개체-관계 모델

3. 구성 요소

개체-관계 모델(ER 모델)은 정보 시스템 설계를 위한 핵심 구성 요소로, 개체(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)으로 구성된다.

• 개체: 분리된 물체 하나를 나타내며, 명사에 해당한다. 예를 들어, 컴퓨터, 사람, 악곡 등이 있다.
• 관계: 두 개 이상의 개체들이 어떻게 서로 연관되어 있는지를 나타낸다. 예를 들어, 회사와 컴퓨터는 "소유하다"라는 관계를 가진다.
• 속성: 개체나 관계의 성질을 나타낸다. 예를 들어, '직원' 개체는 '사회 보장 번호(SSN)' 속성을 가질 수 있다.

3. 1. 개체 (Entity)

• 강한 개체: 일반적인 개체를 가리키며, 개체가 가진 속성들만으로 고유하게 정의될 수 있다. 예를 들어, '고객' 개체는 '고객번호', '이름', '주소' 등의 속성으로 고유하게 식별될 수 있다.
• 약한 개체: 개체가 가진 속성들만으로는 고유하게 정의될 수 없는 개체를 말한다. 따라서 하나 이상의 관계를 개체의 기본 키로 삼아야 한다. 예를 들어, '주문' 개체는 '주문번호' 속성만으로는 동일한 주문번호가 존재할 수 있으므로 고유하게 식별할 수 없다. 따라서 '고객' 개체와의 관계를 통해 '어떤 고객의 몇 번 주문'과 같이 식별해야 한다.

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3. 2. 관계 (Relationship)

3. 2. 1. 관계의 종류

관계 종류	설명	한국적 맥락에서의 예시	다이어그램 표기법
일대일 (1:1)	한 엔티티가 다른 엔티티 하나와 연결되는 관계.		--
일대다 (1:N)	한 엔티티가 여러 개의 다른 엔티티와 연결될 수 있는 관계.
다대다 (N:M)	여러 엔티티가 다른 여러 엔티티와 연결될 수 있는 관계.

이러한 관계들은 데이터 모델링에서 중요한 역할을 하며, 데이터베이스 설계의 기반이 된다. 관계의 종류를 올바르게 파악하는 것은 데이터의 정확성과 효율성을 보장하는 데 필수적이다.

3. 2. 2. 관계의 제약 조건

• 참여 제약 조건 (Participation Constraint)
• 전체 참여 (Total Participation): 엔티티 집합의 모든 엔티티가 관계 집합의 *최소한 하나의* 관계에 참여해야 하는 경우, 굵은 실선이나 이중선으로 표시한다.
• 부분 참여 (Partial Participation): 엔티티 집합의 일부 엔티티만 관계에 참여해도 되는 경우는 일반 실선으로 표시한다.

• 카디널리티 (Cardinality)
• 일대일 (1:1): 엔티티 집합의 각 엔티티가 관계 집합의 *최대 하나의* 관계에 참여할 수 있는 경우, 엔티티 집합에서 관계 집합으로 화살표를 그려 표시한다.
• 일대다 (1:N): 한 엔티티 집합의 엔티티는 관계 집합의 여러 관계에 참여할 수 있지만, 다른 엔티티 집합의 엔티티는 최대 하나의 관계에만 참여할 수 있다.
• 다대다 (N:M): 양쪽 엔티티 집합의 엔티티들이 관계 집합의 여러 관계에 참여할 수 있다. 어소시에이티브 엔티티를 사용하여 다대다 관계를 표현할 수 있다.

• 키 제약 조건 (Key Constraint)
• 엔티티 집합의 각 엔티티가 관계 집합의 *최대 하나의* 관계에 참여할 수 있음을 나타낸다. 엔티티 집합에서 관계 집합 쪽으로 화살표를 그려 표시한다.
• 엔티티 집합의 모든 엔티티가 각각 *정확히 하나의* 관계에 참여하는 경우 굵은 화살표로 표시한다.

3. 3. 속성 (Attribute)

• 단일 값 속성 vs 다중 값 속성:
• 단일 값 속성: 대부분의 속성은 특정 엔티티에 대해 하나의 값만 가진다. 예를 들어, '학생' 엔티티의 '학번'은 단일 값 속성이다.
• 다중 값 속성: 어떤 속성은 특정 엔티티에 대해 여러 개의 값을 가질 수 있다. 예를 들어, '소프트웨어' 엔티티의 '플랫폼' 속성은 여러 개의 값을 가질 수 있으며, 이중선으로 둘러싸인 타원으로 표현된다.
• 복합 속성: 복합 속성은 여러 개의 독립적인 하위 속성으로 구성된다. 예를 들어, '주소'는 '번지', '도시' 등의 하위 속성으로 구성되는 복합 속성이다.
• 유도 속성: 유도 속성은 다른 속성이나 데이터베이스의 다른 정보로부터 계산되거나 파생될 수 있는 값이다. 예를 들어, '피고용인'의 '나이' 속성은 '생년월일' 속성으로부터 유도될 수 있으며, 점선으로 그린 타원형으로 표시된다.

