[Database] Data Model & Schema
Data Model
데이터 추상화를 달성하기 위해 필요한 수단 제공
데이터베이스의 구조(data types, relationships), 이런 구조를 조작하기 위한 연산, 데이터베이스가 가져야 할 제약조건의 집합으로 구성
📚 Data Model 종류
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Conceptual data models
다수의 사용자가 데이터를 인식하는 방법과 비슷하게 개념(entity, attribute, relationship 등)을 제공
entity-based or object-based data model이라고도 불림 (ER model)
high-level, semantic -
Physical data models
데이터가 컴퓨터 저장매체에 어떻게 저장되는지에 관한 자세한 정보들을 제공
low-level, internal -
Implementation data models
개념적 모델을 컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환
관계형데이터모델, 네트워크/계층 모델 등이 있음
representational, logical -
Self-Describing data models
데이터 description과 데이터 값들을 연결
NoSQL 시스템에서 주로 사용
📜 Schema & Instance
Database Schema
데이터베이스 구조, 데이터 타입, 제약조건에 대한 설명을 기술한 메타데이터의 집합으로
데이터베이스 설계 중 지정되면 거의 변경되지 않음
Database Instance
특정한 순간에 데이터베이스에 저장되어 있는 실제 데이터로
Database State라고도 불림
Initial Database State : DBMS에 처음 불려왔을 때의 state
Valid State : 데이터베이스의 구조와 제약조건을 만족하는 state
🚦 Three-Schema Architecture
DB 시스템의 주요 특징 중 1 ~ 3번을 만족하기 위한 구조로
사용자 어플리케이션과 물리적 데이터베이스를 분리시키기 위한 목적을 가지고 있다.
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Internal(physical) Schema
물리적인 storage 구조와 접근 경로에 대해 설명한다.
일반적으로 physical data model을 사용 -
Conceptual(logical) Schema
전체 데이터베이스의 구조와 제약조건들에 대해 설명한다.
일반적으로 conceptual(ex. ER) 이나 implementation(ex. relational) data model을 사용 -
External(view level) Schema
다양한 사용자 뷰에 대해 설명한다.
보통 conceptual schema와 같은 데이터 모델을 사용하고, 사용자가 관심있어 하는 부분에 대해서만 보여주고 나머지는 숨긴다.
실제로 요청이 들어오면 그 요청을 데이터로 변환하기 위해 Mapping이 필요하다.
실제 데이터는 physical level에만 존재하기 때문에 external schema로부터 요청이 들어오면 conceptual schema를 거쳐 internal schema에서 실제 데이터에 접근해 요청을 수행한다.
🏳 Data Independence
데이터베이스 시스템에서 한 level의 schema가 변경되었을 때, 다른 상위 level의 schema 변경이 필요하지 않도록 독립되어 있는 것
상위 스키마의 변경 없이 해당 스키마와 상위 레벨 스키마 사이의 mapping만 변경하면 된다.