개체 관계 다이어그램이란 무엇인가요?

데이터베이스 설계의 관계형 모델 내에서 ERD는 데이터베이스의 항목이 연결되는 방식을 설정합니다. ERD는 고급 데이터베이스 설계 및 분석을 위한 단계를 설정하는 대략적인 개념적 데이터 모델입니다.

또한 개체 관계 모델링은 겉보기에 이질적인 데이터 포인트 모음에서 내러티브와 인사이트를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비즈니스 분석가와 데이터베이스 엔지니어는 ER 다이어그램을 데이터 모델링 툴로 사용하여 조직에 필요한 데이터베이스의 범위를 평가한 다음 데이터 저장 방법을 계획합니다.

ERD는 정보 시스템 아키텍처 및 데이터베이스 구조에 대한 요구 사항을 제시하여 데이터베이스 프로젝트의 소프트웨어 엔지니어링 부분에 정보를 제공합니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 위한 소프트웨어 엔지니어링의 3 스키마 접근 방식에서 ERD는 개념적 계층입니다.

데이터 통합은 움직이는 구성 요소가 많은 복잡한 데이터 엔지니어링 프로세스입니다. ERD는 데이터 엔지니어가 전체 시스템을 개념화하고 오류 가능성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

기존 데이터베이스를 ERD와 비교하면 문제를 일으킬 수 있는 데이터베이스 설계 실수를 파악할 수 있습니다. 수많은 테이블이 포함된 복잡한 데이터베이스에는 디버깅 프로세스를 위해 광범위한 SQL 지식이 필요합니다. ERD는 데이터베이스를 요약하여 엔지니어가 잠재적인 오류를 신속하게 식별할 수 있게 지원합니다.

비즈니스 프로세스 리엔지니어링 프로젝트를 수행할 때는 조직의 정보 시스템 내 모든 데이터에 대한 전반적인 관점을 얻는 것이 도움이 될 수 있습니다. ERD는 BPR 프로세스의 다른 단계를 지원하기 위한 더 새롭고 효율적인 데이터 아키텍처 솔루션을 작성하는 데 사용됩니다.

개체 관계 다이어그램, 데이터베이스 스키마 및 데이터 흐름 다이어그램은 모두 시스템에서 데이터가 정렬되는 방식을 시각적으로 나타냅니다.

• 개체 관계 다이어그램은 데이터베이스 내의 개체와 서로 간의 관계를 보여 줍니다. ER 다이어그램은 종종 데이터베이스 스키마를 나타냅니다.

• 데이터베이스 스키마는 실제 세계의 개체가 관계형 데이터베이스에서 어떻게 모델링될지 설정합니다. 여기에는 테이블 이름, 필드 및 데이터 유형과 같은 데이터베이스 구성을 결정하는 규칙과 지침이 포함되어 있습니다.

• 데이터 흐름 다이어그램은 프로세스나 시스템을 통한 데이터 흐름을 도표화합니다. 데이터가 프로세스에서 내부 및 외부 저장 위치로 어떻게 이동하는지를 보여줍니다.

개체 관계 다이어그램에는 개체, 해당 개체의 속성 및 개체 간의 관계가 포함됩니다. 일부 ERD는 두 개체 간의 관계를 정량화하는 카디널리티를 전달하기도 합니다.

ERD 개체는 사람, 역할, 이벤트, 개념 또는 객체와 같이 정의할 수 있는 것으로, 관계형 데이터베이스에 이에 대한 정보를 저장할 수 있습니다. 많은 스타일의 개체 관계 다이어그램에서는 개체를 직사각형으로 표시합니다.

• 사람 또는 역할: 학생, 영업 사원, 임원 또는 고객.
• 이벤트: 거래, 가입 또는 구독 취소.
• 개념: 프로필 또는 페르소나.
• 개체: 제품, 송장 또는 이메일.

개체는 문법적 측면에서 명사와 비슷합니다. 개체는 데이터베이스의 핵심 항목이며, 형용사와 동사가 문장의 명사에 대한 더 많은 정보를 제공하는 것처럼 이러한 개체에 대한 정보를 전달하는 속성과 관계가 있습니다.

개체 유형은 개체의 범주입니다. 개체를 명사와 비슷하다고 한다면 개체 유형은 음식, 스포츠, 국가와 같은 명사의 범주입니다. 개체 유형 내의 개별 개체를 인스턴스라고 합니다. 개체 유형 내에서 채소의 인스턴스는 브로콜리, 당근 , 아스파라거스입니다.

개체는 강함 또는 약함으로 분류됩니다. 강한 개체에는 해당 속성에 식별 정보가 충분히 포함되어 있어 추가 설명이 필요하지 않습니다. 반면에 약한 개체는 다른 개체의 결과로만 존재합니다. 주어진 약한 개체 연결된 강한 개체를 상위 개체 또는 소유자 개체라고 합니다.

