데이터 모델링

20강이 데이터베이스(자료의 집합), 21강이 그 위에서 도는 소프트웨어(DBMS), 22강이 시스템 골격(외개내)이었다면, 23강은 그 시스템에 담길 데이터의 설계도면을 그리는 단계다. 데이터 모델이 무엇이고(구연제) → 어떤 절차로 설계하고(요개논물구) → 어떻게 그림으로 그리는가(사개마속)를 세 공식으로 관통한다. 점수밭은 DB 설계 5단계 매칭과 ERD 기호 매칭 — 논리 데이터베이스 설계 단원의 거의 매회 출제처다.

핵심 암기: 데이터 모델 구성 구연제(구조·연산·제약) · DB 설계 5단계 요개논물구(요구·개념·논리·물리·구현) · ERD 기본 기호 사개마속(사각형=개체·마름모=관계·타원=속성·선=연결)

데이터 모델링과 데이터 모델

데이터 모델링 정의 — 3개 세계의 변환 다리 ·데이터 모델링·

[정의] 데이터 모델링(Data Modeling) = 현실 세계의 데이터 구조를 컴퓨터 세계의 데이터 구조로 기술하는 논리적 표현 과정. 현실에 흩어진 사실을, 사람이 이해할 개념 구조로 끌어올렸다가, 다시 DBMS가 처리할 구조로 내리는 한 사슬의 변환이다.

[표] 데이터 모델링이 거치는 3개 세계.

[현실 세계]  ──추상화──>  [개념 세계]  ──변환──>  [컴퓨터 세계]
 학생·강의                 ER 다이어그램          STUDENT 테이블
 (사실·값)                 (개체·관계·속성)        (레코드·필드)

 현실→개념 = 정보 모델링    /    개념→컴퓨터 = 데이터 모델링

[표] 시험 1순위 분별 — 정보 모델링과 데이터 모델링은 다른 단계다.

🔑 암기 정보 = 현실→개념의 추상화 / 데이터 = 개념→컴퓨터의 형식화. 정보 모델링이 사다리의 첫 칸, 데이터 모델링이 그다음 칸. 둘이 합쳐져야 현실→컴퓨터 다리가 완성된다. ⚠️ 함정 '데이터 모델링 = 현실 세계를 그대로 옮기는 것' ❌(→ 개념→컴퓨터 변환) / '정보 모델링 = 컴퓨터 세계 표현' ❌(→ 개념 세계 표현) / '둘은 같은 말' ❌(→ 정보 모델링이 데이터 모델링의 선행 단계). 🎯 빈출 정보·데이터 모델링 자리 바꿔치기. 간헐. 💡 보충 정보 모델링은 고객에게 보여줄 개념 스케치, 데이터 모델링은 시공팀이 쓸 시공도면 — 둘 다 그림이지만 용도와 정밀도가 다른 두 단계다.

데이터 모델 구성 요소 — 구연제 D=<S,O,C> ·데이터 모델·1순위·

[정의] 하나의 데이터 모델은 세 가지 구성 요소로 정의된다 — D = <S, O, C>. 세 가지가 모두 정의돼야 비로소 완전한 데이터 모델이고, 구조만 있고 연산·제약이 없으면 그냥 '표 한 장'일 뿐이다.

[표] ★구연제★ — 세 글자에 안 들어가면 구성 요소가 아니다.

🔑 암기 구연제 — 데이터 모델 D=<S,O,C>의 세 기둥. 구조·연산·제약. 'D=<S,O,C>' 표기와 한글 매핑(구조·연산·제약)을 함께 외운다. ⚠️ 함정 데이터 모델 구성 요소가 아닌 것을 끼워 넣는 게 단골 — 인덱스(물리적 구현 도구) / 정규화(논리적 활동) / 트랜잭션(연산의 묶음 단위) / 스키마(구조의 산출물) / 속성(구조의 구성 단위) / 정렬(연산의 한 종류). 구·연·제 세 글자 밖이면 무조건 ❌. 🎯 빈출 단독 기출 영역이며 1~2년 주기로 변형 출제. 'D=<S,O,C> 매칭'과 '구성 요소가 아닌 것 고르기' 두 패턴. 📝 기출 구성 요소 자리에 인덱스·트랜잭션·스키마를 끼운 소거형이 반복 출제.

데이터 모델 종류 4종 + E-R의 자리 ·논리 데이터 모델·

[정의] 데이터 모델은 표현 방식에 따라 4종으로 나뉜다(21강 계네관객 회수 — DBMS 종류 4종과 같은 분류축). 핵심 분별은 구조와 N:M 표현 가능 여부다.