3. 3. 1. 속성의 종류

• 단일 값 속성 vs 다중 값 속성:
• 단일 값 속성: 대부분의 속성은 특정 엔티티에 대해 하나의 값만 갖는다. 예를 들어, 학생 엔티티의 '학번' 속성은 단일 값을 갖는다.
• 다중 값 속성: 어떤 속성은 특정 엔티티에 대해 여러 개의 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 학생 엔티티의 '수강 과목' 속성은 여러 개의 값을 가질 수 있다.

• 복합 속성: 복합 속성은 여러 개의 독립적인 하위 속성으로 구성된다. 예를 들어, '주소' 속성은 '시', '도', '우편번호' 등의 하위 속성으로 구성될 수 있다.

• 유도 속성: 유도 속성은 다른 속성이나 데이터베이스의 다른 정보로부터 계산되거나 파생될 수 있는 값이다. 예를 들어, '나이' 속성은 '생년월일' 속성으로부터 유도될 수 있다.

3. 3. 2. 기본 키 (Primary Key)

4. ER 다이어그램 (ERD)

ER 다이어그램(ERD)은 데이터베이스를 추상적으로 표현하는 방법 중 하나로, 개체-관계 모델을 시각적으로 나타낸 것이다. ER 모델은 표에 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스에서 특히 유용하다. 표 안의 데이터가 다른 표의 데이터를 가리키는 경우, ER 모델에서는 이를 "관계"로 표현한다. 예를 들어, 개인 정보 데이터베이스에서 한 개인의 정보(엔티티)가 여러 전화번호 정보(엔티티)를 가리키는 경우, 이들 사이에 "전화번호를 가진다"라는 관계가 존재한다고 본다.

ER 다이어그램은 이러한 개체, 관계, 속성 등을 그림으로 나타낸 것이다. ER 모델은 3계층 스키마를 사용하는 소프트웨어 개발에서 각 계층에 해당하는 모델을 구축하는 데 사용될 수 있다.

• 개념적 데이터 모델: 가장 개략적인 수준의 ER 모델로, 조직에서 사용하는 주요 데이터 개체를 정의한다.
• 논리적 데이터 모델: 개념적 모델보다 더 자세하며, 운영 및 업무 데이터 개체도 포함한다.
• 물리적 데이터 모델: 데이터베이스로 직접 구현될 수 있도록 충분히 상세하며, 특정 데이터베이스 관리 시스템에 종속적이다.

4. 1. 첸 (Chen) 표기법

4. 2. 크로우즈 풋 (Crow's Foot) 표기법

위 기호들은 서로 조합하여 사용될 수 있으며, 가능한 조합은 다음과 같다.

오른쪽 그림은 크로우즈 풋 표기법의 예시를 보여준다.

그림에서 알 수 있는 사실은 다음과 같다.

• 음악가(Artist)는 "0개 혹은 그 이상의" 노래(song)를 부른다.
• 노래 한 곡은 정확히 한 음악가(artist)에 의해 불린다. (주의: 실제 세계를 잘 반영하지 못하는 예제이다. 노래 한 곡을 듀엣으로 부를 수도 있는 것이다.)

• 다수(many) 관계를 명확하게 표현할 수 있다.
• 필수적인 관계나 선택적인 관계를 간결하게 표현할 수 있다. (수직선 또는 고리(open circle) 사용)

4. 3. 바커 (Barker) 표기법

• "고리"(ring)는 "0"을 나타낸다.
• "실선"(dash)은 "1"을 나타낸다.
• "까마귀 발"(crow's foot)은 "다수" 혹은 "그 이상"을 나타낸다.

• 고리와 실선 → 0 혹은 1
• 실선과 실선 → 정확히 1
• 고리와 까마귀 발 → 0개 이상
• 실선과 까마귀 발 → 1개 이상

• 음악가(Artist)는 "0개 혹은 그 이상의" 노래(song)를 부른다.
• 노래 한 곡은 정확히 한 음악가(artist)에 의해 불린다. (실제 세계를 반영하지 못하는 예제로, 노래 한 곡을 듀엣으로 부를 수도 있다.)

