[Database] SQL

chaeeun2030·2022년 12월 1일
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Database

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SQL

  • Structed Query Language -> 구조화된 쿼리 언어
  • 데이터베이스용 프로그래밍 언어

쿼리

  • 질의문
  • 데이터를 필터링하기 위한 질문
  • 데이터베이스에 쿼리를 보내, 원하는 데이터만 필터링해 받아 올 수 있다.

스키마

  • 데이터베이스의 구조와 제약 조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 메타데이터의 집합
  • 데이터베이스에서 데이터가 구성되는 방식과 서로 다른 엔티티 간의 관계에 대한 설명

데이터베이스가 필요한 이유

In-memory의 경우에는, 끄면 데이터가 없어진다.
File I/O의 경우에는 원하는 데이터만을 가져올 수 없고, 파일을 가져와서 서버에서 전체 파일을 읽고 원하는 정보를 필터링해야 한다. (서버에 부하가 많이 걸림)

이를 보완하기 위해서 데이터베이스를 사용한다. 데이터베이스도 결국 서버의 한 종류이다.
데이터 관리에 특화된 서버로, 필터링 외에도 File I/O로 구현하기 힘든 여러 기능들을 가지고 있다.

트랜잭션

  • 여러 개의 작업을 하나로 묶은 실행 유닛
    (여러 쿼리를 모아 놓은 하나의 작업 단위)
  • 트랜잭션에 속해 있는 모든 작업이 전부 성공해야 성공하는 것이고, 하나라도 실패하면 전부 실패하는 것이다.(All or Nothing)
  • 커밋: 모든 작업이 성공적으로 수행되었을 경우, 수행한 작업을 데이터베이스에 반영
  • 롤백: 작업이 하나라도 실패한다면, 이전에 성공한 작업들을 작업 수행 이전의 상태로 되돌리는 것

ACID

  • 트랜잭션의 안정성을 보장하기 위한 성질

1. Atomicity(원자성)

  • 하나의 트랜잭션이 속해있는 모든 작업은 전부 성공하거나 실패한다.
  • 여러 작업 중 단 하나라도 실패한다면, 모든 작업을 실패한 것

ex) A가 B에게 돈을 계좌이체한다면, 트랜잭션은

  1. A의 계좌에서 돈을 출금
  2. B의 계좌에 돈을 입금

이 될 것이다.

이때 (1)은 이뤄지고, (2)가 이뤄지지 않을 경우 A의 돈은 사라지는 돈이 된다.
따라서 트랜잭션 내의 모든 작업이 전부 성공했을 때만 성공한 것이고, 한 작업이라도 실패했을 때는 트랜잭션 내의 모든 작업을 실패하게 만들어서 기존 데이터를 보호한다.
즉, (2)가 실패하면 A의 계좌에 다시 돈이 돌아간다.

2. Consistency(일관성)

  • 데이터베이스의 상태가 일관되어야 한다.
  • 트랜잭션이 일어난 후의 데이터베이스는 해당 데이터베이스의 제약이나 규칙을 여전히 만족해야 한다.
  • SQL를 사용하면, 정확한 제약과 규칙을 규정할 수 있기 때문에 DB에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, DB의 무결성을 보호할 수 있다.

3. Isolation(독립성, 고립성)

  • 각 트랜잭션은 독립적이고, 서로의 작업에 영향을 주지 않는다.

4. Durability(지속성)

  • 하나의 트랜잭션이 성공적으로 수행되었다면, 해당 트랜잭션에 대한 로그가 남아야 한다.
    (해당 기록은 영구적이여야 함)

데이터 무결성?
데이터의 정확성, 일관성, 유효성이 유지되는 것


관계형 DB vs 비관계형 DB

관계형 데이터베이스

  • 구조화 쿼리 언어(SQL) 사용
  • 테이블의 구조와 데이터 타입을 사전에 정의하고, 테이블에 정의된 내용에 알맞은 형태의 데이터만 삽입할 수 있다.
    => 특정한 형식을 지키기 때문에 데이터를 정확히 입력했다면, 사용하기에 매우 수월함
  • 테이블 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다.
  • 스키마가 고정적이다. (변경할 순 있지만, DB를 다시 수정해야함)
  • 수직적 확장성

ex) MySQL, Oracle, MariaDB

비관계형 데이터베이스

  • 비구조화 쿼리 언어(NoSQL) 사용
  • 데이터가 고정되어 있지 않은 데이터베이스
  • 데이터를 저장하는 방식이 다양하다.
    • key-value, 문서(document), wide-column, graph
  • 스키마는 있지만, 사용할 수도 있고 사용하지 않을 수도 있음
  • 스키마가 동적이다. (스키마를 쉽게 바꿀 수 있음)
  • 수평적 확장성

  • NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 확장성이나 속도면에서 더 뛰어난다.
  • 그러나 고차원으로 구조화된 SQL 기반의 관계형 데이터베이스가 더 좋은 성능을 보여주는 서비스도 있다.

관계형 데이터베이스를 사용하는 경우

  1. 데이터베이스의 ACID 성질을 준수해야 하는 경우
    SQL을 사용하면 데이터베이스와 상호 작용하는 방식을 정확하게 규정할 수 있기 때문에, 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 예외적인 상황을 줄이고, 데이터베이스의 무결성을 보호할 수 있다.
    전자 상거래를 비롯한 모든 금융 서비스를 위한 소프트웨어 개발은 보통 SQL를 사용한다.

  2. 소프트웨어에 사용되는 데이터가 구조적이고 일관적인 경우
    프로젝트의 규모가 많은 서버를 필요로 하지 않고 일관된 데이터를 사용하는 경우 굳이 NoSQL이 필요하지 않다.
    (NoSQL은 다양한 데이터 유형과 높은 트래픽을 지원하도록 설계된 것이므로)

비관계형 데이터베이스를 사용하는 경우

  1. 데이터의 구조가 거의 또는 전혀 없는 대용량의 데이터를 저장하는 경우
    NoSQL 데이터베이스는 저장할 수 있는 데이터의 유형에 제한이 없다. 따라서 소프트웨어 개발에 정형화 되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL을 적용하는 것이 더 효율적이다.

  2. 빠르게 서비스를 구축하는 과정에서 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
    NoSQL 데이터베이스는 스키마를 미리 준비할 필요가 없기 때문에 빠르게 개발하는 과정에 매우 유리하다.
    ex) 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야하는 경우

  3. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우
    클라우드 기반으로 데이터베이스 저장소를 구축하면, 저렴한 비용의 솔루션을 제공받을 수 있고, NoSQL를 사용해서 별다른 번거로움 없이 DB를 확장할 수 있다.

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