[Database] 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling)

[Database] 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling)

 

 

 

실제 프로젝트에서는 물리적 데이터 모델링을 수행하는 경우는 드물다고 한다. 개념적인 부분에서 배경지식을 얻기 위해, 나중에 읽어볼 만한 글을 개인적으로 남기기 위해 본 포스팅을 진행한다. 아래의 글은 발췌한 글로 약간의 수정을 가하였다. 이 다음에는 정규화와 역정규화에 대해 알아볼 것이다.

 

 

 

물리적 데이터 모델링이란.

 

 

물리 데이터 모델이란 논리적 모델을 특정 데이터베이스로 설계함으로써 생성된, 데이터를 저장할 수 있는 물리적인 스키마를 말한다. 데이터 모델의 엔터티와 서브타입은 논리적인 집합이며, 만약 관계형 데이터베이스로 설계한다면 이 단계에 와서 물리적인 테이블(Table)로 확정된다. 하나의 논리적 집합(엔터티 혹은 서브타입)은 하나 이상의 테이블이 될 수 있으며, 경우에 따라서는 속성의 일부만으로 생성될 수 있다.

 

 

데이터베이스 모델링 과정의 마지막 단계인 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룬다. 즉, 데이터베이스가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의를 정말 물리적으로 하는 것이다. 물리적 데이터 모델링 단계에서는 트랜잭션 세부사항을 설계하고, 테이블, 칼럼 등으로 표현되는 물리적인 저장 구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법등을 정한다.

 

물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델을 사용하고자 하는 각 DBMS의 특성을 고려하여 데이터 베이스 저장 구조(물리 데이터 모델)로 변환하는 것이다. 여기에서 물리 데이터 모델링과 데이터베이스 디자인과의 개념을 정리하자면 물리 데이터 모델링은 데이터의 구조에 관련된 것들을 물리적인 모습까지 설계하는 것이고, 반면에 데이터베이스 디자인은 이러한 물리적인 모델(설계도면)을 DBMS 관점의 오브젝트로 생성하는 최적의 설계(디자인)를 하는 것이다. 데이터베이스 디자인의 예로는 오브젝트별 저장공간의 효율적 사용 계획, 오브젝트 파티셔닝 설계, 최적의 인덱스 설계 등이 여기에 속한다고 할 수 있다. 물론, 이러한 기준에 대해서 이론이 있을 수 있을 것이다. 하지만, 이 수험서에서는 이러한 기준을 가지고 물리 데이터 모델링과 데이터베이스 디자인을 구분하였다.

 

물리적 데이터 모델링은 관계 데이터 모델링(RDM, Relation Data Modeling)이라고도 한다. 사전적으로 작성된 논리적 데이터 모델을 각각의 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 특성, 기능, 성능 등을 고려하여 데이터베이스의 물리적인 구조(Schema)를 작성해가는 과정이다. 많은 사람들이 물리 데이터 모델링을 단순히 설계된 논리 데이터 모델의 개체 명칭이나 속성 명칭, 데이터 형태, 길이, 영역값등을 변환하는 것 정도로 생각하고 있다. 그러나 물리적 데이터 모델링 단계는 논리 데이터 모델에서 도출된 내용 변환을 포함하여 데이터의 저장공간, 데이터의 분산, 데이터 저장 방법 등을 함께 고려하는 단계이다. 또한, 이 과정에서 결정되는 많은 부분이 데이터베이스 운용 성능(Performance)으로 나타나므로 소홀히 다루면 안된다.