[데이터 모델링]

데이터 모델링
특징 
    1. 추상화 : 현실세계를 간략하게 표현
    2. 단순화 : 누구나 쉽게 이해.
    3. 명확성 : 의미가 명확하게 해석, 한 가지 의미를 가짐.

단계 
    1. 개념적 모델링
    - 비즈니스 프로세스 분석, 전체적 데이터 모델링. (전시적 관점)
    - 간단하게 표현, 중요한 부분 위주 모델링 (추상화 수준 높음)
    - 기술적인 언어 가급적 사용 X  (업무적 측면)
    - 엔티티와 속성을 도출하고 개념적 ERD 작성 

    2. 논리적 모델링
    - 개념적 논리적으로 변환
    - 식별자를 도출하고 필요한 관계를 정의 (식별자 정의)
    - 정규화를 수행해서 데이터 모델의 독립성을 확보. (재사용성을 높임)

    3. 물리적 모델링
    - 데이터베이스 실제 구축 테이블, 인덱스, 함수 등을 생성
    - 성능, 보안, 가용성을 고려해서 구축

관점
    1. 데이터
    - 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 의미
    - 구조분석, 정적분석

    2. 프로세스
    - 수행하는 작업을 의미
    - 시나리오 분석, 도메인분석, 동적분석

    3. 데이터와 프로세스
    - 프로세스 와 데이터 간의 관계를 의미
    - CRUD (Create, Read, Update, Delete) 분석.