보이지 않는 디테일의 차이가 다른 결과를 만듭니다. 우리가 자주 이용하는 온라인 쇼핑몰이나 플랫폼은 모두 보이지 않는 곳에서 데이터가 연결되며 작동합니다. 1+1 쿠폰부터 알림, 로그인 기능까지 수많은 데이터가 서로 연결되어 하나의 서비스를 완성합니다.

그런데 이 데이터 구조가 체계적으로 설계되지 않으면 어떻게 될까요? 기능을 추가할 때마다 어디를 수정해야 할지 파악하기 어렵고, 데이터를 변경하면 예상치 못한 곳에서 오류가 발생합니다. 반대로 데이터 구조가 명확하게 설계되어 있으면 새로운 기능을 빠르게 추가할 수 있고, 서비스 확장도 안정적으로 진행할 수 있습니다.

이런 데이터 구조는 어떻게 설계를 위해 사용하는 도구가 있습니다. 바로 ‘ERD(Entity Relationship Diagram)’입니다. 보이지 않는 데이터의 흐름을 한눈에 파악하고 서비스 개선을 쉽고 명확하게 만드는 ERD에 대해 자세히 알아보겠습니다.

ERD(Entity Relationship Diagram)란 무엇인가?

ERD는 Entity Relationship Diagram의 약자로, 서비스가 어떤 데이터를 저장하고 그 데이터들이 서로 어떻게 연결되는지를 시각적으로 표현한 데이터 설계 다이어그램입니다.

웹 서비스나 앱이 작동할 때 내부적으로 어떤 정보가 생성되고 이동하는지, 그리고 각각의 데이터가 어떤 관계를 맺고 있는지를 한눈에 이해할 수 있도록 도식화한 형태라고 볼 수 있습니다.

ERD를 구성하는 3가지 요소

ERD는 세 가지 핵심 요소로 데이터를 체계화합니다.

• Entity(엔티티): 관리해야 할 데이터의 주체로 User, Product, Order 같은 대상을 의미합니다.
• Attribute(속성): 엔티티가 가지는 세부 정보입니다. 이름, 이메일, 가격, 주문 시간 등이 여기 해당됩니다.
• Relationship(관계): 엔티티들이 서로 연결되는 구조를 나타냅니다. 사용자 하나가 여러 주문을 생성할 수 있다면 1:N 관계가 됩니다.

온라인 쇼핑몰을 예로 생각하면 쉽게 이해할 수 있습니다. 온라인 쇼핑몰의 유저는 여러 개의 제품을 선택할 수 있습니다. 유저가 한 주문에는 여러 가지 제품들이 포함될 수 있죠. 

이때 User-Order는 1:N 관계, Order-Product는 N:N 관계가 되며, 중간에 OrderItem이라는 매개 엔티티가 필요해집니다.

사용자와 기능이 늘어날수록 중요해지는 ERD

ERD는 이런 연결 구조를 시각적으로 표현합니다. 그래서 기능 간의 구조 및 영향도를 파악하기 쉽고, 향후 기능을 추가하거나 확장할 때, 어디를 개선해야 하는지 정확하게 파악할 수 있습니다. 

덕분에 서비스에 연관된 개발, 기획, 데이터 담당자 모두가 동일한 기준을 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있고, 데이터 처리나 유지보수 시에도 업무가 한 결 수월해집니다.

서비스 초기에는 데이터가 적어 단순하게 느껴질 수 있지만 사용자 수가 증가하고 기능이 늘어날수록 데이터 설계의 품질이 서비스 안정성과 속도를 좌우하게 되므로, 장기적 서비스 운영에 중요한 기반이 됩니다.

ERD는 언제 활용할까? 

이런 상황에 ERD가 있다면 훨씬 수월합니다

ERD는 특히 데이터 구조가 복잡해지거나 기능이 계속 추가되는 서비스에서 필수적입니다. 실제 사례를 통해 어떤 상황에서 ERD가 필요한지 살펴보겠습니다.

1) 이커머스 · 쇼핑몰 프로젝트

이커머스나 쇼핑몰은 초기에 상품을 등록할 때는 간단합니다. 하지만 시간이 지나면서 더 많은 사용자들의 유입과 단골 고객 확보를 위해 옵션 상품, 1+1 프로모션, 쿠폰, 포인트 적립, 리뷰 같은 기능이 필요해집니다.

