Database

Database 기초 이해

데이터를 저장 및 보존하는 시스템

Application에서는 데이터가 메모리 상에서 존재한다. 그리고 메모리에 존재하는 데이터는 보존이 되지 않는다. 해당 Application을 종료하면 메모리에 있던 데이터들은 다시 읽어 들일 수 없다. 그럼으로 데이터를 장기 기간동안 저장 및 보존하기 위해서 데이터베이스를 사용하는 것이다. 일반적으로 database에는 크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 NoSQL로 명칭되는 비관계형 데이터베이스가 있다.

관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational Database Management System)

이름 그대로, 관계형 데이터 모델에 기초를 둔 데이터베이스 시스템을 말한다. 관계형 데이터란 데이터를 서로 상호 관련성을 가진 형태로 표현한 데이터를 말한다.

• 모든 데이터들은 2차원 테이블로 표현된다.
• 각각의 테이블은 column과 row로 구성된다.
  • column은 테이블의 각 항목을 말한다.
  • row는 각 항목들의 실제 값이다.
  • 각 row는 Primary_Key가 있다. 주로 해당 row를 찾거나 인용하기 위해 사용한다.
• 각각의 테이블들은 서로 상호 관련성을 가지고 서로 연결될 수 있다.
  • 테이블 연결에는 3가지 종류가 있는데, one to one, one to many, many to many가 있다.

One To One

• 테이블 A의 로우와 테이블 B의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계를 one to one 관계라고 한다.
  

One To Many

• 테이블 A의 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계를 one to many 관계라고 함.
  

각 고객은 여러 제품을 구매할 수 있지만 구매된 제품의 주인은 오직 한 고객 뿐이다.

Many To Many

• 테이블 A의 여러 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계를 many to many라고 함.
  

책은 여러 작가에 의해 쓰일 수 있고 작가들은 여러 책을 쓸 수 있다.

어떻게 테이블과 테이블을 연결하는가?

Foreign key(외부키)라는 개념을 사용하여 주로 연결한다. 앞서 본 one to one 예시에서 user_profiles 테이블의 user_id 컬럼은 users 테이블에 걸려 있는 외부 키라고 지정한다. 즉 데이터베이스에게 user_id의 값은 users 테이블의 id 값이며 그러므로 users 테이블의 id 컬럼에 존재하는 값만 생성될 수 있다. 만일 users 테이블에 없는 id값이 user_id에 지정되면 에러가 난다.

왜 테이블들을 연결하는가?

하나의 테이블에 모든 정보를 다 넣으면 동일한 정보들이 불필요하게 중복되어 저장된다. 더 많은 디스크를 사용하게 되고 또한 잘못된 데이터가 저장될 가능성이 높아진다.

여러 테이블에 나누어서 저장된 후 필요한 테이블끼리 연결 시키면 중복된 데이터를 저장하지 않음으로 디스크를 더 효율적으로 쓰고, 또한 서로 같은 데이터이지만 부분적으로 틀린 데이터가 생기는 문제가 없어진다.

이것을 normalization이라고 한다.

ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)

원자성, 일관성, 고립성, 지속성

원자성(Atomicity)은 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력이다. 예를 들어, 자금 이체는 성공할 수도 실패할 수도 있지만 보내는 쪽은 돈을 빼 오는 작업만 성공하고 받는 쪽에 돈을 넣는 작업을 실패해서는 안된다. 원자성은 이와 같이 중간 단계까지 실행되고 실패하는 일이 없도록 하는 것이다.

일관성(Consistency)은 트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미한다. 무결성 제약이 모든 계좌는 잔고가 있어야 한다면 이를 위반하는 트랜잭션은 중단된다.

고립성(Isolation)은 트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 의미한다. 이것은 트랜잭션 밖에 있는 어떤 연산도 중간 단계의 데이트를 볼 수 없음을 의미한다. 공식적으로 고립성은 트랜잭션 실행 내역은 연속적이어야 함을 의미한다. 성능관련 이유로 인해 이 특성은 가장 유연성 있는 제약 조건이다.

지속성(Durability)은 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 의미한다. 시스템 문제, DB일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 함을 의미한다. 전형적으로 모든 트랜잭션은 로그로 남고 시스템 장애 발생 전 상태로 되돌릴 수 있다. 트랜잭션은 로그에 모든 것이 저장된 후에만 commit 상태로 간주될 수 있다.

트랜잭션(Transation)

ACID를 제공함으로 따라서 트랜잭션(일련의 작업들을 한번에 하나의 unit으로 실행하는 것) 기능을 제공한다. 트랜잭션은 일련의 작업들이 마치 하나의 작업처럼 취급되어서 모두 다 성공하거나 아니면 모두 다 실패하는 걸 이야기 한다.

• Commit & Rollback

NoSQL 데이터베이스

비관계형 타입의 데이터를 저장할 때 주로 사용되는 데이터베이스 시스템.

관계형 데이터베이스와 다르게 비관계형이기 때문에 데이터들을 저장하기 전에 정의할 필요가 없다. 관계형 데이터베이스는 데이터들을 저장하기 전에 어디에 어떻게 정의할 것인지를 정의 해야한다. 즉 테이블을 정의해야함(테이블 이름, 테이블과 다른 테이블의 관계, 각 컬럼의 타입 등등)

MongoDB, Redis, Cassandra 등이 가장 대표적인 NoSQL 데이터 베이스이다.

SQL(RDBMS) VS NoSQL

SQL

• 장점

  • 관계형 데이터베이스는 데이터를 더 효율적으로 그리고 체계적으로 저장할 수 있고 관리 할 수 있다.
  • 미리 저장하는 데이터들의 구조(테이블 스키마)를 정의함으로 데이터의 완전성이 보장된다.
  • 트랜잭션(transaction)

• 단점

  • 테이블을 미리 정의해야 함으로 테이블 구조 변화 등에 덜 유연한다.
  • 확장성이 쉽지 않다. 역시 테이블 구조가 미리 정의되어 있다보니 단순히 서버를 늘리는 것 만으로 확장하기가 쉽지 않고 서버의 성능 자체도 높여야 한다. 서버를 늘려서 분산 저장하는 것도 쉽지 않다. Scale up(서버의 성능을 높이는 것)으로 확장성이 됨

• 정형화된 데이터들 그리고 데이터의 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다. 예) 전자상거래 정보, 은행 계좌 정보, 거래 정보 등등
  

NoSQL

• 장점

  • 데이터 구조를 미리 정의하지 않아도 됨으로 저장하는 데이터의 구조 변화에 유연하다.
  • 확장하기가 비교적 쉽다. 그냥 서버 수르르 늘리면 됨(scale out)
  • 확장하기가 쉽고 데이터의 구조도 유연하다 보니 방대한 양의 데이터를 저장하는데 유리하다.

• 단점

  • 데이터의 완전성이 덜 보장된다.
  • 트랜잭션이 안되거나 비교적 불안정하다.

• 주로 비정형화 데이터 그리고 완전성이 상대적으로 덜 유리한 데이터를 저장하는데 유리하다. 예) 로그 데이터