관계형 데이터 모델과 차원 모델 비교하기

Bythedeepy
관계형 데이터 모델

1. 데이터 모델의 왜 중요한가?

현대 데이터베이스 시스템은 방대한 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하고 있습니다. 이러한 데이터 관리를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 데이터 모델이 사용되고, 그중 대표적인 것이 관계형 데이터 모델(Relational Model)과 차원 모델(Dimensional Model)입니다. 관계형 모델은 일반적인 데이터베이스에서 가장 많이 사용되는 데이터 모델이며, 차원 모델은 데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스(OLAP)에서 강력한 성능을 발휘합니다.

2. 관계형 데이터 모델이란?

관계형 데이터 모델(Relational Model)은 1970년 E.F. Codd가 제안한 이론으로, 데이터베이스 시스템을 특정 애플리케이션과 독립적으로 운영 되도록 설계된 수학적 모델입니다. 이 모델은 술어 논리와 집합 이론을 기반으로 하며, 메인프레임, 미드레인지, 마이크로컴퓨터 시스템에서 많이 사용되어 왔습니다.

2.1 관계형 데이터 모델의 기본 구성

관계형 데이터베이스에서 가장 중요한 구성요소는 릴레이션(Relation), 속성(Attribute), 도메인(Domain)입니다.

  • 릴레이션(Relation): 열(Column)과 행(Row)으로 구성된 테이블을 말합니다.
  • 속성(Attribute): 테이블의 열(Column)로, 각각의 데이터 필드로 구성됩니다.
  • 도메인(Domain): 특정 속성이 가질 수 있는 값의 집합을 의미합니다.

3. 관계형 데이터 모델의 구조

관계형 데이터 모델에서 기본적인 데이터 구조는 테이블(Table)입니다. 예를 들어, ‘직원(Employee)’ 테이블을 구성할 경우, 개별 직원에 대한 정보는 행(Row, Tuple)로 저장되며, 직원의 이름, 주소, 전화번호 등의 개별 정보는 열(Column, Attribute)에 나열됩니다.

3.1 관계형 데이터베이스의 중요 규칙

관계형 데이터베이스가 데이터를 구성할때 갖춰야 할 중요한 규칙은 다음과 같습니다.

  • 열의 순서는 중요하지 않음 – 테이블의 열 순서는 데이터 저장 및 검색에 영향을 미치지 않도록 합니다.
  • 중복 행이 존재할 수 없음 – 동일한 데이터를 중복 저장하지 않습니다.
  • 각 속성에는 단일 값만 존재해야 함 – 하나의 셀에는 여러 개가 아닌 하나의 데이터만 존재하여야 합니다.

3.2 관계형 데이터베이스의 키(Key)

데이터를 효과적으로 관리하기 위해 관계형 데이터베이스에서는 키(Key) 개념이 있습니다.

  • 기본 키(Primary Key): 테이블 내에서 각 행을 유일하게 식별하는 키
  • 외래 키(Foreign Key): 다른 테이블과의 관계를 만들고 정의하는 키
  • 복합 키(Composite Key): 두 개 이상의 열을 조합하여 만든 키

키는 테이블 간 데이터를 연결하기 위한 것이며 중복을 방지하고, 검색 속도를 향상시키는 역할을 합니다.

4. 차원 모델은 무엇인가?

차원 모델(Dimensional Model)은 주로 온라인 분석 처리(OLAP, Online Analytical Processing)에서 사용되는 데이터 모델로, 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)에서 정보를 효과적으로 분석할 수 있도록 설계되었습니다.

4.1 차원 모델의 기본 개념

차원 모델에서는 데이터를 팩트(Fact)와 차원(Dimension)으로 나눕니다.

  • 팩트(Fact): 분석의 대상이 되는 수치 데이터 (예: 매출, 수익, 주문량)
  • 차원(Dimension): 데이터를 설명해주는 정보 (예: 날짜, 지역, 제품 유형)

예를 들어, ‘판매 데이터’를 저장하는 경우 ‘총 매출’은 팩트가 되고, ‘날짜, 지점, 제품 카테고리’ 등은 차원이 됩니다.

4.2 차원 모델의 구조

차원 모델은 별 스키마(Star Schema)와 스노우플레이크 스키마(Snowflake Schema) 형태로 구성됩니다.

  • 별 스키마(Star Schema): 하나의 중앙 팩트 테이블과 주변의 여러 차원 테이블로 구성됩니다.
  • 스노우플레이크 스키마(Snowflake Schema): 차원 테이블이 다시 세분화되어져 정규화된 구조를 갖춥니다.

4.3 차원 모델의 특성

차원 모델은 데이터 분석 및 보고를 이용하기 쉽게 하기 위해 설계되었습니다. OLAP 쿼리를 사용할 때 차원을 선택하고, 사실 데이터를 그룹화하고, 집계하여 요약할 수 있습니다.

  • 빠른 데이터 분석 – 대량의 데이터를 빠른 속도로 조회하고 분석할 수 있습니다.
  • 효율적인 데이터 집계 – 다양한 차원 별로 데이터를 요약하고 패턴을 분석할 수 있습니다.
  • 비즈니스 친화적 설계 – 기업이 원하는 방법대로 데이터를 분류하고 관리 가능합니다.

5. 결론: 관계형 모델과 차원 모델의 활용

데이터베이스 모델을 선택할 때는 사용 목적을 고려하는 것이 좋은 방법입니다. 관계형 데이터 모델은 일반적인 데이터 저장 및 관리를 위한 강력한 형식이며, 차원 모델은 데이터 분석과 의사 결정 지원을 위한 강력한 도구입니다.

  • 일반적인 트랜잭션 처리(OLTP): 관계형 데이터 모델이 적합합니다.
  • 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석(OLAP): 차원 모델이 적합합니다.

현대 기업에서는 두 모델을 함께 활용하는 경우가 많습니다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 데이터를 저장하고, 이를 차원 모델 기반 데이터 웨어하우스로 변환하여 분석하는 방식이 일반적입니다.

이제 데이터 모델의 개념과 차이점을 이해했으니, 데이터베이스 설계나 데이터 분석 프로젝트를 진행할 때 올바른 모델을 선택하는 데 도움이 될 것입니다.

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