초기엔 잘 돌아가던 테이블 구조가 어느 순간 복잡해지고, 새로운 기능을 추가하려고 보면 어디에 데이터를 넣어야 할지, 기존 주문 로직에 영향이 없는지 검토 시간이 길어집니다.

ERD를 활용했을 때의 효과

• 상품 - 주문 - 고객 관계 흐름을 구조적으로 설계할 수 있음
• 할인/쿠폰/정산/포인트 기능 확장 시 영향 범위를 쉽게 파악
• 데이터 변경·추가가 잦은 서비스에서도 유지보수가 안정적

2) 교육 플랫폼(LMS) 개발

교육 플랫폼을 운영하다 보면 수강 이력, 과제 제출, 시험 성적, 출석 체크, 인증 과정, 강사 및 강의 카테고리처럼 관리해야 할 정보가 계속 쌓입니다.

특히 데이터가 누적되는 서비스 특성상, 이전 학기나 과정 데이터를 어떻게 유지하고 새 데이터와 연결할지가 난관이 됩니다. 학생이 같은 강의를 재수강하거나, 강의가 개편될 때 기존 수강 기록을 어떻게 처리할지도 고민해야 합니다.

ERD를 활용했을 때의 효과

• 학생↔강의 N:N 관계를 명확히 설계해 수강 테이블 구조가 단단해짐
• 출석/시험/과제 같은 기능 확장도 기존 구조 위에 쉽게 얹을 수 있음
• 학습 데이터 분석, 추천 시스템 고도화 기반 확보

3) 예약 · 스케줄링 서비스

예약 가능한 자원이 하나면 쉬워 보이지만, 실제로는 시간 슬롯, 취소 규정, 중복 예약 방지, 대기열, 자원별 스케줄 관리까지 고려해야 합니다.

특히 운영이 시작된 뒤 ‘점심시간에는 예약 불가’, ‘VIP 고객 우선 배정’ 같은 정책 변경이 추가되면 구조가 급격히 복잡해집니다. 예약 가능 시간대가 자원마다 다르고, 예약 취소 시 환불 정책도 달라진다면 데이터 설계 없이는 버그가 발생하기 쉽습니다.

ERD를 활용했을 때의 효과

• 예약 슬롯 관리, 취소 정책 등 규칙 설계가 수월
• 같은 자원에 대한 중복 예약을 방지하는 구조 설계 가능
• 운영 데이터(매출/예약 추이/사용 로그)를 기반으로 기능 확장 가능

ERD는 어떻게 설계할까요?

ERD는 서비스에 필요한 데이터를 정리하고 관계를 이해하는 과정입니다. 이러한 과정을 'ERD를 그린다’라고 표현하는데요. 복잡해 보이지만 단계 별로 접근하면 누구나 작성할 수 있습니다.

Step 1) 저장해야 할 데이터를 먼저 생각합니다

서비스에서 어떤 행동이 발생할 때 어떤 정보가 남는지를 떠올리면 됩니다.

• 회원가입 → 사용자 정보
• 상품 등록 → 상품 정보
• 주문 생성 → 주문 내역
• 리뷰 작성 → 후기 데이터

처음에는 기능을 명사 형태로 바꾸어 나열해 보면 엔티티 후보가 자연스럽게 도출됩니다. 예를 들어 User, Product, Order, Review, Cart 같은 것들입니다.

Step 2) 엔티티가 어떤 정보를 가지고 있는지 정리합니다

엔티티를 정했다면, 이제 그 데이터에 어떤 속성이 필요한지 적어봅니다. 이 단계에서는 세세한 스키마보다 실제로 저장될 정보가 무엇인지가 더 중요합니다. 예를 들어 User라면 이런 방식으로 정리합니다.

• 이름
• 이메일
• 가입일
• 인증 여부

Step 3) 엔티티 간 관계를 정의합니다.

이 단계에서 ERD의 형태가 본격적으로 잡히기 시작합니다. 서비스의 사용 흐름을 떠올리며 '누가 무엇을 할 수 있는가?'를 기준으로 연결합니다.

• 사용자는 여러 주문을 할 수 있다 → User : Order = 1:N
• 주문에는 여러 상품이 포함될 수 있다 → Order : Product = N:N
• 장바구니에는 여러 상품이 담긴다 → Cart : Product = N:N

N:N 관계가 등장하면 중간 엔티티(OrderItem, CartItem 등)가 필요해집니다. 이 개념을 이해하면 대부분의 서비스 모델링이 훨씬 쉬워집니다.

