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데이터베이스 설계(Database Design)란?

데이터베이스 설계(Database Design) 는
데이터를 효율적으로 저장·관리·활용하기 위해
요구사항을 분석하고 구조화하여 데이터베이스를 체계적으로 구축하는 과정입니다.

이번 글에서는 데이터베이스 설계의 개념부터,
무결성(Integrity) 의 정확한 의미, 설계 단계(요구분석 → 개념 → 논리 → 물리 → 구현)** 까지 완벽히 정리했습니다.

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🧭 데이터베이스 설계란?

데이터베이스 설계(Database Design) 란
시스템이 필요로 하는 데이터를 분석하고,
이를 중복 없이 효율적으로 저장할 수 있도록 데이터 구조를 정의하는 과정입니다.

쉽게 말해,

“필요한 데이터를 정리하고, 서로의 관계를 연결하여
데이터베이스의 설계도(設計圖)를 만드는 과정”이에요.

좋은 데이터베이스 설계는 검색 속도 향상, 데이터 무결성 유지, 중복 최소화 등을 가능하게 합니다.

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💡 무결성(Integrity)이란?

무결성이라는 단어, 감이 안 잡히지?
‘무결(無缺)’이라는 한자에서 이미 뜻이 나와요.

• 無(없을 무) : 없다
• 缺(모자랄 결) : 결함이 없다

즉, 무결성(無缺性) 은 “결함이 없음”을 뜻합니다.
데이터베이스에서의 무결성은

데이터가 정확하고, 일관되며, 훼손되지 않은 상태를 의미합니다.

예를 들어,
학생 정보 테이블에서 학번이 중복되거나
없는 학과 코드가 입력된다면, 그것은 무결성이 깨진 상태입니다.

즉, 데이터의 정확성(Accuracy), 일관성(Consistency), 신뢰성(Reliability) 을 보장하는 것이
무결성의 핵심이에요.

📘 정리 문장

무결성이란 데이터의 정확성과 일관성을 유지하기 위해
허용되지 않은 데이터가 입력되거나 변경되지 않도록 하는 제약 조건이다.

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⚙️ 데이터베이스 설계의 전체 순서

데이터베이스 설계는 요구조건 분석 → 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계 → 구현의 단계로 진행됩니다.

각 단계를 차근히 보면 이렇게 돼요 👇

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① 요구조건 분석 (Requirement Analysis)

사용자(또는 조직)가 무엇을 원하고, 어떤 데이터를 다루는지를 분석하는 단계입니다.
업무 프로세스와 정보 흐름을 조사하여
필요한 데이터 항목, 속성, 관계를 식별합니다.

이 단계의 핵심은 “사용자가 실제로 필요로 하는 데이터가 무엇인가?”를 정확히 정의하는 것.

예를 들어,
학생 관리 시스템이라면 ‘학생’, ‘과목’, ‘성적’, ‘학과’ 같은 데이터가 필요하겠죠.

📍 핵심

요구조건 분석은 사용자의 데이터 요구사항을 명확히 정의하는 첫 단계이다.

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② 개념적 설계 (Conceptual Design)

정보 모델링(Information Modeling) 단계라고도 부릅니다.
요구사항 분석에서 도출된 데이터를
현실 세계의 개체(Entity)와 관계(Relationship)로 표현하는 단계입니다.

이때 사용하는 대표 도구가 ERD(Entity-Relationship Diagram, 개체-관계 다이어그램) 입니다.

즉, “무엇이 존재하고, 그 사이에 어떤 관계가 있는가”를
시각적으로 표현하는 개념적 모델을 만드는 단계예요.

📍 핵심

개념적 설계는 현실 세계의 데이터를 개념적으로 구조화하는 과정이며, ERD로 표현된다.

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③ 논리적 설계 (Logical Design)

개념적 설계에서 만든 ERD를 기반으로,
DBMS에서 실제 사용할 수 있는 형태로 변환하는 단계입니다.

이 단계에서 릴레이션 스키마(Relation Schema) 를 정의하고,
정규화(Normalization) 를 통해 데이터 중복을 최소화합니다.

논리적 설계의 목표는
데이터의 일관성, 무결성, 효율적 검색을 보장하는 구조를 만드는 것입니다.

📍 핵심

논리적 설계는 데이터 구조를 DBMS가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 단계이다.

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④ 물리적 설계 (Physical Design)

논리적 설계로 만든 구조를 실제 물리적 저장장치에 구현하기 위한 설계 단계입니다.
데이터가 어디에, 어떤 방식으로 저장될지, 어떻게 접근할지를 결정합니다.

즉, 파일 구조, 인덱스, 파티션, 접근 경로, 트랜잭션 처리 방법 등을 정의합니다.

📍 핵심

물리적 설계는 데이터 저장 구조와 접근 성능을 최적화하는 과정이다.

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⑤ 데이터베이스 구현 (Implementation)

마지막으로 설계된 구조를 실제 DBMS 환경에 구현하는 단계입니다.
데이터 정의 언어(DDL)를 사용하여 테이블, 인덱스, 제약조건 등을 생성하고,
테스트 데이터를 입력하여 시스템을 검증합니다.

📍 핵심

데이터베이스 구현은 설계된 구조를 실제 DBMS 환경에서 실행 가능한 형태로 만드는 단계이다.

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🧠 데이터베이스 설계 핵심 요약

데이터베이스 설계는 다음과 같은 흐름으로 이해하면 끝이야.

요구조건 분석 → 개념적 설계 → 논리적 설계 → 물리적 설계 → 구현

요구사항을 분석하고 → ER 모델로 개념화하고 → DBMS에 맞게 구조화한 뒤 →
저장 효율과 성능을 고려해 설계하고 → 실제 DB로 구현하는 순서야.

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🧾 정처기 실기 핵심 정의 문장

“데이터베이스 설계란 요구사항을 분석하여 데이터를 효율적이고 일관성 있게 저장·관리하기 위한 구조를 정의하는 과정이다.”

“무결성은 데이터의 정확성과 일관성을 유지하여, 허용되지 않은 변경이나 오류를 방지하는 성질이다.”

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🪶 단어 정리 (한국식 한자 + 영어 어원)

무결성(無缺性) / Integrity
없을 무(無), 모자랄 결(缺), 성품 성(性)
: 데이터의 결함이 없고 정확하며 일관성이 유지된 상태.

요구조건(要求條件) / Requirement
구할 요(要), 구할 구(求), 가지 조(條), 법 건(件)
: 시스템이 반드시 만족해야 하는 조건이나 기능.

설계(設計) / Design
베풀 설(設), 꾀할 계(計)
: 구조나 형태를 미리 계획하는 행위.

정규화(正規化) / Normalization
바를 정(正), 법 규(規), 될 화(化)
: 데이터 중복을 제거하고 일관성을 유지하는 과정.

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✨ 결론 요약

✅ 데이터베이스 설계(Database Design) 는
데이터를 효율적·안정적으로 관리하기 위한 구조를 만드는 과정이며,
요구조건 분석부터 구현까지 단계적으로 진행된다.

핵심 포인트는 다음 세 가지다.

• 무결성(Integrity) : 데이터의 정확성과 일관성 유지
• 설계 절차(5단계) : 요구분석 → 개념 → 논리 → 물리 → 구현
• 정규화(Normalization) : 중복 제거와 일관성 확보

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