데이터 통합

데이터 통합(data integration)이란 유사항 성격의 데이터, 동질성을 가진 데이터를 더 큰 주제로 합치는 것을 의미한다. 확상성이 좋은 유연한 모델 작성으로 요구사항을 추가/변경에 따른 모델 변경을 최소화하는 것을 목적으로 가지고 있다. 즉, 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임이다.

특징

통합 기준

데이터의 성격(주제)가 유사하다(동질성) 식별자가 동일하면서 유사한 속성이 존재한다(유사성) 식별자는 다르지만 기초 속성이 유사하다(유사성) 현행 데이터가 존재하면 마이그레이션하는데 문제가 없다. 별개의 요건으로 사용되지 않고 주로 같이 조회된다. 통합해서 성능문제를 일으키지 않는다.

통합 대상

• 속성: 여러 엔티티에서 동일한 성질로 관리되는 속성을 도출하여 새로운 엔티티로 통합한다.
• 관계: 엔티티간 존재하는 많은 개별 관계를 상위 개념의 관계로 통합한다.
• 엔티티: 공통된 속성이 존재하는 엔티티를 통합해 슈퍼타입을 도출한다. 조인의 불편함, 성능에 영향을 미치는 배타적 관계의 엔티티를 통합한다.

고려사항

데이터를 통합하는 과정에서는 고려해야할 몇가지 사항들이 있다. 첫째, 동질성이 빈약한 엔티티간 통합. 둘째, 지나친 유연성, 확장성만을 고려한 통합. 셋째, 엔티티 통합에 따른 인스턴스 증가로 인한 성능 문제. 넷째, 실체 엔티티는 최대한 통합하고, 행위 엔티티는 가능한 통합.

참고자료

• DB모델링 - 4. 데이터통합〈데이터 통합〉, 2015-11-20《Tistory - 데카의 Daily Review》
• [DB기초] 데이터베이스의 정의와 특징〈데이터 통합〉, 2018-08-08《Tistory - 코딩팩토리》

같이 보기

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