1. 서론
데이터베이스는 백엔드와 서버 개발의 핵심 중 하나로, 이를 효율적으로 설계하는 과정은 매우 중요한 역할을 수행합니다. 본 글에서는 데이터베이스 설계 순서에 대해 설명하고, 백엔드 개발자가 데이터베이스 설계를 진행할 때 필요한 핵심 개념과 전략을 알아보겠습니다.
데이터베이스 설계를 올바르게 수행하기 위해서는 일정한 단계와 순서를 따라야만 합니다. 그렇지 않으면 데이터베이스의 효율성이 저하되고, 유지 보수가 어려워지며, 데이터 요구사항들을 충족시키지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 올바른 방법으로 데이터베이스 설계를 수행하면 이러한 문제점을 방지할 수 있으며, 최적의 성능을 내는 데이터베이스를 만들 수 있습니다.
2. 데이터베이스 설계 과정 개요
데이터베이스 설계 순서를 이해하는 데 필요한 전체 과정을 알아보겠습니다. 데이터베이스 설계 과정에는 크게 요구 사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계 등의 단계가 있습니다 각 단계별로 중요한 포인트와 고려해야 할 사항들을 살펴봅시다.
2.1. 요구 사항 분석
먼저, 데이터베이스 설계를 시작하기 전에 필요한 기능과 정보를 정확하게 파악하는 요구 사항 분석이 필요합니다. 이 단계에서는 사용자와의 커뮤니케이션을 통해 시스템 목표를 정의하고, 업무 규칙을 파악한 뒤 요구 사항을 정리 및 검토합니다.
2.2. 개념적 설계
요구 사항 분석을 통해 얻은 정보를 바탕으로 데이터와 관계를 추상화하여 데이터 모델을 만드는 과정입니다. 이 단계에서는 ER 다이어그램을 사용하여 엔티티와 속성을 식별하고, 관계를 설정합니다. 또한, 데이터 무결성을 검사하여 설계의 완결성과 정확성을 확인합니다.
2.3. 논리적 설계
개념적 설계 결과를 실제 데이터베이스 관리 시스템에 맞게 변환하는 단계입니다. 이 과정에서는 테이블 구조를 설계하고, 정규화를 통해 중복 및 이상 현상을 제거합니다. 또한, 인덱스 설정과 트랜잭션, 제약 조건 등을 정의합니다.
2.4. 물리적 설계
논리적 설계를 바탕으로 실제 데이터베이스 시스템에 구축하는 과정입니다. 여기에서는 데이터 저장 구조, 파일 구조 및 액세스 경로를 결정하고, 데이터베이스 튜닝을 통해 성능을 최적화합니다. 또한, 백업 및 복구 전략을 수립하여 시스템의 안정성과 지속성을 확보합니다.
3. 요구 사항 분석
데이터베이스 설계의 첫 단계로서 요구 사항 분석은 중요한 과정입니다. 이 과정에서는 사용자와 소통하며 시스템의 목표를 정의하고, 업무 규칙을 파악하며, 요구 사항을 정리하고 검토합니다.
3.1. 사용자와의 커뮤니케이션
데이터베이스 개발자는 사용자의 요구 사항을 정확하게 파악하기 위해 사용자와 지속적으로 소통해야 합니다. 사용자 인터뷰, 설문조사 등을 통해 사용자의 기대와 필요사항을 이해하는데 시간을 투자하는 것이 좋습니다.
3.2. 시스템 목표 정의
사용자와의 커뮤니케이션을 통해 데이터베이스 시스템의 목표를 설정합니다. 시스템의 범위와 기능, 성능 요구 사항 등을 명확하게 정립해야 이후 설계 과정이 원활하게 진행됩니다.
3.3. 요구 사항 정리 및 검토
요구 사항 분석 단계에서 수집한 정보를 바탕으로, 데이터베이스 설계에 반영할 요구 사항을 정리해 나갑니다. 요구 사항은 명확하고 완전하며, 변경 가능성이 낮아야 합니다. 또한, 사용자와 지속적으로 검토하는 과정을 거쳐, 최종 요구 사항을 도출합니다.