[표] 4종 + E-R은 한 칸 위 개념적 모델.

        [개념적 데이터 모델]
            E-R 모델   ← 23강 메인 무대
               │ 변환
               ↓
        [논리적 데이터 모델]
        계층 / 네트워크 / 관계 / 객체지향  ← 관계형이 주류

🔑 암기 계네관객(21강) — 트리+1:N→계, 그래프+N:M→네, 표+SQL→관, 객체+OOP→객. N:M을 못 그리는 건 계층형 하나뿐(트리라서). E-R 모델은 이 4종이 아니라 그 한 칸 위 개념적 모델. ⚠️ 함정 '계층형은 N:M 가능' ❌(→ 1:N만, 트리) / '네트워크형은 1:N만 가능' ❌(→ N:M 가능, 그래프라 다중 부모 OK) / 'E-R 모델을 논리적 데이터 모델 4종 중 하나' ❌(→ E-R은 한 칸 위 개념적 모델). 🎯 빈출 모델별 N:M 표현 가능 여부. 간헐~보통. 💡 보충 네트워크형이 N:M을 그릴 수 있는 이유는 그래프 구조라 한 레코드가 부모를 여럿 가질 수 있어서다. 트리(계층형)는 부모가 하나뿐이라 1:N에서 막힌다 — 이 한 줄이 두 모델을 가르는 결정적 차이.

DB 설계 5단계 — 요개논물구

DB 설계 5단계 전체 흐름 + 종속성 매트릭스 ·DB 설계 5단계·1순위·

[정의] 데이터베이스 설계는 요구 조건 분석 → 개념적 → 논리적 → 물리적 → 구현 5단계를 거친다. 추상에서 구체로 내려가며, 아래로 갈수록 DBMS·하드웨어 종속이 늘어난다.

① 요구 조건 분석   (인터뷰·요구사항 명세서 — 사람을 다루는 단계)
        ↓
② 개념적 설계      (E-R 모델링 · 개념 스키마 · DBMS·HW 둘 다 독립)
        ↓
③ 논리적 설계      (테이블 매핑·정규화 · DBMS 종속·HW 독립)
        ↓
④ 물리적 설계      (저장 구조·접근 경로 · DBMS·HW 둘 다 종속)
        ↓
⑤ 구현            (DDL 실행·초기 데이터 적재)

[표] ★요개논물구★ — 위에서 아래로 종속이 한 칸씩 늘어난다.

🔑 암기 요개논물구 — 요구·개념·논리·물리·구현, DB 설계 5단계. 종속성은 개념(둘 다 독립) → 논리(DBMS만 종속) → 물리(둘 다 종속) 로 한 칸씩 추가되는 사다리. ⚠️ 함정 일부 자료의 6단계 '요개논물구운'(⑥ 운영·유지보수)은 정처기 표준이 아니다 — 5단계가 정답. 5단계 보기와 6단계 보기가 같이 나오면 5단계를 고른다. 🎯 빈출 5단계 순서·단계별 키워드 매칭이 거의 매회 출제(논리 DB 설계 단원의 핵심 점수밭). 💡 보충 건축으로 치면 ① 고객 인터뷰 → ② 고객용 스케치 → ③ 시공도면 → ④ 현장 시공도 → ⑤ 착공·완공. 도면이 있어도 짓지 않으면(⑤ 구현 누락) 건물이 없다.

단계별 즉답 키워드 + 함정 4쌍 + 스키마 자리 ·단계 매칭·1순위·

[표] 키워드 한 개 → 단계 즉답 (시험장 카드).

[표] 시험 1순위 함정 4쌍 — 자리 바꿔치기.

[흐름] 산출 스키마 자리 — 22강 외개내 회수.

② 개념적 설계 → 개념 스키마 산출(22강: 조직 전체 통합 논리·1개·DBA 관리). ④ 물리적 설계 → 내부 스키마 산출(22강: 물리 저장 구조). '② 개념적 = 외부 스키마' ❌(→ 개념 스키마), '④ 물리적 = 외부 스키마' ❌(→ 내부 스키마).

🔑 암기 세 짝꿍만 박으면 끝 — 정규화 = 논리적 / 응답시간(·저장공간·처리도) = 물리적 / E-R = 개념적. 물리적 설계 고려 3종 = 응답시간·저장공간·처리도. ⚠️ 함정 5단계 순서 함정은 거의 항상 개념적 ↔ 논리적의 자리를 바꿔치기한다. 추상→구체 흐름만 잡으면 즉답. 🎯 빈출 '키워드 한 개 던지고 단계 고르기' 매칭이 거의 매회. 정규화 위치는 단독 문항으로도 자주. 💡 보충 논리적 설계에서 인덱스 '후보 선정'까지가 ③ 자리, 실제 인덱스 '생성'은 ④ 물리적 설계 자리다.