전자 상거래 비즈니스에서 고객 주문을 모델링하는 데이터베이스를 생각해 보겠습니다. 각 주문은 구매자, 시간 및 날짜에 따라 고유한 인스턴스로 정의될 수 있기 때문에 강한 개체입니다. 그러나 각 주문 내의 품목은 약한 개체입니다. 이는 해당 명령의 컨텍스트 내에서만 의미가 있습니다. 이러한 의존성을 존재 종속성 또는 참여 제약 조건이라고 합니다.

ERD는 강한 개체를 실선 직사각형으로 표시하고, 약한 개체를 이중 직사각형으로 나타냅니다.

연관 개체는 두 개체 세트 사이의 인스턴스를 연결하고 해당 관계에 대한 자세한 정보를 제공하는 자체 속성을 가지고 있습니다. 대학에서 사용하는 ERD에서 개체는 학생과 교수가 서로 많은 연결을 갖도록 설정합니다. 둘을 연결하는 연관 개체는 어떤 학생이 어떤 교수가 가르치는 과정을 수강하고 있는지 보여줍니다.

관계형 데이터베이스는 연관 개체를 사용하여 여러 다른 데이터베이스 테이블의 필드를 결합하는 접합 테이블에 정보를 제공합니다. ER 다이어그램에서 연관 개체는 직사각형 내의 다이아몬드로 표시됩니다.

속성은 개체 또는 개체 유형을 정의하는 자질, 속성 및 특성입니다. 고전적인 ERD 디자인에서 속성은 타원으로 표시되며 ERD의 해당 개체 옆에 표시됩니다.

• 단순 속성은 더 이상 단순화되거나 추가 속성으로 분리될 수 없습니다. 우편번호는 단순 속성의 예입니다.

• 복합 속성은 다른 속성들로부터 구성되는데, 이 속성들은 단순할 수도 있고 단순하지 않을 수도 있습니다. 주소는 도로 번호, 도로명, 우편번호, 도시 및 기타 식별 정보를 포함하는 복합 속성입니다.

• 파생 속성은 다른 속성을 기반으로 계산됩니다. 직원의 급여 가치는 근무 시간, 급여 기간, 임금에 따라 결정됩니다. ERD는 파생 속성을 파선 타원으로 표시합니다.

• 다중값 속성은 레코드당 두 개 이상의 값을 가질 수 있지만, 단일값 속성은 그럴 수 없습니다.

개체 키는 데이터 세트의 각 개체를 고유하게 정의하는 속성입니다. 이 역할을 수행하는 경우 모든 속성을 키로 지정할 수 있습니다. 예를 들어 사람 개체 세트에서 적절한 키 속성은 주민등록번호일 수 있습니다. 그러나 성은 여러 사람이 같은 성을 공유할 수 있으므로 이 컨텍스트에서는 키 속성으로 작동하지 않습니다.

• 슈퍼 키: 개체 세트 내에서 개체를 고유하게 정의할 수 있는 하나 이상의 속성입니다.

• 후보 키: 가능한 것 중 가장 단순한 슈퍼 키 - 후보 키 내의 어떤 속성도 그 자체로 슈퍼 키가 될 수 없습니다. 각 속성이 슈퍼 키가 아닌 경우 후보 키는 하나 이상의 속성으로 구성될 수 있습니다.

• 기본 키: 후보 키는 개체 집합을 고유하게 정의하기 위해 선택됩니다. 기본 키는 각 개체를 구분하는 것이므로 데이터베이스의 두 항목이 동일한 기본 키 값을 공유할 수 없습니다. ER 다이어그램에서 각 개체의 기본 키에는 밑줄이 그어집니다. 기본 키를 포함하는 모든 개체는 강한 개체로 간주됩니다. 

• 외부 키: 한 개체와 다른 개체의 관계를 식별하는 속성입니다. 약한 개체는 외부 키를 사용하여 강한 개체로 정의합니다. 예를 들어, 약한 개체 은행 계좌에는 해당 은행에 연결되는 외부 키가 필요합니다.

관계는 ERD의 개체를 서로 연결하는 연결선입니다. 이는 ERD 내의 개체가 서로 연관되는 방식을 나타냅니다. 개체가 명사이고 속성이 형용사이면 관계는 동사입니다.

전통적인 ERD에서 관계는 다이아몬드로 표현됩니다. 약한 관계는 약한 개체를 소유자와 결합하며 이중 다이아몬드로 표시됩니다.

관계에 대한 개체의 참여는 전체일 수 있으며, 이 경우 개체 세트 전체가 관계에 참여하거나 일부만 참여할 수 있습니다. 부분 참여의 경우, 집합 내의 개체 중 일부 또는 전부가 특정 시점에 관계에 참여할 수 있습니다.

카디널리티는 한 개체에서 다른 개체의 인스턴스와 관련된 인스턴스의 수를 정의하는 관계의 품질입니다.

