개체 관계 다이어그램(ERD)이란 무엇인가요?

개체 관계 다이어그램은 시스템 내의 다양한 개체 간의 관계를 보여줍니다. 이 다이어그램은 시스템에 어떤 정보가 존재하고 어떻게 연결되어 있는지 한눈에 파악할 수 있어 특히 유용합니다. 또한 팀이 실제 시나리오에서 사용자, 소프트웨어 및 데이터베이스가 어떻게 상호 작용하는지 파악하는 데 도움을 줍니다.

기원, 용도, 예시, 구성 요소 및 당사의 ER 다이어그램 도구를 사용하여 작성하는 방법을 포함하여 개체 관계 다이어그램에 대해 자세히 알아보세요.

ER 다이어그램이란 무엇인가요?

개체 관계(ER) 다이어그램은 사람, 사물 또는 개념과 같은 개체가 시스템 내에서 서로 어떻게 관계를 맺고 있는지 보여주는 일종의 순서도입니다. ER 다이어그램은 주로 소프트웨어 엔지니어링, 비즈니스 정보 시스템, 교육 및 연구 분야에서 관계형 데이터베이스를 설계하거나 디버깅하는 데 사용됩니다. ERD 또는 ER 모델이라고도 불리며 직사각형, 마름모, 타원 및 연결선과 같이 정의된 기호 세트를 사용하여 개체, 관계 및 속성의 상호 연결성을 나타냅니다. 명사인 개체와 동사인 관계로 문법적 구조를 반영합니다.

ER 다이어그램은 개체 간의 관계 대신 개체 내 요소의 관계에 초점을 맞추는 데이터 구조 다이어그램(DSD)과 관련이 있습니다. ER 다이어그램은 프로세스나 시스템의 정보 흐름을 매핑하는 데이터 흐름 다이어그램(DFD)과 함께 사용되기도 합니다.

ER 모델의 역사

컴퓨터 과학자이자 응용 수학자인 Peter Chen은 1970년대에 데이터베이스 설계를 위한 ER 모델링을 개발한 것으로 알려져 있습니다. 컴퓨터 과학 분야가 존재하기 전, 사물의 상호 연결성에 대한 묘사는 아리스토텔레스, 소크라테스, 플라톤의 저서와 함께 고대 그리스 시대로 거슬러 올라갑니다. 최근에는 Charles Sanders Peirce와 Gottlob Frege 같은 철학자 겸 논리학자의 19세기와 20세기 저서에서도 볼 수 있습니다.

1960년대와 1970년대에 Charles Bachman과 A.P.G. Brown은 Chen의 접근 방식의 전신을 개발하고 있었습니다. Bachman은 Bachman 다이어그램이라는 일종의 데이터 구조 다이어그램을 개발했습니다. Brown은 실제 시스템 모델링에 관한 저서를 발표했습니다. James Martin은 ERD의 개선 사항을 추가했습니다. Chen, Bachman, Brown, Martin 등의 연구는 소프트웨어 설계에 널리 사용되는 통합 모델링 언어(UML)의 발전에도 기여했습니다.

개체 관계 다이어그램의 용도

데이터베이스 설계

ER 다이어그램은 관계형 데이터베이스를 모델링하고 설계하는 데 사용됩니다. 논리적 데이터 모델은 로직과 비즈니스 규칙에 사용되며, 물리적 데이터 모델은 기술 구현에 사용됩니다. 소프트웨어 엔지니어링에서 ER 다이어그램은 정보 시스템 프로젝트의 요구 사항을 결정하는 초기 단계인 경우가 많습니다. 나중에 특정 데이터베이스를 모델링하는 데에도 사용됩니다. 관계형 데이터베이스는 동등한 관계형 테이블을 가지며 필요에 따라 그렇게 표현할 수 있습니다.

ERD는 요구 사항의 개요를 설명하고 팀이 사용자, 소프트웨어, 데이터베이스 및 기타 개체 간의 정보 흐름을 표현하는 모델을 구축하는 데 도움을 주기 위해 새 데이터베이스 프로젝트를 시작할 때 자주 사용됩니다. 가설과 종속성을 초기에 가시화하므로 ERD는 구현을 시작하기 전에 계획 및 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

일반적인 초기 단계의 이점으로는 문제를 더 빨리 발견하고 복잡한 시스템에 대한 혼란을 없애며 위험을 완화하는 것이 있습니다.