E-R 모델과 ERD 기호 — 사개마속

E-R 모델 개요 ·E-R 모델·1순위·

[정의] E-R 모델(Entity-Relationship Model) = 1976년 피터 첸(Peter Chen) 이 제안한, 현실 세계를 개체·관계·속성으로 추상화하는 개념적 데이터 모델. DB 설계 5단계 중 ② 개념적 설계의 핵심 도구다.

[표] E-R 모델 핵심.

🔑 암기 1976 피터 첸 · ② 개념적 설계 · DBMS 독립 · 1:1/1:N/N:M 모두 표현. 모든 DBMS와 무관한 보편 도구라서 개념적 설계 단계에서 쓰인다. ⚠️ 함정 'E-R 모델은 ④ 물리적 설계 도구' ❌(→ ② 개념적 설계) / 'E-R 모델은 N:M 표현 불가' ❌(→ 모두 표현 가능). 🎯 빈출 거의 매회 출제되는 1순위 영역. 연도·제안자 매칭도 가끔. 💡 보충 데이터 아키텍트가 회의 화이트보드에 사각형·마름모·타원을 그려 1:N·N:M을 표시하면, 그 한 장이 그대로 ② 개념적 설계 산출물이 된다.

개체(Entity) — 강한 vs 약한 ·개체·

[정의] 개체(Entity) = 단독으로 존재하며 다른 것과 구분되는 객체. 속성들의 집합을 가진다. 자체 키로 식별되면 강한 개체, 다른 개체에 의존해야 식별되면 약한 개체다.

[표] 강한 개체 vs 약한 개체.

약한 개체는 강한 개체와의 식별 관계(ERD에선 이중 마름모 ◇◇)를 통해 식별되고, 강한 개체가 사라지면 의미를 잃는다(존재 의존).

🔑 암기 강한 = 단일 사각형·자체 키 / 약한 = 이중 사각형·부분키 + 식별 관계. 부서·사원은 둘 다 강한 개체, 주문·주문항목은 강·약(주문항목은 '주문번호+라인번호'로만 식별). ⚠️ 함정 '약한 개체는 자체 키만으로 식별 가능' ❌(→ 부분키 + 식별 관계 필요) / '약한 개체 표기 = 단일 사각형' ❌(→ 이중 사각형). 🎯 빈출 강·약 개체 식별 방법과 표기 매칭. 간헐. 💡 보충 주문이 취소되면 그 안 주문 항목도 함께 사라지는 외래키 연쇄 삭제(CASCADE)가 약한 개체 관계를 코드로 표현한 것.

속성(Attribute) — 6종 + NULL ·속성·

[정의] 속성(Attribute) = 개체가 가지는 특성. 분해 가능 여부·값 개수·저장 방식·식별 여부에 따라 여러 종류로 나뉜다.

[표] 속성 종류 + ERD 표기.

🔑 암기 다중값 = 이중 타원 / 유도 = 점선 타원 / 키 = 밑줄 타원. NULL은 '값 없음'으로, 공백·0과는 다른 개념. ⚠️ 함정 '다중값 속성 = 단일 타원' ❌(→ 이중 타원) / '유도 속성 = DB에 직접 저장' ❌(→ 다른 속성에서 계산) / '키 속성 = 점선 타원' ❌(→ 밑줄, 점선은 유도) / 'NULL = 공백·0' ❌(→ 값 없음). 🎯 빈출 다중값 속성 표기(이중 타원)가 단독 기출. 간헐. 💡 보충 다중값 속성(전화번호 여러 개)은 한 컬럼에 콤마로 묶지 않고 별도 테이블로 분해하는 게 표준 설계다.

관계(Relationship) — 3종 분류 ·관계·

[정의] 관계(Relationship) = 개체 인스턴스 사이의 대응성 = 사상(Mapping). '어느 개체가 어느 개체와 어떻게 연결되는가'를 표현하며, ERD에선 마름모로 그린다.

[표] 연관 대상에 따른 3종 분류.