• 일대일 관계(1:1)는 한 개체 내의 레코드가 다른 개체의 한 레코드에서만 참조될 수 있음을 나타냅니다. 모든 대학에는 총장이 한 명만 있기 때문에 각 대학에서 대학과 총장의 관계는 일대일 관계입니다. 반대로 각 총장은 정확히 하나의 대학만을 책임집니다.

• 일대다 관계(1:M)는 한 개체 내의 각 레코드가 다른 개체의 여러 레코드와 연결되는 상황을 나타냅니다. 대학과 학과 사이에는 일대다 관계가 있습니다. 한 대학에 여러 학과가 있을 수 있지만 각 학과는 하나의 대학에 속해 있습니다.

• 다대다 관계 (M:M)는 두 개체 내에 있는 하나 이상의 레코드가 연결될 수 있음을 뜻합니다. 학교의 예에서 한 명의 교수가 가르치는 수업에 여러 학생이 등록할 수 있고, 각 학생은 다른 교수가 가르치는 수업에도 등록할 수 있으므로 개체의 학생과 교수는 다대다 관계를 맺습니다.

ERD는 개체 사이의 연결선 변형을 통해 카디널리티를 나타냅니다. 카디널리티가 표시되는 방식은 사용하는 ERD의 스타일에 따라 달라집니다.

대부분의 ERD는 개념적, 논리적, 물리적이라는 세 가지 개체 관계 모델 중 하나로 작성됩니다. 세 가지 모두 개체와 그 속성 및 관계를 묘사하지만 사용 사례와 대상은 다릅니다. 개념적 ERD는 가장 개략적인 정보를 제공하고, 물리적 ERD는 가장 상세한 정보를 제공합니다.

• 개념적 ER 모델은 ERD 내의 데이터에 대한 개략적인 보기를 제공합니다. 비즈니스 분석가는 데이터 웨어하우스와 같은 대규모 데이터베이스 설계 프로젝트에 이 모델을 사용합니다. 개념적 데이터 모델에는 일반적으로 개체와 관계가 포함되지만 데이터베이스 테이블 및 카디널리티에 대해서는 자세히 설명하지 않습니다.

• 논리적 ER 모델은 개념적 모델과 유사하지만 좀 더 상세합니다. 논리적 데이터 모델에서는 각 개체 내의 열 또는 속성이 정의되며, 운영 및 트랜잭션 개체도 정의됩니다. 비즈니스 분석가는 소규모 데이터베이스 설계 프로젝트에 논리적 데이터 모델을 사용합니다.

• 물리적 ER 모델은 데이터베이스 설계 프로젝트의 구체적인 청사진으로, 카디널리티, 기본 및 외부 키와 같이 최대한 많은 세부 정보를 포함합니다. 데이터베이스 디자이너와 엔지니어는 비즈니스 분석가가 제공한 개념적 및 논리적 모델을 바탕으로 물리적 데이터 모델을 만듭니다.

컴퓨터 과학자이자 데이터베이스 이론가인 피터 첸(Peter Chen)이 1970년대에 ERD를 소개한 이래, 더 다양한 사용 사례를 충족하기 위해 여러 유형의 다이어그램이 등장했습니다.

첸 ERD는 다양한 모양이 선으로 연결되어 있다는 점에서 기존 순서도와 유사합니다. 카디널리티는 연결선을 따라 문자 1, M 및 N 으로 표시됩니다. M과 N은 모두 일대다 또는 다대다 관계에서 '다수'를 의미합니다. 다대다 관계를 M:N 또는 N:M 표기법으로 표현하는 것은 관계의 개체 수가 양쪽에서 동일할 필요가 없다는 뜻입니다.

첸 스타일에서는 단일 연결선으로 전체 참여를 나타내고 이중 연결선으로 부분 참여를 나타냅니다.

많은 관계를 보여주는 세 갈래로 갈라진 연결선에서 이름을 딴 까마귀 발 표기법은 첸의 기호를 테이블로 대체합니다. 각 테이블은 개체를 나타내며 모든 속성을 포함합니다. 까마귀발 표기법을 사용하면 ERD 작성자가 관계 카디널리티에 대한 정보를 표시할 수 있습니다.

찰스 바흐만(Charles Bachman)의 데이터 구조 다이어그램은 첸이 ERD를 만드는 데 직접적인 영감을 주었습니다. 바흐만은 관계의 카디널리티를 나타내기 위해 화살표가 있는 선을 사용했습니다.

미 공군은 시맨틱 데이터 모델 개발을 지원하기 위해 1980년대에 정보 모델링을 위한 통합 정의(IDEF1X) 언어를 도입했습니다. 공유 테이블 내에 속성을 표시하고 카디널리티에 대한 더 많은 옵션을 도입함으로써 첸의 작업을 한 단계 더 발전시켰습니다.

리차드 바커(Richard Barker)가 1981년에 창안한 바커(Barker) 스타일은 Oracle에서 사용되는 표준입니다. 바커 표기법은 선을 연결하는 까마귀발 스타일을 공유하면서 파선을 사용하여 부분적 또는 선택적 참여를 나타내기도 합니다.