됩니다.

데이터베이스 스키마 변환은 기존 데이터베이스 스키마를 새로운 형식에 맞게 조정하는 프로세스입니다. 여기에는 테이블, 컬럼, 인덱스, 제약 조건, 테이블 간 관계를 추가하거나 수정하는 작업이 포함될 수 있습니다.

주 목적은 새로운 애플리케이션 요구사항을 지원하거나 성능을 개선하거나, 다른 데이터베이스 시스템으로 이전하는 경우가 많습니다. 스키마 변환은 데이터를 보다 효율적으로 조직하거나 새로운 시스템의 특성을 지원할 수 있도록 합니다.

데이터 마이그레이션이 반드시 스키마 변환을 필요로 하는 것은 아니며, 원본과 대상 데이터베이스에 따라 달라질 수 있습니다.