Step 4) ERD를 도식화합니다.

이제 엔티티를 네모 상자로 그리고, 속성을 그 안에 적습니다. 엔티티 간 연결선을 그어 관계를 표시하면 초안이 완성됩니다.

• 엔티티는 상자로
• 속성은 그 안에 리스트로
• 관계는 선으로 연결
• 1:1 / 1:N / N:N 표시

처음에는 단순하게 그리는 것이 좋습니다. 디테일을 너무 빨리 넣으면 전체 구조를 보기 어렵습니다.

Step 5) 기능 추가·변경 시 ERD를 계속 업데이트합니다.

ERD는 작성하고 끝나는 문서가 아니라 서비스와 함께 변화하는 설계 문서입니다.

• 리뷰 기능이 추가되면 Review 엔티티 생성
• 쿠폰 기능이 추가되면 Coupon 엔티티 생성 후 User, Order와 관계 정의
• 상품 옵션이 생기면 ProductOption 테이블 추가

변경이 생길 때마다 구조를 함께 조정하면, 서비스가 커져도 데이터 정합성이 유지됩니다.

Step 6) 검증 질문으로 구조를 점검합니다.

아래 질문에 답할 수 있다면 좋은 ERD에 가까워지고 있다는 의미입니다.

• 같은 데이터가 여러 테이블에 중복되어 저장되고 있지는 않나요?
• 새 기능을 추가할 때 영향 범위를 바로 설명할 수 있나요?
• 특정 데이터를 삭제하면 다른 데이터는 어떻게 될까요?
• 확장성을 고려했을 때 구조가 너무 단단하거나 복잡하지는 않나요?

이런 과정을 통해 데이터가 안정적으로 흘러갈 수 있는 ERD가 설계됩니다.

쇼핑몰 기준 ERD 작성 예시를 통해 

쉽게 설명드리겠습니다.

이해하기 쉽도록 많은 사람들이 이용하는 온라인 쇼핑몰을 예로 들어 ERD 설계 방법을 살펴보겠습니다. 사용자가 상품을 조회하고 장바구니에 담아 결제하는 과정은 단순해 보이지만, 실제로는 여러 종류의 데이터가 서로 연결되며 작동합니다.

이 데이터들은 독립된 표(테이블) 형태로 존재하고, 서로 관계를 맺어 쇼핑 과정 전체를 완성합니다.

1.  쇼핑몰에는 어떤 데이터가 필요할까요?

쇼핑몰을 떠올리면 아래와 같은 정보가 필요합니다.

• 회원 정보(사용자)
• 상품 정보
• 장바구니
• 주문 및 주문 상품
• 결제 정보
• 배송 정보

이 정보들이 각각 엔티티(Entity)가 됩니다.

2. 각 엔티티는 어떤 속성을 가질까요?

User(회원)

• id(PK), name, email, password, created_at, status

Product(상품)

• id(PK), name, price, stock, category, created_at

Order(주문)

• id(PK), user_id(FK), total_price, order_status, created_at

OrderItem(주문 상품)

• id(PK), order_id(FK), product_id(FK), quantity, price

Cart(장바구니)

• id(PK), user_id(FK), created_at

CartItem(장바구니 상품)

• id(PK), cart_id(FK), product_id(FK), quantity

Payment(결제)

• id(PK), order_id(FK), amount, payment_method, payment_status, created_at

이처럼 속성(Attribute)을 정리하면 데이터가 어떤 정보를 저장하는지 명확해집니다.

3. 이제 관계를 연결해 볼까요?

쇼핑 과정에 따라 생각해 보면 이해가 쉽습니다.

• 회원 1명은 여러 주문을 할 수 있습니다 → User : Order = 1:N
• 주문 1건에는 여러 상품이 포함될 수 있습니다 → Order : Product = N:N → OrderItem 필요
• 장바구니에도 여러 상품이 담깁니다 → Cart : Product = N:N → CartItem 필요
• 주문 1건에는 결제 1건이 연결됩니다 → Order : Payment = 1:1

N:N 관계가 나오면 반드시 중간 역할을 하는 엔티티가 필요합니다.

4. 텍스트 기반 ERD 예시 구조

이미지 대신 글만으로도 ERD는 이런 형태로 이해할 수 있습니다.

이미지 설명

• User는 여러 Order, Cart를 생성할 수 있습니다.
• Order는 여러 OrderItem을 포함하며, OrderItem은 Product와 연결됩니다.
• Cart 역시 여러 CartItem을 가지며, CartItem은 Product를 참조합니다.

