[8일차] 2025 정보처리산업기사 데이터베이스 – ERD(E-R 다이어그램) 기본 구조

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1. ERD(E-R 다이어그램)의 개념

ERD(E-R 다이어그램)은 1976년 Peter Chen이 제안한 데이터 모델로, 현실 세계의 개체(Entity)와 그들 간의 관계(Relationship)를 그래픽 형태로 표현한다.

즉, 데이터의 의미적 구조를 엔티티(사물) 와 관계(행동·연결) 로 나누어 설계자가 이해하기 쉽게 시각화한 것이다. 이는 데이터베이스를 설계하는 과정에서 추상적 개념을 구체화하고, 여러 관계형 구조로 변환하기 위한 기초 자료로 사용된다.

E-R 다이어그램 = 현실 세계 → 개념적 모델화 → 논리적 스키마로 변환

E-R 모델은 데이터의 구조뿐 아니라 업무 규칙(Business Rule)과 제약 조건을 함께 표현할 수 있어 실무 설계에서도 매우 중요하다.

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2. E-R 다이어그램의 주요 구성요소

구성요소	기호	설명
엔티티(Entity)	□ (사각형)	데이터로 관리할 대상. 사람, 부서, 제품 등 명사형 개체
속성(Attribute)	○ (타원형)	엔티티가 가지는 성질이나 특징 (예: 이름, 번호, 주소 등)
관계(Relationship)	◇ (마름모)	엔티티 간의 논리적 연관성 (예: 소속된다, 주문한다 등)
카디널리티(Cardinality)	1:N, N:M	관계의 대응 수. 한 엔티티의 인스턴스가 다른 엔티티와 맺는 수적 관계

이 네 가지 요소는 E-R 다이어그램의 핵심 뼈대이며, 데이터 모델링의 정확성을 결정하는 기준이 된다.

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3. 엔티티(Entity)와 속성(Attribute)

정보처리산업기사, 엔티티는 데이터베이스에서 관리할 대상이며, 사람·장소·사건·사물 등 독립적으로 존재할 수 있는 실체를 의미한다.

엔티티는 ‘사각형’으로 표현하며, 같은 종류의 엔티티 집합(Entity Set) 안에는 여러 인스턴스(Instance)가 존재한다.

예를 들어, “학생” 엔티티는 여러 명의 학생 인스턴스로 구성된다.

속성(Attribute)은 엔티티가 가지는 특징으로, 이름·학번·학과처럼 개체를 구분하거나 설명하기 위한 데이터를 의미한다.

속성은 다시 다음과 같이 분류된다.

속성 유형	설명	예시
단일 속성(Simple)	더 이상 분리되지 않는 기본 속성	이름, 학번
복합 속성(Composite)	여러 속성으로 구성된 속성	주소(도시, 우편번호)
유도 속성(Derived)	다른 속성으로부터 계산 가능한 값	나이(=오늘 날짜 – 생년월일)
기본키 속성(Key Attribute)	엔티티의 개체를 유일하게 식별	학번, 사번 등 고유 식별자

엔티티는 반드시 식별 가능한 속성, 즉 기본키(Primary Key) 를 가져야 하며, 이는 데이터베이스의 무결성을 유지하는 핵심 요소가 된다.

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4. 관계(Relationship)와 카디널리티(Cardinality)

관계(Relationship)는 두 개 이상의 엔티티가 어떻게 연결되는지를 표현한다.

예를 들어 “학생이 과목을 수강한다”는 문장에서 ‘학생’과 ‘과목’은 엔티티이고, ‘수강한다’는 관계가 된다.

관계의 표현은 마름모(◇)로 나타내며, 관계의 종류에 따라 다음 세 가지로 구분된다.

1. 일대일(1:1) – 하나의 엔티티가 다른 하나의 엔티티와만 관계를 가질 때 (예: 사람–주민등록증)
2. 일대다(1:N) – 한 엔티티가 여러 엔티티와 관계를 가질 때 (예: 부서–사원)
3. 다대다(N:M) – 여러 엔티티가 서로 여러 개의 관계를 가질 때 (예: 학생–과목)

카디널리티(Cardinality)는 관계에서 한 엔티티의 인스턴스가 다른 엔티티와 연결되는 수를 나타내며, 관계선 위에 숫자나 기호(1, N 등)로 표시한다.

실제 데이터베이스 구현 단계에서는 다대다(N:M) 관계를 중간 엔티티(조인 테이블)로 분리해 표현한다.

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5. E-R 다이어그램 작성 절차

E-R 다이어그램을 작성할 때는 업무 분석 → 엔티티 추출 → 관계 정의 → 속성 도출 → 정제 및 검증 순서를 따른다. 일반적인 절차는 다음과 같다.

1. 주요 개체(Entity) 식별
2. 각 개체의 속성(Attribute) 정의
3. 개체 간의 관계(Relationship) 설정
4. 카디널리티 및 제약조건 명시
5. 다대다 관계 분해 및 정규화 검증
6. E-R 다이어그램 완성 및 피드백

이 과정을 통해 데이터 중복을 방지하고, 이후 논리 모델(테이블 구조)로 전환할 때 구조적 일관성을 유지할 수 있다.

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6. 실무 활용 및 시험 포인트

실무에서는 E-R 다이어그램이 시스템 요구사항 분석서나 데이터 흐름도(DFD)와 연계되어 사용된다.

데이터베이스 설계자가 ERD를 기반으로 테이블, 외래키, 제약조건을 정의함으로써 개발자와 기획자 간의 의사소통 오류를 줄일 수 있다.

정보처리산업기사 실기에서는 주로 E-R 다이어그램 요소 매칭 문제, 관계형 변환 과정, 카디널리티 표현 등이 출제된다.

예를 들어, “1:N 관계를 테이블 구조로 변환할 때 외래키가 어느 쪽에 생성되는가?” 같은 형태의 문제다.

따라서 단순히 도형을 외우는 것이 아니라, 관계형 스키마로의 변환 원리를 함께 이해해야 한다.

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결론

E-R 다이어그램은 데이터 모델링의 기초이자 데이터베이스 설계의 출발점이다.

엔티티, 속성, 관계, 카디널리티는 서로 독립적이지만 하나의 논리적 구조를 형성하여 현실 세계의 데이터를 체계적으로 표현한다.

특히 개념적 모델링 단계에서 ERD를 정확히 작성하는 것은 이후 정규화, SQL 구현, 트랜잭션 관리까지 이어지는 설계 품질의 핵심이 된다.

즉, ERD는 단순한 그림이 아니라 데이터베이스의 구조적 청사진이다.

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다음 학습 – E-R 다이어그램 심화 및 관계형 모델 변환

다음 학습에서는 약한 엔티티(Weak Entity), 다중 관계(Multiple Relationship), 식별자(Identifier) 개념을 중심으로 E-R 다이어그램의 확장 구조를 학습한다.

또한, 완성된 ERD를 관계형 데이터 모델(Relational Schema) 로 변환하는 단계별 절차를 다룬다.