데이터베이스 문제 해결

ER 다이어그램은 논리 또는 배포 관련 문제를 찾고 해결하기 위해 기존 데이터베이스를 분석하는 데 사용됩니다. 다이어그램을 그리면 어떤 문제가 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 정보 시스템

다이어그램은 비즈니스 프로세스를 위한 관계형 데이터베이스를 설계하거나 분석하는 데 사용됩니다. 개체, 작업, 상호 작용과 관련된 필드 데이터를 사용하는 비즈니스 프로세스는 잠재적으로 관계형 데이터베이스의 이점을 얻을 수 있습니다. 프로세스를 간소화하고 정보를 더 쉽게 발견하며 결과를 개선할 수 있습니다.

비즈니스 프로세스 리엔지니어링(BPR)

ER 다이어그램은 비즈니스 프로세스 리엔지니어링에 사용되는 데이터베이스를 분석하고 새로운 데이터베이스 설정을 모델링하는 데 도움이 됩니다.

교육

데이터베이스는 오늘날 교육 목적으로 관계형 정보를 저장하고 나중에 검색하는 수단이므로, ER 다이어그램은 이러한 데이터 구조를 계획하는 데 유용할 수 있습니다.

연구

많은 연구가 구조화된 데이터에 초점을 맞추고 있기 때문에 ER 다이어그램은 데이터를 분석하기 위한 유용한 데이터베이스를 구축하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.

ER 다이어그램의 구성 요소 및 기능

ER 다이어그램은 개체, 관계 및 속성으로 구성됩니다. 또한 관계를 숫자로 정의하는 카디널리티도 묘사합니다. 용어집은 다음과 같습니다.

개체

개체는 모든 종류의 데이터 객체입니다. 이러한 객체는 컴퓨터, 프린터, 직원, 고객, 장소, 이벤트, 개념 등이 될 수 있습니다.

개체 타입: 개체 타입은 고객 또는 제품과 같이 정의 가능한 항목의 그룹인 반면, 개체는 특정 고객 또는 제품이 됩니다.

개체 집합: 개체 집합은 개체 타입과 동일하지만, 지난달에 구매한 고객과 같이 특정 시점에 정의됩니다. 관련된 용어는 인스턴스로, 특정 고객이 개체 집합의 인스턴스가 됩니다.

개체 카테고리: 개체 카테고리에는 강한 개체, 약한 개체, 연관 개체가 포함됩니다. 강한 개체는 자체 속성만으로 정의될 수 있지만, 약한 개체는 그렇지 않습니다. 연관 개체는 개체 집합 내의 개체(또는 요소)를 연결합니다.

개체 키: 개체 키는 개체 집합에서 개체를 고유하게 정의하는 속성입니다. 개체 키에는 슈퍼 키, 후보 키, 기본 키가 있습니다. 슈퍼 키는 개체 집합의 개체를 함께 정의하는 속성 집합(하나 이상)입니다. 후보 키는 최소한의 슈퍼 키로, 여전히 슈퍼 키가 되기 위해 가능한 한 가장 적은 수의 속성을 가지고 있음을 의미합니다. 개체 집합에는 둘 이상의 후보 키가 있을 수 있습니다. 기본 키는 데이터베이스 설계자가 개체 집합을 고유하게 식별하기 위해 선택한 후보 키입니다.

관계

관계는 개체가 서로 작용하거나 연관되는 방식을 정의합니다. 관계를 동사라고 생각하면 됩니다. 예를 들어, 특정 고객이 제품을 구매할 수 있습니다. 두 개체는 고객과 제품이 되며, 묘사된 관계는 구매라는 행위로 두 개체를 그런 식으로 연결하는 것입니다. 관계는 일반적으로 연결선에 직접 마름모나 레이블로 표시됩니다.

재귀적 관계: 재귀적 관계에서는 동일한 개체가 관계에 두 번 이상 참여합니다.

속성

속성은 데이터베이스의 개체 특성을 정의합니다. 이름, 주소, 결제 정보 등에 대한 다양한 값을 가진 고객 개체 집합이 있을 수 있습니다.

설명적 속성: 설명적 속성은 관계의 (개체와 대조되는) 특성 또는 특징입니다.

속성 카테고리: 속성 카테고리에는 단순, 복합, 파생, 그리고 단일 값 또는 다중 값이 포함됩니다. 단순 속성은 원자적이며 전화번호처럼 더 이상 나눌 수 없습니다. 복합 속성은 속성에서 파생된 하위 속성입니다. 파생 속성은 생년월일로 연령을 계산하는 것처럼 다른 속성에서 계산되거나 파생됩니다. 다중 값 속성은 한 사람의 여러 전화번호와 같이 하나 이상의 속성에 대한 값입니다. 단일 값 속성은 단 하나의 속성 값을 가집니다. 이러한 유형은 단순 단일 값 속성이나 복합 다중 값 속성처럼 결합될 수 있습니다.