위 흐름을 이미지로 표현하면 엔티티는 상자, 속성은 목록, 관계는 선으로 표현된 도식으로 보이게 됩니다.

5. 실제 사용 흐름으로 보면 더 쉽게 이해됩니다

A 사용자가 로그인 → 상품 3개를 장바구니에 담음 → 결제 후 주문 생성

데이터는 이렇게 생성됩니다.

1. User 테이블에는 A의 계정 정보가 존재
2. Cart가 생성되고 CartItem에 담은 상품 목록 저장
3. 주문(Order)이 만들어지고
4. OrderItem에는 주문된 상품별 수량·가격 기록
5. Payment에 결제 결과 저장
6. 주문 진행 상태에 따라 Order의 status가 변경

ERD는 이 전체 구조를 시각적으로 보여주는 역할을 하므로, 프로젝트 참여자 누구든 데이터 간의 관계를 한눈에 파악할 수 있습니다.

ERD를 그리기 좋은 대표적인 툴 3가지

ERD가 중요해지면서 ERD를 그리는 툴들이 여럿 나왔습니다. 이 도구를 활용하면 ERD를 쉽고 빠르게 그릴 수 있어 실무에서도 많이 사용합니다. 입문자도 빠르게 적응할 수 있는 UI 기반 ERD 툴 3가지를 알려드리겠습니다.

1) Draw.io

* 이미지 출처: Draw.io 홈페이지

Draw.io는 무료로 사용할 수 있는 ERD 툴입니다. 웹 기반으로 바로 사용하거나, 설치 없이 브라우저에서 ERD 도식화를 시작할 수 있습니다. 드래그만으로 엔티티 박스를 만들고 선을 연결할 수 있어서 처음 ERD를 접하는 사람에게 부담이 없습니다.

Draw.io, 이럴 때 적합합니다

• 빠르게 구조를 스케치하며 아이디어를 정리할 때
• 팀원과 초안 공유가 잦을 때
• 무료 도구로 ERD부터 플로우 차트까지 함께 쓰고 싶을 때

Draw.io를 작게 시작하는 팁

• 엔티티 박스부터 만들고 속성은 최소 필드만 적어 시작
• 관계선을 먼저 긋고, 1:N / N:N 표기를 나중에 추가하면 부담 적음

2) MySQL Workbench 

* 이미지 출처: MYSQL Workbench 홈페이지

ERD를 단순 그림이 아니라 DB 스키마 관리까지 함께 하고 싶다면 선택할 수 있는 도구입니다. 실제 데이터베이스를 연동해 테이블과 컬럼을 불러오거나 반대로 ERD로 스키마를 생성할 수도 있어 스키마 변경 관리가 용이합니다.

MySQL Workbench, 이럴 때 사용하기 좋아요.

• 이미 DB가 있는 프로젝트에서 구조를 시각화해야 할 때
• 팀 단위 개발 환경을 운영 중이고 스키마를 설계하고 관리해야 할 때
• 실제 운영 DB 기반으로 ERD를 자동 생성하고 싶은 경우

MySQL Workbench 사용 팁

• Reverse Engineering 기능을 활용하면 기존 DB에서 ERD를 자동 생성 가능
• 테스트 환경과 운영 환경을 구분해 관리하는 것이 안정적

3) DBeaver 

*이미지 출처: DBeaver 홈페이지

DBeaver는 MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle 등 다양한 DB를 한 곳에서 다룰 수 있는 툴입니다. ERD 다이어그램 기능은 물론 쿼리 실행, 데이터 조회, 스키마 관리까지 통합된 환경을 제공합니다.

DBeaver는 이럴 때 적합합니다

• 여러 종류의 DB를 함께 사용하는 프로젝트
• 데이터 분석과 운영까지 고려해야 하는 서비스
• ERD, 쿼리, 로그 확인을 한 툴에서 처리하고 싶은 경우

DBeaver의 사용 팁

• 연결한 DB에서 테이블을 선택 후 ERD 다이어그램을 생성하면 구조를 한눈에 확인 가능
• 컬럼 정의, FK 연결 상태를 보고 설계 품질 검증 용도로 활용하기 좋음

ERD 툴의 차이, 한눈에 보세요!

좋은 ERD vs 나쁜 ERD, 무엇이 다를까?