🔑 암기 시험 1순위는 ① 개체 관계 + 카디널리티 — 학생-과목, 사용자-주문 같은 개체 간 연결(마름모)이다. 이 개체 관계의 다중도를 따지는 도구가 다음 단원 카디널리티. 🎯 빈출 관계 3종 분류 자체보다 개체 관계 + 카디널리티가 1순위. 간헐. 💡 보충 ERD의 마름모 한 개(개체 관계)가 실제로는 외래키 한 줄짜리 설계로 옮겨진다.

ERD 기본 기호 4종 — 사개마속 ·ERD 기호·1순위·

[정의] ERD의 가장 핵심적인 4개 기본 기호를 묶는 두문자가 사개마속. 어떤 변형 문제가 나와도 이 4종 매칭이 절대 기본이다.

[표] ★사개마속★ — 기호 자리를 흔드는 함정이 매년 단골.

[학생] ──── ◇수강 ──── [과목]      ← 사각형=개체, 마름모=관계
  │                      │
  ○학번(밑줄=키)          ○과목명     ← 타원=속성, 선=연결

🔑 암기 사개마속 — 사각형은 개체, 마름모는 관계, 타원은 속성. 메커니즘: 사람이 개체(사·개) / 마음이 관계를 잇는다(마) / 속마음은 둥글둥글(속·○). ⚠️ 함정 '사각형 = 관계' ❌(→ 개체) / '마름모 = 속성' ❌(→ 관계) / '삼각형 = 속성' ❌(ERD에 삼각형은 없음, 속성은 타원) / '타원 = 개체' ❌(→ 속성). 🎯 빈출 기호 자리 바꿔치기가 거의 매회. 4종 외 도형(삼각형·평행사변형·오각형)이 보기에 보이면 거의 100% 함정. 📝 기출 '기호-의미 연결로 옳지 않은 것'에서 '삼각형=속성' 보기가 정답인 패턴이 단골.

ERD 확장 기호 6종 + 종합 매칭표 ·ERD 확장 기호·

[정의] 기본 4종 외에 시험에 자주 나오는 확장 기호 6종. 패턴은 이중=특별 · 점선=파생 · 밑줄=식별 세 단어로 압축된다.

[표] 기본 4 + 확장 6 = 종합 매칭표 10종.

🔑 암기 이중 = 특별(약한 개체·식별 관계·다중값) / 점선 = 파생(유도 속성·부분키) / 밑줄 = 식별(키 속성·부분키). 세 패턴만 잡으면 어떤 변형도 매칭. ⚠️ 함정 '단순 타원 = 다중값' ❌(→ 이중 타원) / '점선 타원 = 키' ❌(→ 밑줄, 점선은 유도) / '이중 사각형 = 강한 개체' ❌(→ 약한 개체, 강한은 단일 사각형). 🎯 빈출 확장 기호 매칭. 보통. 💡 보충 ERwin·dbdiagram 류 모델링 도구가 채택한 표준이 정확히 이 기호 체계라, 외운 기호가 곧 도구 표준이 된다.

카디널리티 — 관계의 다중도

카디널리티 1:1 · 1:N · N:M ·카디널리티·

[정의] 카디널리티(Cardinality) = 두 개체 사이 관계의 다중도 = 사상의 원소 수(Mapping Cardinality). 한 개체의 원소가 상대 개체의 원소 몇 개와 대응되는가를 따진다.

[표] 세 종류 + 판별 직관.

ERD에서 카디널리티는 개체-관계 마름모를 잇는 선 위에 표기한다 (예: 교수 ──1── ◇지도 ──N── 학생). 정처기 표준 표기는 1:1·1:N·N:M(또는 N:N) — UML식 0..1·1..* 표기는 시험 범위 밖.

🔑 암기 양쪽 한 개=1:1 / 한쪽만 여러 개=1:N / 양쪽 여러 개=N:M. 가족 관계도로는 부부=1:1, 부모-자녀=1:N, 친구=N:M. ⚠️ 함정 '1:N에서 N은 항상 2 이상' ❌(→ N은 1 이상의 임의 수) / '계층형은 N:M 가능' ❌(→ 1:N만). 🎯 빈출 카디널리티 표기·N:M 분해. 보통. 💡 보충 관계형으로 변환할 때 N:M은 별도 연결 테이블로 분해된다 — 학생-과목 N:M → student·course·enrollment(연결 테이블) 3개. ERD 위 N:M 한 줄이 실제 3 테이블로 펼쳐진다.

⚠️ 카디널리티 두 의미 함정 — 관계 다중도 vs 튜플 수 ·카디널리티 두 의미·1순위·

[정의] 카디널리티는 한 단어에 두 의미가 있다. 같은 단어인데 측정 대상이 완전히 다르고, 정처기 시험에서 매년 변형 함정으로 출제되는 1순위 영역이다.