카디널리티

카디널리티는 두 개체 또는 개체 집합 간 관계의 수치적 속성을 정의합니다. 세 가지 주요 카디널리티 관계는 일대일, 일대다, 다대다입니다. 일대일 예시로는 한 명의 고객이 하나의 우편 주소와 연관된 경우를 들 수 있습니다. 일대다 예시(또는 관계 방향에 따라 다대일)로는 한 명의 고객이 여러 제품을 구매하지만 해당 제품들이 단 한 명의 고객에게 연결되는 경우를 들 수 있습니다. 다대다 예시로는 그룹으로서의 고객이 여러 제품과 연관되어 있고, 마찬가지로 제품도 여러 고객과 연관된 경우를 들 수 있습니다.

카디널리티 보기: 카디널리티 보기는 기호가 표시되는 위치에 따라 가로 보기 또는 같은 쪽 보기로 표시될 수 있습니다.

카디널리티 제약 조건: 카디널리티 제약 조건은 관계에 적용되는 최소 또는 최대 숫자입니다.

자연어 매핑

ER 구성 요소는 품사와 동일시될 수 있습니다. 이는 ER 다이어그램이 문법 다이어그램과 어떻게 비교되는지 보여줍니다.

• 보통 명사 - 개체 타입 예시: 고객

• 고유 명사 - 개체 예시: Sally Smith

• 동사 - 관계 타입 예시: 구매하다

• 형용사 - 개체 속성 예시: 새로운

• 부사 - 관계 속성 예시: 디지털로

데이터베이스 쿼리 언어인 ERROL은 실제로 자연어 구조를 모방합니다. ERROL은 재구성된 관계 대수(RRA)를 기반으로 하며 ER 모델과 함께 작동하여 그 언어적 측면을 포착합니다.

ERD 기호 및 표기법

다음 이미지는 몇 가지 ERD 표기 시스템을 보여줍니다. 자세한 내용은 ERD 기호 및 표기법 페이지를 확인하세요.

Chen 표기 스타일

Crow's Foot/Martin/정보 엔지니어링 스타일

Bachman 스타일

IDEF1X 스타일

Barker 스타일

일부 팀은 ER 스타일의 관계를 객체 지향 규칙으로 표현하고자 할 때 UML 표기법을 적용하기도 합니다. 이것이 ERD가 일종의 UML 다이어그램이 된다는 의미는 아닙니다. 그 대신 UML 표기법이 개체 관계 및 카디널리티를 설명하는 데 사용된다는 의미일 뿐입니다. UML 표기법을 사용하면 관계는 두 개체를 연결하는 실선으로 표시됩니다. 카디널리티는 선 위에 표시되며(예를 들어, 1..1은 일대일을, 1..*는 일대다를 나타냄) 동사구("~에 의해 만들어진" 또는 "~에 의해 주문된" 등)를 추가하여 개체 간의 관계를 정의할 수 있습니다.

예시

다음은 각 시스템에서 만들어진 ERD 다이어그램의 예시입니다.

개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델

ER 모델 및 데이터 모델은 일반적으로 최대 3개의 세부 수준으로 그려집니다.

개념적 데이터 모델

이 모델은 최소한의 세부 사항을 포함하는 최상위 보기를 보여줍니다. 이 모델의 가치는 모델의 전체 범위를 파악하고 시스템 아키텍처를 묘사하는 데 있습니다. 범위가 작은 시스템의 경우 논리적 모델부터 시작할 수 있습니다.

논리적 데이터 모델

이 모델은 개념적 모델보다 자세한 내용을 보여주며 운영 및 트랜잭션 개체를 정의합니다. 논리적 모델은 구현될 기술과는 독립적입니다.

물리적 데이터 모델

각 논리적 모델에서 하나 이상의 물리적 모델이 개발될 수 있습니다. 물리적 모델은 실제 데이터베이스를 생성하고 구현할 수 있을 만큼 충분한 기술적 세부 사항을 보여주어야 합니다.

시스템이 성장함에 따라 읽기 쉬운 단일 시각 자료에 모든 운영 세부 사항을 파악하기 어려울 수 있습니다. 필요한 경우 두 개 이상의 차트를 사용하고 필요에 따라 다양한 수준의 ERD를 생성할 수 있습니다. 반면 더 작은 시스템은 종종 쉽게 표현할 수 있습니다.