같은 서비스라도 데이터 구조를 어떻게 설계하느냐에 따라 유지보수 방식, 확장 비용, 기능 추가 속도 등 처리 능력이 달라집니다. 

현장에서 자주 발견되는 사례를 바탕으로 좋은 ERD와 나쁜 ERD의 차이를 정리해 보았습니다.

좋은 ERD의 특징 -  확장과 유지보수가 쉬운 ERD

• 엔티티 간 관계가 명확함
• 속성 중복이 없고 역할이 분리됨
• PK/FK가 정확히 설정되어 데이터 무결성 유지
• 신규 기능 추가 시 기존 테이블 변경 최소화
• 조회 · 수정 · 삭제 시 영향 범위 예측 가능
• 기획자, 개발자, 데이터 담당자 간 협업 기준 통일

ERD 설계를 제대로 하면 데이터가 일관되고 확장성 있게 설계되어, 기능 변경과 신규 개발을 빠르게 수행할 수 있습니다.

나쁜 ERD의 특징 -  수정할 때마다 문제가 생기는 ERD

• 테이블 간 관계가 불분명함
• 한 테이블이 여러 역할을 하거나 과도하게 쪼개짐
• 동일한 속성이 여러 위치에 중복 저장됨
• N:N 관계를 억지로 1:N처럼 처리해 중간 엔티티 누락
• 관계 설계가 누락되어 연관 데이터 관리 불가능
• 기능 추가 시 기존 테이블 수정 반복

ERD 설계가 제대로 되지 않으면 데이터가 중복되고 구조가 비효율적으로 설계되어, 기능 확장과 유지보수 과정에서 시간 낭비와 비용 지출이 계속 증가하게 됩니다.

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"ERD를 어떻게 설계하느냐에 따라 

서비스의 미래를 바뀝니다."

지금 보이는 화면보다 더 중요한 것은 데이터가 어떻게 저장되고 연결되는가이며, ERD는 그 흐름을 가장 명확하게 보여주는 설계도입니다. 

기능이 늘어나고 사용자가 쌓일수록, 초기에 그렸던 데이터 구조는 서비스의 개발 속도와 확장성을 결정하는 기준이 됩니다. 탄탄한 ERD는 새로운 기능을 추가할 때도 안정적으로 버티는 기반이 되고, 잘못 설계된 ERD는 성장할수록 변경 비용과 운영 리스크를 키우는 폭탄이 되기도 합니다.

미래의 장애를 미리 막고, 성장의 여지를 넓히는 일. 그 시작은 결국 ERD를 제대로 그리는 것에서 출발합니다.

성공적인 ERD 설계, IT 전문가와 함께하세요.

ERD는 초기에 제대로 설계하는 것이 중요합니다. 서비스가 고도화될수록 데이터의 연계는 복잡해지고 따라서 ERD의 구조도 관리하기 어려워집니다. 이를 대비해 전문가와 함께해야 확장 가능하고 안정적인 ERD를 설계할 수 있습니다. ERD 설계를 위해 필요한 전문가를 알려드립니다.

• 데이터베이스 엔지니어(DBA / Data Engineer) 

: 스키마 설계, 정규화, 인덱싱, 성능 튜닝에 강점, 대용량 데이터, 쿼리 최적화, 트랜잭션 처리 고려, 장기 운영을 위한 안정성과 성능 기반 마련, 데이터 구조의 ‘근육과 뼈대’를 만들어주는 핵심 역할

• 백엔드 개발자(Backend Developer) 

: API - DB 연결 구조 설계, 비즈니스 로직 반영, 관계 설정(FK), CRUD 처리 흐름 설계, 실제 코드로 구현하고 ERD를 현실화, ERD를 서비스 기능으로 옮기는 실전 구현 담당

• IT 기획자/PO(PM) 또는 서비스 디자이너 

: 도메인 정의, 요구사항 분류, 엔티티 범위 확정, 기능 확장과 정책 변경 시 데이터 영향도 판단, 사용자 및 운영 시나리오를 ERD에 반영, ‘무엇을 저장할 것인가’를 결정하는 데이터 언어 번역가

• 데이터 분석가(Analyst) / BI 담당자 

: 수집 데이터 정합성 확인, 분석 목적에 맞는 구조 제안, 로그와 지표 설계까지 고려해 차후 분석 리스크 감소, 리포트 및 대시보드 기반 KPI 측정에 활용, 데이터 활용과 가치 극대화를 위한 미래 확장 자문 역할

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