데이터 모델의 이해 : SQL 자격증·정보처리기사 대비

데이터베이스 설계나 SQL 시험을 준비하는 데 있어 가장 기초이자 필수 개념인 데이터 모델링. 이번 글에서는 개념적 이해부터 실무 적용 시 주의할 점까지 자세히 정리해봤습니다. 특히 주니어 개발자와 SQLP, 정보처리기사 수험생에게 실질적인 도움이 되도록 구성했습니다.

 

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✅ 데이터 모델이란?

• 정의: 현실 세계의 데이터를 개념적 구조로 표현한 것
• 데이터 간의 구조, 관계, 제약조건을 정형화함

→ 예를 들어, “회원은 상품을 주문할 수 있다”라는 문장을 데이터 모델로 표현한다면,
회원(엔터티), 상품(엔터티), 주문(관계) 등이 포함된 구조가 됩니다.

 

✅ 데이터 모델의 3단계

단계	설명	예시
개념적 모델	사람도 이해할 수 있는 수준의 추상적 표현	“회원은 상품을 주문할 수 있다”
논리적 모델	데이터베이스 독립적인 구조로 테이블·컬럼 정의	회원 테이블, 상품 테이블, 주문 관계 정의
물리적 모델	DBMS에 맞춘 실제 구현 (인덱스, 파티셔닝 등)	인덱스 추가, VARCHAR → TEXT 등 타입 최적화

📌 비유로 쉽게 이해하기

• 개념적 모델: 연필로 그린 스케치
• 논리적 모델: CAD로 그린 정밀 도면
• 물리적 모델: 실제 시공 도면 (철근·배선 포함)

 

✅ 데이터 모델링 시 주의사항

1️⃣ 중복(Duplication)

동일한 정보가 여러 테이블에 반복되어 저장되는 현상

예: 고객 테이블과 주문 테이블에 모두 고객 주소가 저장됨
→ 주소 변경 시 모든 테이블에서 수정해야 하므로 오류 가능성 ↑

✔ 해결 방법:

• 정규화(Normalization): 중복 속성은 별도 엔터티로 분리
• 참조 키(FK)로 연관 관계 유지

2️⃣ 비유연성(Inflexibility)

데이터 구조가 변화나 확장에 취약한 상태

예: 상품 유형이 늘어날 수 있는데, “product_type_1”, “product_type_2” 같은 컬럼으로 고정
→ 새로운 유형 추가 시 DB 스키마 자체 변경 필요

✔ 해결 방법:

• 코드 테이블 설계 (예: 상품 유형 코드를 별도 테이블로)
• Enum 사용 대신 동적 참조 모델 설계
• 정규화 + 상속 모델링 고려 (e.g. ERWIN, PowerDesigner 등에서 설계)

3️⃣ 비일관성(Inconsistency)

같은 데이터인데 저장된 값이나 의미가 서로 다른 경우

예: 고객 테이블에는 등급이 ‘GOLD’, 주문 테이블에는 ‘GOLD PLUS’로 존재
→ 기준 불일치로 인해 등급 정책 운영 곤란

✔ 해결 방법:

• 중앙 통제 마스터 테이블 설계 (예: 등급 코드 테이블)
• 참조 무결성 제약조건 설정 (FOREIGN KEY)
• SSOT(Single Source of Truth) 개념 도입

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🧠 추가 팁: 시험 대비 요약

• 개념적 모델 → 논리적 모델 → 물리적 모델 흐름을 외우자
• 정규화와 비정규화, 무결성 제약조건(FK, UNIQUE 등) 개념은 꼭 암기
• 모델링 도구: ERD Cloud, dbdiagram.io, MySQL Workbench 등 실습 추천

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📌 마무리

데이터 모델링은 단순한 설계 도구가 아닌, 시스템의 확장성, 일관성, 성능을 좌우하는 핵심입니다.
시험 대비뿐만 아니라 실무 개발자로서도 필수 개념이니 꼭 잘 익혀두세요!

 

 

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