5. ER 모델링 과정

ER 모델은 데이터베이스, 특히 관계형 데이터베이스를 추상적으로 표현하는 방법 중 하나이다. 관계형 데이터베이스는 표에 데이터를 저장하며, 표 안의 일부 데이터는 다른 표 안의 데이터를 가리키기도 한다. 예를 들어, 개인 정보 데이터베이스에서 어떤 개인의 정보는 여러 개의 전화번호 데이터를 가리킬 수 있다. ER 모델에서는 개인 정보를 하나의 "실체"^[30], 전화번호를 또 다른 "실체"로 보며, 이 실체들 사이에 "전화번호를 가진다"라는 "관계"^[31]가 있다고 표현한다. 이러한 실체나 관계를 설계할 때 만들어지는 그림이 실체 관계도(ER 다이어그램)이다.

3계층 스키마를 소프트웨어 개발에 사용하는 경우, 각 계층에 해당하는 ER 모델이 구축된다.

5. 1. 요구사항 분석

5. 2. 개념적 설계

5. 3. 논리적 설계

5. 4. 물리적 설계

• 데이터베이스 객체로의 변환: 물리 데이터 모델은 일반적으로 데이터베이스 테이블, 고유 키 인덱스와 같은 데이터베이스 인덱스, 외래 키 제약 조건과 같은 데이터베이스 제약 조건 등 관계형 데이터베이스 객체의 형태로 변환된다.^[30]
• 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 맞춘 설계: 각 데이터베이스 관리 시스템은 서로 다른 특성을 가지므로, 물리적 ER 모델은 특정 DBMS에 종속적이다.^[30]
• 수정 및 유지보수: ER 모델은 관계형 데이터베이스 객체의 수정을 설계하고 데이터베이스의 구조적 메타데이터를 유지 관리하는 데 사용된다.^[30]

• 테이블(Table): 관계형 데이터베이스에서 각 행은 개체 유형의 인스턴스 하나를, 각 필드는 속성 유형을 나타낸다.^[30]
• 인덱스(Index): 기본 키 등의 색인을 포함한다.^[30]
• 제약 조건: 외래 키 제약 조건 등을 포함한다.^[30]

6. ER 모델링 도구

ER 모델링을 지원하는 다양한 도구들이 있다.

국내에서 개발된 상용 ERD 도구는 다음과 같다.

이 외에도 다음과 같은 상용 ERD 도구가 있다.

• CA ERwin Data Modeler: HTML 리포트 생성 기능 제공.
• ER/Studio: 사용하기 쉬운 모델링 도구.
• 마이크로소프트 비지오: 엔터프라이즈 아키텍처 버전에서 여러 데이터베이스 및 역 엔지니어링 지원.
• ModelRight: 물리 모델링 도구.
• OmniGraffle: 맥 OS용 다이어그램 도구.
• Oracle Designer: 오라클 코포레이션의 컴퓨터-보조 소프트웨어 엔지니어링 도구. 정보 시스템 설계 및 생성 도구.
• PowerDesigner: 사이베이스의 모델링 도구. 개념, 논리, 물리, 리버스 엔지니어링 모델링 지원. 여러 RDBMS 브랜드 지원.
• Rational Rose: UML 다이어그램 작성 도구.
• SILVERRUN 모델스피어: 개념, 논리, 물리 데이터 모델링 지원. 다수의 타겟시스템 지원 인터페이스 제공.
• SmartDraw: 포인트 앤드 클릭 방식, 다양한 템플릿 제공.
• DBDesigner-Fork: DBDesigner 변종, PostgreSQL 등 다른 데이터베이스 시스템 지원.

• MySQL 웍벤치: 그래픽 스키마 및 리버스 엔지니어링 지원, 여러 데이터베이스 엔진 대상.
• 다이어 (소프트웨어): ERD 외 다양한 다이어그램 작성 가능.
• 페렛 (소프트웨어): 데비안, 우분투 배포 ERM 도구.
• 카이비오: ER 다이어그램 지원 순서도 도구.
• 오픈 시스템 아키텍트: ER 다이어그램 모델러 (최신 버전 2005년).
• 파워*아키텍트: 자바 기반 ER 다이어그램 모델러, 여러 무료/상용 데이터베이스 엔진 대상.

7. 한계 및 확장

ER 모델은 비즈니스 영역의 프로세스에서 생성되고 필요한 데이터를 정의하고 설명하기 위한 체계적인 분석 결과로 나타난다. ER 모델은 일반적으로 상자('개체')와 선('관계')으로 그려져 개체 간의 연관성 및 종속성을 나타내며, '속성', '기본 키' 등의 개념을 포함한다.^[30][31]

ER 모델은 주로 데이터베이스로 구현되며, 관계형 데이터베이스에서는 테이블의 각 행은 개체 유형의 인스턴스를, 각 필드는 속성 유형을 나타낸다. 개체 간의 관계는 외래 키를 통해 구현된다.^[30][31]

피터 첸은 ER 모델이 현실 세계를 개체와 관계로 구성한다는 자연스러운 관점을 채택한다고 언급했다.^[28]

하지만 ER 모델은 관계형 데이터베이스에 적합하며, 시간에 따른 정보 변화를 표현하기 어렵다는 한계가 있다.^[49]

이러한 한계를 보완하기 위해 확장된 실체 관계 모델(EER 모델)이 등장했다. EER 모델은 ER 모델에 위크 엔티티, 다치 애트리뷰트(multi-valued attribute) 등 몇 가지 개념을 추가하여 더 복잡한 데이터 구조를 표현한다.