4. 개념적 설계
개념적 설계는 데이터베이스 설계 과정에서 데이터와 그들 간의 관계를 추상화하여 데이터 모델을 만드는 과정입니다. 이 단계에서는 시스템 전체를 이해하고 관리할 수 있는 개념 모델을 생성합니다. 그러기 위해선 다음과 같은 하위 섹션에서 설명할 단계들이 필요합니다.
4.1. ER 다이어그램
Entity-Relationship(ER) 다이어그램은 개념적 설계 도구 중 가장 널리 사용되는 방법입니다. ER 다이어그램은 엔티티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 등을 도형으로 표현해 데이터 구조를 시각화할 수 있도록 도와줍니다.
4.2. 엔티티 및 속성 식별
데이터베이스에서 관리되기 원하는 객체를 엔티티라고 합니다. 각 엔티티는 고유한 속성들로 구성됩니다. 개념적 설계 단계에서는 사용자와 시스템 요구사항에 따라 엔티티와 속성을 식별하여 데이터 모델을 구축합니다. 속성은 기본 키(Primary Key)와 일반 속성으로 구분되며, 기본 키는 엔티티의 고유한 값을 나타냅니다.
4.3. 관계 설정
ER 다이어그램에서의 관계는 엔티티 사이에 존재하는 연결을 의미하며, 엔티티 간의 종속성과 연관성을 표현합니다. 관계는 일대일(1:1) 관계, 일대다(1:M) 관계, 다대다(M:N) 관계 등으로 구분되며, 관계의 성격에 따라 적절한 관계를 설정해야 합니다.
4.4. 데이터 무결성 검사
데이터 무결성을 유지하는 것은 데이터베이스 설계 및 관리의 중요한 목표 중 하나입니다. 데이터 무결성은 데이터의 정확성, 일관성, 유효성을 보장하는 규칙들로 구성됩니다. 개념적 설계 단계에서는 데이터의 개체 무결성, 참조 무결성 및 도메인 무결성을 확립할 수 있는 모델을 구축해야 합니다. 이를 통해 데이터베이스 설계 시 발생할 수 있는 문제를 미리 방지할 수 있습니다.
5. 논리적 설계
논리적 설계는 개념적 설계 결과를 실제 데이터베이스 관리 시스템에 맞게 변환하는 단계입니다. 이 과정에서 테이블 구조를 설계하고, 정규화를 통해 데이터 중복을 줄이며, 인덱스 설정과 트랜잭션 및 제약 조건 정의를 수행합니다. 이 단계에서 설계의 결과물은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 접근하기 위한 논리적인 구조를 가진 데이터 모델이 됩니다.
5.1. 테이블 구조 설계
먼저, 개념적 설계 과정에서 정의된 엔티티와 속성을 기반으로 테이블 구조를 설계합니다. 각 엔티티는 테이블로 변환되며, 속성은 테이블의 칼럼으로 변환됩니다. 그리고 각 테이블마다 기본 키(Primary Key)를 지정하여 고유한 값을 가진 레코드를 식별할 수 있게 합니다.
5.2. 정규화
정규화는 데이터 중복을 피하고 데이터베이스의 일관성을 유지하기 위해 수행하는 과정으로, 테이블을 더 작은 테이블로 분리하여 데이터 중복을 최소화하며 효율적인 구조를 만듭니다. 정규화 과정에서 1NF, 2NF, 3NF 등의 정규화 단계를 거쳐 완전한 형태로 만들어질 수 있습니다.
5.3. 인덱스 설정
인덱스는 데이터 조회 속도를 개선하기 위해 테이블에 설정하는 추가적인 구조입니다. 인덱스를 설정함으로써 데이터 검색 시 시스템이 적은 양의 데이터를 레코드를 찾기만 하면 되어 속도가 향상됩니다. 인덱스의 키 값으로 가장 자주 사용되는 열을 선택해야 효율적인 성능 향상을 기대할 수 있습니다.
5.4. 트랜잭션 및 제약 조건 정의
트랜잭션은 데이터베이스에서 데이터를 저장, 변경, 삭제하는 등의 일련의 작업 단위를 묶어서 관리하는 것으로, 트랜잭션의 원칙(ACID)를 준수해야 합니다. 또한 데이터베이스에 저장되는 데이터를 보호하기 위해 제약 조건을 설정할 수 있습니다. 제약 조건에는 NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY 등이 있으며, 데이터를 입력하거나 수정할 때 해당 제약 조건을 만족시켜야 합니다.