ER 다이어그램 및 모델의 한계

ER 다이어그램 및 모델이 모든 유형의 데이터베이스에 가장 적합한 것은 아닙니다. 사용 사례에 맞는 시각 자료가 아닐 수 있는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 관계형 데이터에만 해당: ER 다이어그램의 유일한 목적은 개체 간의 관계를 보여주는 것이므로 비관계형 데이터베이스를 설계하는 데에는 올바른 선택이 아닙니다.

• 비정형 데이터에 부적합: 데이터가 서로 다른 필드, 행 또는 열로 명확하게 설명되지 않는 한, ER 다이어그램은 용도가 제한적일 것입니다. 일부 데이터만 유용하게 쓰일 수 있기 때문에 반정형 데이터에서도 마찬가지입니다.

• 기존 데이터베이스와의 통합의 어려움: 서로 다른 아키텍처로 인해 기존 데이터베이스와 통합하기 위해 ER 모델을 사용하는 것은 어려울 수 있습니다.

이와 관련하여 기본 지속성 계층이 비관계형인 경우 기존 ERD와는 다른 모델링 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

기본 ER 다이어그램 작성 방법

1. 목적 및 범위: 분석하거나 모델링하는 대상의 목적과 범위를 정의합니다.

2. 개체: 관련된 개체를 식별합니다. 준비가 되면 직사각형(또는 시스템에서 선택한 도형)으로 개체를 그리고 명사로 레이블을 지정합니다.

3. 관계: 개체가 모두 어떻게 연관되어 있는지 확인합니다. 관계를 나타내기 위해 개체들 사이에 선을 긋고 레이블을 지정합니다. 일부 개체는 관련이 없을 수 있으며 괜찮습니다. 다른 표기 시스템에서는 마름모, 직사각형 또는 연결선 바로 위에 관계의 레이블을 지정할 수 있습니다.

4. 속성: 개체의 주요 속성을 추가하여 자세한 내용을 구성합니다. 속성은 흔히 타원으로 표시됩니다.

5. 카디널리티: 관계가 일대일, 일대다 또는 다대다인지 표시합니다.

대규모 시스템의 다이어그램을 작성하는 경우 시각 자료를 읽기 쉽게 유지하기 위해 작업을 여러 다이어그램(예: 하나의 개념적 개요와 하나 이상의 물리적 모델)으로 분할하는 것이 좋습니다.

Lucidchart에서 ER 다이어그램 작성 방법

1. 새 Lucidchart 문서 열기

다이어그램을 처음부터 작성하거나 Lucidchart의 사전 제작된 ER 다이어그램 템플릿 중 하나로 시작하여 시간을 절약할 수 있습니다. 중요한 것은 목적에 필요한 수준의 세부 정보를 보여주는 것입니다. 필요한 세부 정보에 따라 개념적, 논리적 또는 물리적 모델을 그릴 수 있습니다.

2. ERD 도형 라이브러리 활성화

편집기 왼쪽에 있는 '도형 추가'를 클릭하고 도형 라이브러리 목록에서 개체 관계(Entity Relationship) 확인란이 선택되어 있는지 확인합니다.

3. 도형 끌어다 놓기

원하는 도형을 클릭하고 원하는 위치에 놓아 캔버스에 도형을 추가하여 모든 개체 및 관계를 나타냅니다. 모든 개체 및 관계에 레이블이 지정되어 있고 다이어그램이 저장해야 하는 모든 데이터를 지원하는지 확인합니다.

4. 도형 연결하기

아무 도형이나 클릭한 다음 나타나는 원 중 하나에서 선을 끌어 다른 도형에 연결하여 개체 간의 관계를 보여줍니다. 중복되는 개체 또는 관계가 있는지 주의 깊게 확인합니다. 그리고 데이터베이스 문제를 해결하는 경우 관계의 빈틈이나 누락된 개체 또는 속성이 있는지 주의 깊게 확인합니다.

5. ER 다이어그램 공유하기

ERD는 시각적이고 표준화되어 있으므로 팀이 함께 검토하고 수정하는 협업 아티팩트 역할도 할 수 있습니다. 이메일, Slack 또는 공유 가능한 링크를 통해 다른 사람과 네트워크 다이어그램을 쉽게 공유할 수 있습니다. 화면 오른쪽 상단 모서리에 있는 공유를 클릭하면 팝업이 나타납니다. 다이어그램을 공유할 방법을 선택하고 적절한 권한 수준을 설정합니다.