데이터 모델링 기초: 데이터 구조를 설계하는 첫걸음
1. 데이터 모델링이란 무엇인가?
데이터 모델링(Data Modeling)은 현실 세계의 정보를 데이터베이스에 저장하기 위해 구조화하는 과정이다. 즉, 실제로 존재하는 사물이나 개념, 이벤트 등을 데이터베이스에서 관리할 수 있는 형태로 변환하는 작업을 의미한다.
예를 들어, 온라인 쇼핑몰을 설계한다고 가정하자. 이때 고객, 상품, 주문, 배송 등의 개념을 데이터베이스 테이블로 표현해야 한다. 고객은 이름, 연락처, 이메일 주소 등의 정보를 가지고 있고, 주문은 주문일, 배송지, 결제 수단 등의 속성을 갖는다. 이처럼 현실의 정보를 구조화하여 정리하는 과정이 바로 데이터 모델링이다.
데이터 모델링은 단순한 구조 설계가 아니다. 데이터 간의 관계, 제약 조건, 저장 방식, 처리 흐름 등을 종합적으로 고려하여 시스템의 기초를 만드는 작업이다. 따라서 이 단계에서 잘못 설계된 모델은 추후 시스템 개발과 유지보수에 큰 부담을 줄 수 있으며, 성능 저하, 확장성 부족, 데이터 무결성 문제 등 다양한 부작용을 야기한다.
2. 데이터 모델링의 목적과 중요성
데이터 모델링의 가장 큰 목적은 현실 세계의 정보를 일관되고 정확하게 시스템에 반영하는 것이다. 사용자의 요구사항은 모호하고 변화하기 쉬운 반면, 데이터는 일단 저장되면 쉽게 수정할 수 없기 때문에 처음 모델링을 얼마나 잘하느냐가 시스템의 품질을 좌우한다.
데이터 모델링이 중요한 이유는 다음과 같다:
- 명확한 데이터 구조 정의: 각 데이터가 어떤 속성을 가지며, 어떻게 연결되는지를 구체적으로 정의할 수 있다.
- 데이터 중복 방지 및 무결성 유지: 동일한 정보를 여러 곳에 저장하지 않고, 정규화를 통해 중복을 줄이며 일관성을 유지할 수 있다.
- 개발자 간 커뮤니케이션 도구: ERD(Entity-Relationship Diagram)를 통해 개발자, 기획자, 디자이너 간의 소통이 원활해진다.
- 변화에 유연하게 대응 가능: 모델을 기반으로 시스템을 설계하면, 새로운 기능이 추가되더라도 구조를 쉽게 확장할 수 있다.
실제로 많은 프로젝트에서 개발보다 모델링이 더 오래 걸리는 경우가 있다. 이처럼 데이터 모델링은 단순한 문서화 작업이 아니라, 서비스의 논리적 토대를 설계하는 핵심 활동이다.
3. 데이터 모델링의 3단계: 개념적, 논리적, 물리적 모델
데이터 모델링은 보통 3단계로 구분되어 진행된다. 각 단계는 추상화 수준이 다르며, 순차적으로 구체화되는 구조를 가진다.
3-1. 개념적 데이터 모델 (Conceptual Data Model)
가장 추상적인 수준의 모델로, 사용자 관점에서 시스템이 어떤 정보를 다뤄야 하는지를 정의한다. 이 단계에서는 실제 테이블이나 컬럼, 데이터 타입은 설정하지 않고, 오직 핵심 개체(Entity)와 그 관계만을 도식화한다. 예를 들어, “고객은 여러 건의 주문을 할 수 있고, 주문은 여러 개의 상품을 포함한다”는 문장을 다이어그램으로 표현하는 수준이다. 기획자와 개발자 간의 의사소통을 위한 초기 설계 단계라고 할 수 있다.
3-2. 논리적 데이터 모델 (Logical Data Model)
개념 모델을 바탕으로 실제 테이블 구조와 속성을 설계하는 단계이다. 각 엔티티는 테이블로 바뀌고, 속성은 컬럼으로 정의되며, 관계에는 외래 키가 설정된다. 이 단계부터 데이터 정규화와 같은 절차가 적용되며, 데이터 무결성과 중복 제거를 위한 설계가 포함된다.
예: 고객 테이블에 고객ID, 이름, 이메일 속성을 추가하고, 주문 테이블에는 주문ID, 고객ID(외래 키), 주문일 등을 정의한다.
3-3. 물리적 데이터 모델 (Physical Data Model)
논리적 모델을 실제로 DBMS에 구현할 수 있도록 물리적인 세부사항을 설계하는 단계이다. 데이터 타입, 인덱스, 파티셔닝, 스토리지 엔진, 트리거 등 물리적 최적화를 고려한다. 이 단계에서는 성능과 보안을 함께 고려해야 하며, 실제 시스템 환경에 맞춘 구현 단계로 볼 수 있다.
