데이터 모델의 개념 및 종류(계층형 데이터 모델과 네트워크형 데이터 모델)

데이터 모델이란?

 

데이터 모델은 현실 세계의 데이터를 추상화하고 구조화하여 표현하는 방법을 정의한 것입니다.

데이터 모델은 데이터베이스 설계와 관리를 위한 기본적인 도구로 사용되며, 데이터의 구조, 관계, 제약 조건 등을 형식적으로 정의합니다.

이를 통해 데이터베이스 시스템에서 데이터를 저장, 관리, 조작할 수 있는 틀을 제공합니다.

데이터 모델은 현실 세계의 복잡한 데이터를 간단한 추상화와 구조화된 형태로 표현함으로써 데이터베이스의 효율성, 일관성, 유지보수 용이성 등을 증진시킬 수 있습니다. 

주요한 데이터 모델로는 계층형 데이터 모델, 네트워크형 데이터 모델, 관계형 데이터 모델, 객체지향 데이터 모델, 문서 데이터 모델 등이 있습니다.

 

데이터 모델의 요소와 특징

구조(Structure)

데이터 모델은 데이터의 구조와 그 구성 요소를 정의합니다.

어떤 종류의 데이터가 어떤 속성(필드 또는 열)으로 구성되고 이들이 어떤 형태로 연결되는지를 기술합니다.

관계(Relationships)

데이터 모델은 데이터 간의 관계를 표현합니다. 

이러한 관계를 통해 데이터 간의 상호작용과 연결성을 정의하고 표현합니다.

제약 조건(Constraints)

데이터 모델은 데이터의 유효성과 무결성을 위한 제약 조건을 정의합니다.

예를 들어, 어떤 필드는 유일한 값을 가져야 한다거나, 특정한 형식을 따라야 한다는 제약 조건을 지정할 수 있습니다.

조작(Operation)

 데이터 모델은 데이터베이스에서 수행 가능한 작업과 조작을 표현합니다. 

이러한 조작은 데이터의 삽입, 업데이트, 삭제, 검색 등을 포함할 수 있습니다.

추상화(Abstraction)
데이터 모델은 복잡한 현실 세계의 데이터를 간소화하고 필요한 부분만 추상화하여 표현합니다.

이로써 데이터의 복잡성을 관리 가능한 수준으로 줄일 수 있습니다.

표준화(Standardization)

데이터 모델은 공통된 구조와 표기법을 제공하여 다양한 이해 관계자 간의 의사소통을 용이하게 합니다.

데이터 모델은 데이터베이스 설계 단계에서 사용자 요구사항을 이해하고 이를 구현할 수 있는 체계적인 방식을 제공합니다. 데이터 모델을 기반으로 실제 데이터베이스 스키마를 생성하며, 데이터의 저장, 관리, 검색, 분석 등을 수행할 수 있게 됩니다.

 

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계층형 데이터 모델과 네트워크형 데이터 모델

 

 

계층형 데이터 모델과 네트워크형 데이터 모델은 초기의 데이터베이스 설계 및 관리 방식으로 사용되었던 데이터 모델입니다. 각각의 특징과 차이점에 대해 설명해보겠습니다.

 

계층형 데이터 모델 (Hierarchical Data Model)

계층형 데이터 모델은 데이터를 트리 구조로 표현하는 방식입니다. 

이 모델에서는 데이터를 계층적인 구조로 조직화하여 부모-자식 관계로 나타냅니다. 

이 모델은 초기에는 주로 네트워크와 함께 사용되었습니다.

특징

• 데이터가 트리 구조로 구성됩니다. 한 부모 노드가 여러 자식 노드를 가질 수 있지만, 한 자식 노드는 하나의 부모 노드만 가질 수 있습니다.
• 각 레코드는 하나의 개체를 나타내며, 개체들 간의 관계가 포함됩니다.
• 데이터 간의 관계를 명시적으로 표현합니다.
• 데이터의 조회나 조작이 복잡할 수 있습니다. 특히 깊은 계층 구조에서 데이터를 검색하는 것이 어려울 수 있습니다.

 

네트워크형 데이터 모델 (Network Data Model):

네트워크형 데이터 모델은 계층형 데이터 모델의 한계를 극복하기 위해 개발된 모델입니다. 

이 모델에서는 데이터가 그래프 형태로 표현되며, 레코드 간의 복잡한 관계를 처리할 수 있습니다.

특징

• 데이터가 그래프 구조로 구성됩니다. 레코드 간의 관계가 "오너쉽(Ownership)"과 "멤버십(Membership)" 관계로 정의됩니다.
• 하나의 레코드가 여러 다른 레코드와 연결될 수 있습니다. 이로 인해 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있습니다.
• 데이터 간의 복잡한 관계를 처리할 수 있어 유연성이 있습니다.
• 데이터의 조회나 조작이 상대적으로 간단할 수 있으나, 모델 자체가 복잡하여 구현 및 관리가 어려울 수 있습니다.

 

 

 

차이점

1. 데이터 구조

• 계층형 데이터 모델: 데이터가 트리 구조로 구성됩니다.
• 네트워크형 데이터 모델: 데이터가 그래프 구조로 구성됩니다.

 

2. 관계 표현

• 계층형 데이터 모델: 부모-자식 관계로 데이터 간의 관계를 표현합니다.
• 네트워크형 데이터 모델: 오너쉽과 멤버십 관계로 데이터 간의 복잡한 관계를 표현합니다.

 

3. 복잡성

• 계층형 데이터 모델: 데이터의 조회와 조작이 복잡할 수 있습니다.
• 네트워크형 데이터 모델: 데이터 간의 관계를 더 유연하게 처리할 수 있지만 모델 자체가 복잡할 수 있습니다.

4. 확장성

• 계층형 데이터 모델: 계층 구조의 제한으로 인해 확장성이 제한될 수 있습니다.
• 네트워크형 데이터 모델: 복잡한 관계를 처리할 수 있어 확장성이 더 높을 수 있습니다.

 

계층형 데이터 모델과 네트워크형 데이터 모델은 현재 주로 사용되지 않지만, 초기에는 데이터베이스 설계에서 중요한 역할을 했던 모델들입니다. 이후에는 관계형 데이터베이스 모델(Relational Data Model)이 등장하여 데이터 관리 방식이 크게 변화하게 되었습니다.