[표] 두 의미를 분별하는 한 장.

🔑 암기 콜론(:)이 보이면 관계 다중도, 숫자가 보이면 튜플 수. 두 의미가 다 시험에 나오니 머릿속에 두 자리를 따로 만들어 둔다. ⚠️ 함정 '카디널리티 1:N은 튜플 수가 1과 N' ❌(→ 1:N은 관계 다중도, 튜플 수는 릴레이션 카디널리티 의미. 단어만 같을 뿐 별개). 🎯 빈출 같은 단어 두 의미 분별. 보통(매년 변형). 💡 보충 24강에서 릴레이션 카디널리티 = 튜플(행) 수, 디그리 = 속성(열) 수를 본격적으로 다룬다 — 오늘 잡은 '관계 다중도' 의미와 헷갈리지 않게 두 자리를 구분해 두면 24강이 쉬워진다.

기출 다지기

[기출 1 출제] 다음 [보기]는 데이터베이스 설계 단계이다. 단계 순서로 옳은 것은? (순서 매칭)

ㄱ. 개념적 설계 ㄴ. 물리적 설계 ㄷ. 요구 조건 분석 ㄹ. 구현 ㅁ. 논리적 설계

• ① ㄷ → ㄱ → ㄴ → ㅁ → ㄹ
• ② ㄷ → ㄱ → ㅁ → ㄴ → ㄹ
• ③ ㄱ → ㄷ → ㅁ → ㄴ → ㄹ
• ④ ㄷ → ㅁ → ㄱ → ㄴ → ㄹ

[기출 2 출제] 데이터베이스 설계 단계 중 응답 시간, 저장 공간의 효율화, 트랜잭션 처리도와 가장 밀접한 단계는? (키워드 매칭)

• ① 요구 조건 분석
• ② 개념적 설계
• ③ 논리적 설계
• ④ 물리적 설계

[기출 3 출제] 개체-관계(E-R) 다이어그램의 기호와 의미의 연결로 옳지 않은 것은? (부정형)

• ① 사각형 — 개체 타입
• ② 삼각형 — 속성
• ③ 선 — 개체와 속성을 연결
• ④ 마름모 — 관계 타입

[기출 4 출제] 다음 ER 다이어그램에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (해석·부정형)

교수 ──◇강의(1:N)── 과목 / 학생 ──◇수강(N:M)── 과목 / 교수의 키 속성 = 사원번호

• ① 교수와 과목의 강의 관계는 1:N이다.
• ② 학생과 과목의 수강 관계는 N:M이다.
• ③ 사원번호는 교수 개체의 키 속성이다.
• ④ 학생과 과목의 N:M 관계는 E-R 모델에서 표현이 불가능하다.

[기출 5 출제] 데이터 모델의 구성 요소로 옳지 않은 것은? (소거형)

• ① 구조(Structure)
• ② 연산(Operation)
• ③ 제약 조건(Constraint)
• ④ 인덱스(Index)

[기출 6 출제] 데이터 모델링에서 카디널리티(Cardinality)의 관계 다중도(사상의 원소 수) 의미에 해당하는 것은? (의미 분별)

• ① 학생 테이블의 행 개수가 50,000개이다.
• ② 학생과 과목 개체 사이의 수강 관계가 N:M이다.
• ③ 학생 테이블의 컬럼 개수가 10개이다.
• ④ 학생 개체의 키 속성은 학번이다.

[기출 7 출제] 데이터베이스 설계 단계에서 정규화(Normalization) 를 수행하는 단계는? (단계 매칭)

• ① 요구 조건 분석
• ② 개념적 설계
• ③ 논리적 설계
• ④ 물리적 설계

[기출 8 출제] E-R 다이어그램에서 다중값 속성(Multivalued Attribute) 을 표기하는 기호는? (기호 매칭)

• ① 단일 타원
• ② 이중 타원
• ③ 마름모
• ④ 점선 타원

한 장 요약

🎯 합격 한 끗: 23강은 세 공식 13글자가 전부다 — 요개논물구·구연제·사개마속. 점수밭 1순위는 DB 설계 5단계 매칭(정규화=논리적·응답시간=물리적·E-R=개념적)과 ERD 기호 매칭(사개마속·삼각형 함정). 여기에 카디널리티 두 의미 분별(콜론=관계 다중도, 숫자=튜플 수)만 더하면 23강 출제분의 90%는 즉답이다.