7. 1. ER 모델의 한계

• ER 모델은 주로 관계형 데이터베이스로 표현 가능한 정보를 다루는 데 적합하며, 관계형 모델로 표현되지 않는 정보(예: semi-structured data|반구조 데이터^영어)를 다루는 것은 어렵다.^[49]
• 대부분 시스템에 저장되는 정보가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 명확하게 표현하기 어렵다. 이러한 변화를 표현하기 위해 ER 모델을 확장하려는 시도가 있었으며, 피터 첸(Peter Chen)도 이러한 방향성을 지지했다.^[49] 앵커 모델링이 그 예시 중 하나이다. 다른 방법으로는 프로세스 모델링 기법을 사용하여 변화를 개별적으로 모델링하거나, UML와 같이 시스템의 다른 관점을 표현하는 추가 기법을 사용하는 것이다.
• ER 모델링은 처음부터 정보를 지정해 나가는 신규 시스템 설계나 독립형 정보 시스템에는 적합하지만, 기존 정보원과의 연계에는 큰 도움이 되지 않는다.
• ER 모델링은 주로 관계형 데이터베이스를 사용한 시스템에서 사용되며, 다른 시스템에서는 원리적으로 문제가 없더라도 잘 사용되지 않는다. 이는 관계형 데이터베이스를 직접 지원하는 툴이 많기 때문이다.
• Brodie and Liu^[50]의 조사에 따르면, 포춘 100대 기업 중 10개사에서 ER 모델링을 사용한 예가 없었다. Badia and Lemire^[51]는 그 원인이 지도 부족뿐만 아니라 데이터 통합 지원 등의 이점 부족도 있다고 보았다.
• 객체 지향 분석 설계와 밀접하게 관련된 개념을 도입한 enhanced entity–relationship model|확장된 실체 관계 모델^영어(EER 모델링)이 ER 모델링에 결여된 몇 가지 개념을 도입하고 있다.
• temporal database|시제 데이터베이스^영어 모델링에서는 ER 모델에 다양한 확장이 필요하다.^[52] 또한, OLAP에서 사용되는 다차원 데이터베이스에도 적합하지 않다.^[53]

7. 2. EER 모델

• 위크 엔티티: 독자적으로 존재할 수 없고 다른 엔티티(strong entity)에 종속적인 엔티티를 말한다. 예를 들어, '업무 추적' 데이터베이스에서 '태스크'는 '사람' 엔티티에 종속적인 위크 엔티티가 될 수 있다. 위크 엔티티는 굵은 선이나 이중선으로 연결된 사각형과 다이아몬드형으로 표현한다.
• 다치 애트리뷰트(multi-valued attribute): 하나의 엔티티 인스턴스에 대해 여러 개의 값을 가질 수 있는 애트리뷰트이다. 이중선으로 둘러싸인 타원으로 표현한다. 예를 들어, 소프트웨어의 '플랫폼' 애트리뷰트는 여러 플랫폼에서 동작할 수 있으므로 다치 애트리뷰트가 된다.
• 합성 애트리뷰트(composite attribute): 두 개 이상의 애트리뷰트로 구성된 애트리뷰트이다. 예를 들어, '주소'는 '번지', '도시' 등의 애트리뷰트로 구성된 합성 애트리뷰트이다.
• 추출 애트리뷰트(derived attribute): 다른 애트리뷰트나 데이터베이스의 정보로부터 유도될 수 있는 애트리뷰트이다. 점선으로 그린 타원형으로 표시한다. 예를 들어, '나이' 애트리뷰트는 '생년월일' 애트리뷰트로부터 추출할 수 있다.
• Is-a 관계 (is-a relationship): 수퍼클래스와 서브클래스 간의 관계를 나타낸다. 예를 들어, '피고용인' 엔티티는 '프로그래머'와 '마케터' 엔티티의 수퍼클래스가 될 수 있다. ISA라는 글자가 들어간 삼각형으로 표시한다.
• 어그리게이션: 한 관계와 관련된 엔티티 집합들을 단일 엔티티 집합으로 간주하는 것이다. 점선 사각형으로 표시한다.

참조

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