데이터베이스란?

말 그대로 데이터를 많이 모아놓은 베이스! 라고 생각하면 된다. 즉, 데이터를 저장하는 시스템이고, 오랜 기간 데이터를 저장, 연산, 보존하기 위해 사용한다. 반대되는 개념은 메모리로, 컴퓨터를 종료하면 사라지는 휘발성이다. 따라서 속도에 이점을 갖고, 이 때문에 데이터 저장은 데이터 베이스에 하고 메모리에서 이 데이터를 읽어 가공처리를 진행한다. 파일로 저장해도 되지만 데이터베이스를 사용하는 이유는 데이터 접근과 관리가 편리하기 때문이다.

데이터 베이스는 보통 데이터베이스 관리시스템(DBMS, Database Management System)으로 제어하고 관리한다. 데이터와 DBMS, 이와 연관된 다른 어플리케이션을 통틀어 데이터베이스시스템, 혹은 데이터베이스, 더 짧게는 DB라고 말한다.

데이터 베이스와 DBMS를 사용하는 이유는 뭘까? 데이터 보존과 체계적 관리 때문이다. 사용 목적은 생산성 향상과 기능성, 신뢰성 확보다. 데이터를 검색, 추가, 삭세, 갱신하며 생산성을 보장하며, 복수의 유저 요청 대응, 대용량 데이터 저장, 고속 검색, 기능 확장의 유연함 등 데이터베이스를 다루는 고급 기능을 제공해 기능성을 보장한다. 또한 하드웨어를 여러 대로 구성해 확장, 부하 분산, 데이터 추출, 데이터 리스토어를 할 수 있게 해 성능 향상을 도모해 신뢰성을 보장한다.

관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational Database Management System)

모든 데이터에는 상호 연관성이 있다는 것을 기반으로 한 시스템이다. 모든 데이터는 테이블로 구성되고, 엑셀과 비슷하다고 생각하면 된다.

id	first name	last name	age	hobby
1	dabin	an	25	weight training
2	seokjun	an	70	climbing

테이블은 column(각 항목)과 row(항목의 값)로 구성되어 있는 2차원 테이블이다. 테이블의 가장 첫 column은 언제나 id다. 따라서 각 row는 언제나 고유한 번호(id)를 가지고, 이를 primary key라고 한다. primary key를 통해 해당하는 row를 찾거나 인용하게 된다.

테이블 연결 종류

one to one

테이블 A의 로우와 테이블 B의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계.

하나의 값만 참조한다. 예를 들어, 하나의 테이블에는 유저의 이름이, 하나의 테이블에는 유저 이름과 매칭되는 주민번호가 담겨있다고 가정해보자. 주민번호는 한 사람당 하나만 가질 수 있기 때문에 하나의 테이블의 로우는 다른 테이블 하나의 로우와 연결된다. 반대로 해도 마찬가지다.

one to many

테이블 A의 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계.

하나의 주체가 여러 개의 상태 값을 가질 수 있는 것을 의미한다. 하나의 카테고리에 그에 해당하는 여러 제품이 들어가 있는 것을 예시로 들 수 있다. 테이블 A의 로우 하나는 테이블 B의 여러 로우와 연결되지만, 테이블 B의 로우 하나는 테이블 A의 로우 하나와 연결된다.

many to many

테이블 A의 여러 로우가 테이블 B의 여러 로우와 연결이 되는 관계.

책은 여러 작가에 의해 쓰일 수 있고 작가들은 여러 책을 쓸 수 있는 경우를 생각하면 된다. 테이블 A의 값과 연결된 테이블 B의 값이 각각 참조되어 중간테이블에 기록된다.

똑같은 데이터를 여러번 저장해야하는 문제가 발생하면 , foreign key를 이용해 해결할 수 있다. foreign key는 fk라고 줄여서 표현할 수 있다. 테이블 A의 id를 참조해 테이블 B의 참조한 데이터의 id값(foreign key)를 함께 저장한다.

왜 여러 테이블에 나누어 저장하고 연결할까?

one to one, one to many의 방식처럼 하나의 테이블에 모두 넣으면 중복이 발생할 수 있고 더 많은 디스크를 사용하며, 잘못된 데이터를 저장할 가능성이 높아진다. 나누어 저장 후 필요한 테이블끼리 연결하면 중복이 없으므로 디스크를 효율적으로 쓰고, 잘못된 데이터를 저장할 가능성이 낮아진다. 이것을 '정규화'라고 한다.

NoSQL 데이터베이스

비관계형 타입의 데이터를 저장할때 주로 사용되는 데이터베이스다. 관계형과 다르게 관계 설정에 따른 테이블 모델링이 없다. 따라서 데이터 저장 전에 정형화할 필요가 없다. (관계형은 저장 전에 어떻게 저장할지 정의해야한다) 따라서 비관계형 타입은 빠른 속도로 저장해야할 때 사용하게 된다. 대표적으로는 MongoDB, Redis 등이 있다.

SQL vs NoSQL

SQL

[장점]

• 데이터를 체계적, 효율적으로 저장
• 미리 구조 정의하므로 완정성 보장
• 트랜잭션 통해 안정적으로 저장

[단점]

• 테이블 구조 변화에 덜 유연
• 확장이 쉽지 않음

[활용]

• 정형화된 데이터
• 완전성이 중요한 데이터
• 전자상거래, 은행 계좌 정보 등

NoSQL

[장점]

• 데이터 구조 정의하지 않아도 되기 때문에 데이터 구조 변화에 유연
• 데이터 구조 변화가 유리해 확장하기 쉬워 방대한 양의 데이터 저장에 유리함

[단점]

• 트랜잭션이 되지 않거나 비교적 불안정

[활용]

• 주로 비정형화 데이터

트랜잭션이란?
데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산들을 뜻한다. 풀어 설명하자면, 묶음 처리된 작업의 단위를 수행하다가 만약 중간에 중지되었을 경우에 처음부터 다시 수행하는 롤백을 수행하고, 오류없이 마치면 commit을 하는 수행단위다. 롤백이 정확히 뭘까? 내가 친구한테 송금을 하는 상황을 생각해보자. 내 계좌에서는 돈이 나갔는데 친구 계좌에 돈이 들어가지 않았다면 돈은 공중분해된 것이다. 이런 상황을 막기 위해 중간에 오류가 나거나 하는 상황이 오면 처음으로 되돌아가 다시 수행하게 된다. 이게 바로 롤백이다!
트랜잭션은 작업 수행의 논리적 단위고, DBMS의 성능은 초당 트랜잭션 실행수로 측정한다.(TPS) 트랜잭션은 여러 사용자가 DB에 접근하거나, 응용프로그램이 갱신을 처리하는 과정에서 중단될 수 있는 경우 데이터 부정합을 방지하고자할 때 사용한다. 트랜잭션은 네 가지의 특성을 가지고 있다.
원자성
트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장
일관성
트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성있는 데이터베이스 상태 유지하는 것
고립성
트랜잭션 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장
지속성
성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함
https://coding-factory.tistory.com/226