예: 고객ID는 INT 타입, 이름은 VARCHAR(100), 주문일은 DATETIME 형식으로 정의하고, 고객ID에 인덱스를 설정한다.
이 세 단계는 서로 단절된 것이 아니라 연속적인 흐름을 가진다. 좋은 시스템은 이 모델들이 일관되게 연결되어 있고, 변경 사항이 생겨도 자연스럽게 반영될 수 있도록 설계되어야 한다.
4. 관계형 데이터베이스란 무엇인가? 구조와 철학을 이해하다
관계형 데이터베이스(Relational Database)란 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 테이블 간 관계를 정의하여 데이터를 논리적으로 연결하는 구조이다. 이 개념은 1970년대 IBM의 수학자 에드거 F. 커드(Edgar F. Codd)가 제안한 "관계형 모델(Relational Model)" 이론에서 출발했으며, 현대 정보 시스템의 표준 구조로 자리 잡았다.
관계형 데이터베이스의 핵심은 ‘관계(Relation)’라는 단어에 있다. 현실 세계의 정보는 고립된 데이터가 아니라, 서로 연결된 개체들의 집합이다. 예를 들어, 고객은 여러 주문을 하고, 각 주문은 여러 상품을 포함한다. 이처럼 데이터를 독립적인 테이블로 분리하되, 외래 키를 통해 연결함으로써 데이터 간의 관계를 명확하게 표현할 수 있다.
관계형 데이터베이스에서 사용되는 용어와 구조는 다음과 같다:
- 테이블(Table): 데이터가 저장되는 기본 단위이며, 하나의 테이블은 하나의 개체(Entity)를 표현한다.
- 행(Row, 튜플 Tuple): 하나의 데이터 레코드를 의미한다. 예: 고객 1명의 정보
- 열(Column, 속성 Attribute): 각 데이터가 가지는 속성이다. 예: 이름, 전화번호, 주소
- 기본 키(Primary Key): 각 행을 고유하게 식별하는 값이다.
- 외래 키(Foreign Key): 다른 테이블의 기본 키를 참조하는 열이며, 테이블 간 관계를 형성하는 수단이다.
이러한 구조의 장점은 다음과 같다:
- 데이터 일관성과 무결성 보장: 관계 설정과 제약 조건을 통해 잘못된 데이터 입력을 방지할 수 있다.
- 중복 최소화: 정규화(normalization)를 통해 중복 데이터를 제거하고 효율적으로 저장할 수 있다.
- 복잡한 데이터 구조의 논리적 표현 가능: 다대다, 일대다, 일대일 등 다양한 관계 표현이 가능하다.
- 표준 질의 언어(SQL) 사용: 관계형 데이터베이스는 모두 SQL(Structured Query Language)이라는 언어로 데이터 처리를 수행한다.
관계형 데이터베이스는 구조적인 데이터와 강력한 무결성 제약이 필요한 분야에 적합하다. 예를 들어, 금융, 의료, 정부 시스템 등 데이터의 정확성과 일관성이 필수적인 환경에서 매우 효과적으로 작동한다.
5. 데이터 무결성과 관계 정의의 실무적 중요성
관계형 데이터베이스가 강력한 이유는 단순히 데이터를 저장하는 데 있지 않다. 그보다 더 중요한 요소는 바로 **데이터 무결성(Data Integrity)**을 유지하고, 데이터 간의 관계를 명확하게 정의할 수 있다는 점이다.
5-1. 데이터 무결성의 정의와 목적
무결성이란 ‘틀림없이 정확한 상태’를 의미한다. 데이터 무결성은 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있으며, 논리적 모순이 없는 상태를 의미한다. 이를 통해 시스템 전체의 안정성과 신뢰도를 확보할 수 있다.
무결성에는 다음과 같은 세 가지 주요 유형이 있다:
- 개체 무결성(Entity Integrity)
- 모든 테이블에는 고유한 기본 키(Primary Key)가 있어야 하며, 이 키는 절대로 중복되거나 NULL이 되어서는 안 된다.
- 예: 고객 테이블의 고객ID가 중복되거나 누락되면 고객 정보를 식별할 수 없다.
- 참조 무결성(Referential Integrity)
- 외래 키(Foreign Key)는 반드시 참조하는 테이블의 기본 키 값을 가져야 한다.
- 예: 주문 테이블의 고객ID가 고객 테이블에 없는 값이면 무효한 주문이 된다.
- 도메인 무결성(Domain Integrity)
- 각 열은 정해진 데이터 형식과 제약 조건을 따라야 한다.
- 예: 생년월일은 날짜 형식이어야 하며, 전화번호는 숫자 형식이어야 한다.
이러한 무결성은 단지 데이터의 안정성만을 위한 것이 아니다. 비즈니스 규칙과 로직의 일관성을 데이터베이스 수준에서 강제하는 방법이기도 하다. 애플리케이션 코드에서 따로 검증하지 않더라도, 데이터베이스 자체가 잘못된 데이터를 거부하도록 만들어 두는 것이다.