6. 물리적 설계
물리적 설계는 논리적 설계를 바탕으로 실제 데이터베이스 시스템에 구축하는 과정입니다. 이 단계에서는 데이터의 저장 구조와 파일 구조, 액세스 경로 설정, 데이터베이스 튜닝 등 성능 향상을 위한 요소들을 고려해야 합니다. 또한, 백업 및 복구 전략도 중요하게 검토해야 합니다.
6.1. 데이터 저장 구조
데이터 저장 구조는 데이터베이스의 성능에 큰 영향을 미치므로, 합리적인 구조를 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 테이블 파티셔닝, 클러스터링, 인덱스 조직 테이블 등 다양한 방법을 사용하여 저장 구조를 결정할 수 있습니다.
6.2. 파일 구조 및 액세스 경로
데이터베이스 내의 데이터 파일 및 로그 파일 등에 대한 구조와 액세스 경로를 설정하는 것이 필요합니다. 이를 위해 시스템의 I/O 성능, 백업 전략 등을 고려해야 합니다. 각 파일의 크기 및 확장 가능성도 고려하여 경로와 파일 구조를 설정해야 합니다.
6.3. 데이터베이스 튜닝
데이터베이스의 성능을 최적화하기 위해서는 보다 효율적인 방식으로 작업을 처리할 수 있게 하여, 응답 시간과 자원 사용률을 개선해야 합니다. 이를 위해 인덱스, 쿼리 최적화, 메모리 및 작업 관리 설정, I/O 관리 등 여러 가지 튜닝 기법들이 필요합니다.
6.4. 백업 및 복구 전략
데이터의 안정성과 지속성을 확보하기 위해, 데이터베이스의 백업 및 복구 전략을 수립하는 것이 매우 중요합니다. 전체 백업, 증분 백업, 로그 백업 등 다양한 백업 방식을 사용하여 데이터를 안전하게 보호해야 하며, 복구 시나리오에 따라 적절한 복구 전략을 세팅해야 합니다.
- 데이터베이스 설계 예시 및 실습
지금까지 데이터베이스 설계 순서와 방법에 대해 알아보았는데요 ChatGPT를 활용해 데이터베이스 설계를 직접 해볼수도 있습니다.
ChatGPT로 eCommerce 플랫폼을 위한 데이터 베이스 설계 사례를 통해 데이터베이스 설계 및 테이블 생성 뿐만 아니라 주요 동작(Operation)을 위한 쿼리를 만들어 볼 수 있습니다. 또한 테이블 생성 및 서비스에 필요한 쿼리 작성 뿐만 아니라 데이터 분석을 위한 쿼리도 직접 작성 해볼 수 있습니다.
그기로 AI기술을 활용하여 만든 데이터베이스 스키마 생성기를 통해 간편하게 데이터베이스 스키마를 생성해 볼 수 있습니다.
8. 결론
이 글에서는 데이터베이스 설계 순서에 대해 자세히 알아보았습니다. 데이터베이스 설계는 요구 사항 분석, 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계의 단계를 거치며, 각 단계마다 중요한 고려 사항들이 있습니다. 데이터베이스 설계는 프로젝트의 성공 여부를 결정짓는 핵심 요소이기 때문에 신중하게 접근해야 합니다.
백엔드 개발자로서 데이터베이스 설계 역량을 향상 시키고 싶다면, 관련 서적이나 온라인 강의 등으로 지식을 쌓으며 경험을 쌓아나가시기 바랍니다. 또한, 실제 프로젝트에서 데이터베이스 설계 업무를 수행하다 보면, 이론에서 배울 수 없는 경험과 노하우를 얻게 되므로 많은 실습과 프로젝트 참여를 추천드립니다.
지금까지 데이터베이스 설계 순서에 대한 모든 것! 백엔드 개발자를 위한 필수 안내서를 읽어주셔서 감사합니다.
본 포스팅은 ChatGPT의 도움을 받아 작성 되었으며 개인적인 경험을 바탕으로 작성되었습니다.