SQLD, SQLP 시험과목1: 데이터 모델링의 이해 - 5

 이 글은 한국데이터진흥원에서 2013년도에 출판한 「SQL 전문가 가이드」의 한국어 번역입니다(한국데이터진흥원에서 외국어로 출판했다는 의미가 아니라, 한국어를 화성에서 배우신 분들이 쓴 책이기에 번역이 필요하다고 판단했습니다. 더 이상 이 책을 보며 고통받는 이들이 없길 바라는 마음을 담아 한한번역 시작합니다).

 직역이 아닌 의역이 다수이므로 'SQL에 대한 이해'를 돕는 용도로만 사용하시길 바랍니다(주관식 시험은 토씨하나 틀리면 가차없이 감점시킨다는 얘기가 있습니다. 특히 주의하시길). 또한 실제 의미와 맞지 않는 부분이 있을 수 있는데, 댓글로 친절하게 지적해주신다면 감사하겠습니다.

5. 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링

 Waterfall 기반에서는 데이터 모델링의 위치가 분석과 설계단계로 명확하게 구분하여 정의할 수 있다. 정보공학이나 구조적 방법론에서는 보통 분석단계에서 논리적인 데이터 모델링을 수행하고 설계단계에서 하드웨어와 성능을 고려한 물리적인 데이터 모델링을 수행하게 된다.

 나선형 모델, 예를 들어 RUP(Rational Unified Process나 마르미)에서는 업무크기에 따라 논리적 데이터 모델링과 물리적 데이터 모델링이 분석, 설계단계 양쪽에서 수행되기도 한다. 그래도 논리적인 데이터 모델링은 분석단계에서 더 많이 수행되는 편이다.

프로젝트 진행 과정은 데이터 축과 애플리케이션축으로 구분되어, 각 단계마다 도출된 사항을 상호 검토하며 완성도를 높인다. 단, 객체지향 개념은 데이터와 프로세스를 한꺼번에 바라보면서 모델링을 진행한다(데이터 모델링과 프로세스 모델링을 구분하지 않고 일체형으로 진행하는 것. 메소드와 속성이 함께 있는 클래스가 대표적이다).

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다음은 '6. 데이터 모델링에서 데이터 독립성의 이해'입니다.