논리적 데이터 모델의 개념과 특성

객체 관계 모델은 사람들이 생각할 수 있는 개념적 구조로 실제 세상을 모델링하는 데 사용되므로 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 관리 시스템은 중요하지 않습니다. 그러나 논리적 데이터 모델링의 경우 데이터베이스 관리 시스템의 유형이 중요하며, 데이터베이스 관리 시스템 유형의 E-R 관리도에 나타나는 개념적 구조를 나타내는 형태가 중요하다.

사용자가 선택한 데이터베이스 관리 시스템에 따라 E-R 다이어그램에 표시된 개념 구조를 데이터베이스에 저장하여 생성하는 논리적 구조를 논리적 데이터 모델이라고 합니다. 요약하자면, 논리적 데이터 모델은 사용자가 생각하는 데이터베이스의 논리적 데이터 모델링, 모양 또는 구조의 결과입니다. 또한 논리적 데이터 모델에 따라 표시되는 데이터베이스의 논리적 구조는 사용된 데이터베이스 관리 시스템에 따라 달라집니다.

데이터베이스 내의 데이터 관계 표시 방법에 따라 다양한 논리적 데이터 모델이 있습니다. 일반적으로 사용되는 논리적 데이터 모델은 릴레이 데이터 모델이며, 데이터베이스의 논리적 구조는 2차원 테이블의 형식입니다. 관계형 데이터 모델이 제안되기 전에는 주로 계층형 데이터 모델과 네트워크 데이터 모델이 사용되었습니다. 여기서는 계층적 데이터 모델과 네트워크 데이터 모델에 대해 간략히 살펴보겠습니다. 5장에서는 가장 자주 사용되는 관계형 데이터 모델을 자세히 살펴보겠습니다.

 

계층 데이터 모델

계층적 데이터 모델은 데이터베이스의 트리 형태의 논리적 구조입니다. 계층적 데이터 모델로서의 고객, 책 및 출판사 간의 관계의 예. 개체는 사각형으로 표시되고 개체 간의 관계는 링크(연결)로 표시됩니다.이것은 1 대 1의 관계일 수 있다. 계층적 데이터 모델은 두 개체 간의 관계만 정의할 수 있으므로 이름을 사용하여 이 관계를 구분할 필요가 없습니다.


계층 데이터 모델에서는 여러 관계를 직접 표현할 수 없으므로 별도의 개체를 생성하고 표시할 수도 있습니다. 고객 대상과 책 개체 간의 다양한 관계를 설명하기 위해 구입한 추가 책 개체가 생성되고 표시됩니다. 즉, 도서관과 고객 시설, 고객 시설과 구매 시설 간의 다양한 관계가 표현된다.

계층적 데이터 모델은 트리 구조로 표시되므로 게시 프로젝트와 같은 루트로 작동하며 주기가 없는 개체가 있습니다. 또한 부모 개체를 부모 개체라고 하고, 하위 개체를 자신의 개체로 지정하며, 개체 간의 단일 관계를 형성하는 개체 간의 수직 관계도 있습니다. 계층적 데이터 모델에서는 트리 구조의 특성상 상위 개체에는 여러 개의 하위 개체가 있을 수 있지만 각 하위 개체에는 하나의 상위 개체만 있을 수 있다는 제한이 있습니다.

계층적 데이터 모델에는 개체 간의 관계를 정의할 때 몇 가지 제한이 있으며, 이는 물론 개념 구조를 논리적 구조로 모델링하고 복잡한 구조를 만드는 것을 어렵게 만듭니다. 또한 데이터를 삽입, 삭제 및 수정하거나 원하는 데이터를 검색하는 것이 쉽지 않다는 단점도 있습니다.