5-2. 테이블 간 관계 정의 방법
현실 세계의 데이터는 언제나 연결되어 있다. 관계형 데이터베이스에서는 이러한 연결을 외래 키를 통해 명확히 정의한다. 관계 유형은 다음과 같다:
- 일대일 관계 (1:1): 하나의 행이 다른 테이블의 하나의 행과만 연결됨
예: 직원과 사무실 (한 직원은 한 사무실만 사용) - 일대다 관계 (1:N): 하나의 행이 다른 테이블의 여러 행과 연결됨
예: 고객 한 명이 여러 건의 주문을 할 수 있음 - 다대다 관계 (M:N): 여러 행이 서로 여러 행과 연결됨
예: 학생이 여러 강의를 수강하고, 하나의 강의에 여러 학생이 참여
→ 중간 테이블을 통해 해결 (ex. 수강 테이블)
테이블 간 관계를 명확히 정의하면, 쿼리를 작성할 때 자연스럽게 조인(Join) 연산을 사용할 수 있으며, 데이터 분석과 통계도 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 또한, 관계가 잘 정의된 데이터베이스는 구조 확장도 용이하고, 복잡한 비즈니스 로직을 구현하기에 유리하다.
6. 데이터베이스 설계의 기초: 스키마(Schema)의 개념
스키마(Schema)는 데이터베이스 구조를 정의하는 논리적 설계도이다. 다시 말해, 어떤 테이블이 존재하고, 그 안에 어떤 열이 있으며, 어떤 제약 조건이 있는지를 총체적으로 보여주는 '설계 청사진'이라 할 수 있다. 스키마는 데이터베이스 설계와 운영에 있어 필수적인 개념이다.
예를 들어, 다음과 같은 내용을 스키마에 포함할 수 있다:
- 테이블 이름과 속성 목록
- 기본 키와 외래 키 정의
- 데이터 타입 지정
- 인덱스 설정 여부
- 제약 조건 (NOT NULL, UNIQUE, CHECK 등)
스키마는 시스템 관점에서 다음과 같이 세 가지 수준으로 나뉜다:
- 외부 스키마 (External Schema)
- 사용자 또는 애플리케이션에서 보는 데이터의 구조이다.
- 예: 특정 사용자에게만 보이는 뷰(View) 구성
- 개념 스키마 (Conceptual Schema)
- 데이터베이스 전체 구조를 정의하며, 논리적 설계 단계에 해당한다.
- 예: ERD 설계, 테이블 간 관계 구성
- 내부 스키마 (Internal Schema)
- 데이터가 실제로 저장되는 방식, 인덱스 구조, 파티션 전략 등을 포함한 물리적 설계이다.
- 예: B-Tree 인덱스, 테이블 파티셔닝 등
스키마가 제대로 정의되어 있어야, 데이터베이스 구조를 일관되게 유지할 수 있으며, 시스템 유지보수와 기능 추가 시에도 일관성 있게 대응할 수 있다. 또한, 스키마가 있으면 개발자뿐 아니라 DBA, 기획자, 테스트 엔지니어 등 다양한 역할의 협업이 훨씬 원활해진다.
7. 데이터베이스는 어디에 활용되는가?
데이터베이스는 현대 사회의 거의 모든 시스템에서 사용된다. 사용자는 이를 직접 인식하지 못하지만, 우리가 일상적으로 사용하는 대부분의 서비스는 내부적으로 복잡한 데이터베이스를 기반으로 작동하고 있다.
7-1. 대표적인 활용 사례
- 전자상거래: 상품 목록, 재고, 주문 정보, 배송 상태, 고객 리뷰 등
- 은행 및 금융: 계좌 정보, 거래 내역, 대출 기록, 이자율 관리 등
- 병원 시스템: 환자 진료 기록, 의사 일정, 처방전, 검사 결과 등
- SNS 플랫폼: 게시물, 댓글, 좋아요, 팔로우 관계, 메시지 내역 등
- 공공기관 시스템: 주민등록, 부동산 정보, 세금, 교통 단속, 통계 데이터 등
- 교육 플랫폼: 학생 정보, 출결, 시험 성적, 강의 수강 내역 등
- 물류 시스템: 창고 위치, 재고 흐름, 운송 상태, 운송 기사 정보 등
7-2. 최신 기술에서도 필수적인 인프라
- 모바일 앱: 사용자 설정, 알림, 캐시 정보, 로그 기록 등
- IoT 기기: 센서 데이터, 위치 기록, 장비 상태 저장
- AI 시스템: 학습 데이터셋, 예측 결과, 피드백 기록
- 자율주행차: 지도 데이터, 경로 계획, 주행 이력 저장
- 게임 서버: 플레이어 상태, 아이템 보유, 전투 기록
이처럼 데이터베이스는 단순한 저장소가 아니라, 현대 사회의 정보 흐름을 떠받치는 핵심 기술이라고 할 수 있다.