가장 중요한 원칙은 성격·본질·주제에 따른 정체성이 분명한 엔터티로 도출해야 한다는 것입니다.
- 데이터 정체성
- 엔터티 무결성
- 엔터티 유일성
- 데이터 혼용 배제
- 타 엔터티와 관계 존재
- 프로세스 도출 지양
- 화면 도출 지양
- 데이터 관리 요건
엔터티를 명확하게 정의하는 것은 데이터 모델링을 수행할 때 가장 중요한 부분이면서 동시에 가장 간과되는 부분이기도 합니다. 엔터티만 명확하게 정의하면 모델링의 많은 문제는 해결될 것입니다.
엔터티 정의가 불분명하면 발생할 수 있는 가장 커다란 부작용은 엔터티를 임의대로 사용하는 것입니다. 여러 데이터가 혼합된 형태의 엔터티가 많이 사용되는데 이는 엔터티가 아니라 뷰(View)로 사용돼야 합니다.
성격이 불명확한 엔터티로 모델 구조가 정해지면 확장성에 문제가 발생하게 됩니다. 추가 업무가 발생하거나 업무가 변경될 때 모델을 확장하기 어려워집니다. 가장 흔한 현상은 기존 엔터티와 비슷한 엔터티를 추가해서 새롭게 사용하는 것입니다. 그러면서 시스템은 누더기처럼 됩니다. 데이터는 맞추기 어렵고, 유지 보수하기 어렵고, 유니온이 많이 사용되고, 통계가 맞지 않고, 결국 의욕까지 떨어져 무기력하게 됩니다.
엔터티의 정체성이 모호하면 모델을 보고 업무를 파악하기도 어려워집니다. 이것도 업무가 변경될 때 아예 새로 만들어 사용하는 원인이 되죠.
엔터티 무결성이라는 것은 주 식별자가 존재하도록 엔터티를 도출해야 한다는 것을 의미합니다. 이는 물리적인 주 키(Primary Key)가 존재해야 하는 것은 물론이고 엔터티의 인스턴스를 식별할 수 있는 식별자(Identifier)가 존재해야 한다는 의미입니다. 엔터티 도출의 가장 기본 원칙일 것입니다.
그리고 동일한 성격의 데이터는 전사적으로 유일해야 합니다. 엔터티 유일성인데요. 전체 모델에서 하나의 주제는 하나의 엔터티에서만 식별돼야 합니다.
유사한 데이터를 통합하는 것이 엔터티 도출의 중요한 원칙인 것과 마찬가지로 한 엔터티에 서로 다른 성격의 데이터를 혼용해서는 안 됩니다. 이는 앞서 말한대로 뷰(View)입니다. 한 엔터티에 여러 데이터를 혼용해서 사용하는 것은 지양해야 합니다.
