최근 데이터 전문 컨설팅 업체로 가장 주목받는 ㈜디비안이 고급 SQL, DB 튜닝에 이어 드디어 데이터 모델링 도서를 출간하게 됐다. 첫 주자는 지난 20여 년간 데이터 전문 컨설팅 회사에서 수많은 기업과 공공기관에서 데이터 관련 프로젝트를 수행한 실무형 DA 전문가다. ㈜디비안은 충실한 이론을 바탕으로 실전 경험과 노하우를 담은 데이터 전문 도서만 출간해 왔다고 자부한다. 이 책도 그런 방향성에 맞는 내용으로 가득 채워졌다고 확신한다. 특히 5장 ‘모델링 이야기’는 출간을 결정하는 데 가장 중요한 역할을 했다. - 고객의 정의는? - 개인정보 데이터 구조와 암호화 - 공통코드 어떻게 설계하나? - 시스템 사용자 및 프로그램 관리 - 데이터 통합? 구조 통합? - 원칙과 현실 사이 - 인조 식별자 언제 사용하나? - 업무 흐름에 따른 설계 저자가 서문에서 밝혔듯, 좋은 데이터 모델은 현실 세계를 충실하게 반영하면서 시스템 구축 현실도 고려해야 한다. 이상적인 모델보다는 현실 시스템에 적용 가능한 모델이 더 좋다는 저자의 생각에 동의하는 바다. 정규화를 중심으로 한 관계형 데이터 모델링 이론은 특별할 게 없는 뻔한 내용이라고 생각하기 쉽지만, 실전에서의 데이터 모델링은 훨씬 복잡하고 해결하기 어려운 이슈로 가득한 전문 영역이다. 데이터 모델에는 정답이 없다고 말하는 이유도 바로 거기에 있다. 그런 복잡계(界)에서 좋은 데이터 모델을 설계하기 위해 늘 고민하던 개발자, 설계자, DBA 모두에게 본서는 좋은 길라잡이가 돼 줄 것으로 믿는다.

01. 데이터 모델링 이론 데이터 모델링이란 ER 모델 구성 요소 관계형 데이터 모델 이론 02. 개념 모델링 데이터 모델링 접근방법 개념 모델링 03. 논리 모델링 논리모델링이란 엔티티 정의 및 상세화 관계 도출 및 정의 속성 도출 및 정의 데이터 표준화 04. 물리 모델링 물리 모델링이란 테이블 설계 관계 설계 컬럼 설계 데이터 무결성 설계 성능을 고려한 데이터 구조 물리 설계 인덱스 설계 파티션 설계 05. 모델링 이야기 고객의 정의는? | 개인정보 데이터 구조와 암호화 | 공통코드 어떻게 설계하나? | 시스템 사용자 및 프로그램 관리 | 주소 코드 및 주소 관리 | 과도한 엔티티 통합 | 데이터 통합? 구조 통합? | 어디까지 일반화(통합)할 것인가? | 원칙과 현실 사이 | 인조 식별자 언제 사용하나? | 다양한 업무발생의 인조 식별자 활용 | 업무 흐름에 따른 설계 | 매년 소득공제 항목은 변경된다 | 점 이력을 선분 이력으로 | 관계가 없을까? (이력관리) | 심리검사 종류 별 데이터 관리 | 문자열 데이터 분리(수직분할) | 논리모델이 제공된다면? | 엔티티 정의가 명확한가? | 참조무결성 | 순환관계 컬럼 추가 | 인덱스 설계