📌What You Will Learn
✔️ RDBMS란?
✔️ TABLE이란? Column과 Row 그리고 Primary Key란?
✔️ 테이블의 관계 , One to One, One to Many, Many to Many는 무엇인가?
✔️ 왜 관계형 테이블을 쓰는가?
✔️ 트랜잭션이란? ACID는 무엇인가?
✔️ 관계형 데이터베이스 와 비관계형 데이터베이스의 차이는?
✔️ ERD구성도로 모델링하기

Database

• 데이터를 저장하는 시스템
• 일반적으로 크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 "NoSQL"로 명칭되는 비관계형(Non-relational) database가 있다.

Database를 사용하는 이유?

• 데이터를 저장하고 연산, 보존하기 위해서

• Database와 반대되는 개념 => 메모리
  메모리는 휘발성. 데이터를 메모리에 저장하고 컴퓨터를 끄면 저장된 데이터가 날아간다.
  장점: 속도가 빠르다.
  Database에 영구적으로 저장하고, 메모리에서 읽여들여 가공처리한다.

파일로 저장하지 않고 Database에 저장하는 이유?

• 데이터의 접근, 관리가 편리하기 때문
• Database는 데이터를 저장하고 편집, 가공 및 보존을 편리하게 해주는 시스템

Database 종류

• 일반적으로 RDBMS(관계형 데이터베이스)와 NOSQL로 명칭되는 비관계형 Database가 있다.

관계형 데이터베이스
(RDBMS, Relational DataBase Management System)

• 모든 데이터는 상호연관성이 있다는 것을 기본 개념으로 둔 시스템
• 모든 데이터는 테이블로 구성
• 각각의 테이블은 컬럼과 로우로 구성
• 컬럼은 테이블의 각 항목을 나타낸다 / 행으로 생각
• 로우는 각 항목들의 실제 값을 나타낸다 / 열로 생각
• 각 로우는 고유 키(primary key)가 존재 / 주로 이 primary key로 해당 로우를 찾거나 인용(reference)한다.

테이블끼리의 연결 (3가지)

One To One (1 대 1)

테이블 A의 로우와 테이블 B의 로우가 정확히 일대일 매칭이 되는 관계

user 테이블에 기록된 하나의 user는 user_profiles 하나의 user 부수 정보를 참조한다.

One To Many (1 대 다)

하나의 정보와 여러개의 데이터가 연결 관계인 것을 의미 / 하나의 주체가 여러 개의 상태 값을 가질 수 있는 것을 의미

• 고객이 여러번의 주문을 할 수 있지만 그 주문에 해당되는 user는 해당 주문을 한 고객 한 명이다
  하나의 카테고리에 여러 제품이 들어가 있는 것

Many To Many (다 대 다)

• 하나의 책에 여러 명의 저자가 존재할 수 있다. 이때, 책의 정보를 가지고 있는 북테이블과 저자의 정보를 가지고 있는 오덜스 테이블을 각각 참조해서 중간 테이블인 오더북스 테이블에 기록된다.
  오더북스 테이블은 오더 아이디와 북아이디를 각각 참조해온다.

테이블들을 왜 연결할까?

• 왜 정보를 여러 테이블에 나눠서 저장할까?

• 하나의 테이블에 모든 정보를 저장하면 동일한 정보들이 불필요하게 중복되어 저장된다.

• 더 많은 디스크를 사용하고 잘못된 데이터를 저장할 가능성이 높아진다.

• 여러 테이블에 나눠서 저장한 후, 필요한 테이블끼리 연결시키면 중복되는 데이터를 저장하지 않기 때문에 디스크를 더욱 효율적으로 사용할 수 있다. 서로 같은 데이터지만 부분적으로 틀린 데이터가 생기는 문제가 없어진다. => 이것을 정규화 nomailization이라고 한다.

트랜잭션

• 질의를 하나로 묶음 처리 해서 중간에 실행이 중단됐을 경우, 처음부터 다시 실행하는 rollback을 수행
• 오류 없이 마치면 commit을 하는 실행 단위
• 한번에 질의를 실행하면 질의가 모두 수행 되거나 모두 수행 되지 않는 작업 수행의 논리적 단위
• DBMS(DataBase Management System)의 성능을 초당 트랜잭션 실행 수로 측정 =>TPS

Database 특성

원자성, 일관성, 고립성, 지속성

원자성(Atomicity)

트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 것. All Or Nothing의 개념. 작업 단위를 일부분만 실행하지 않는 다는 것을 의미

일관성(Consistency)

트랜잭션이 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 유지하는 것을 의미. 데이터의 타입, 상태가 중간 과정에서 변질되지 않는 것.

고립성(Isolation)

트랜잭션을 수행 시 다른 트랜잭션의 연산 작업이 끼어들지 못하도록 보장하는 것을 의미.

지속성(Durability)

성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영되어야 함을 의미. 시스템 문제, DB 일관성 체크 등을 하더라도 유지되어야 함을 의미한다.

NOSQL

• 비관계형 데이터베이스
• 비관계형 타입의 데이터를 저장할때 주로 사용되는 데이터베이스 시스템
• 관계형 데이터베이스와 다르게 스키마(관계 설정에 따른 테이블 모델링이 없기 때문에)저장하기 전에 정의 (정형화) 할 필요가 없다.
• 관계형 데이터베이스는 데이터들을 저장하기 전에 어디에 어떻게 저장할것인지를 정의 해야한다.
  즉 테이블을 정의해야함 (테이블 이름, 테이블과 다른 테이블의 관계, 각 컬럼의 타입 등등)
• 주로 빠른 저장이 필요하고 정형화할 시간이 부족할 때 일단 저장을 할 때 사용.
• 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 정의 함으로 데이터의 완전성이 보장된다.
• 트랜잭션(transaction)을 통해 안정적인 작업을 할 수 있다.

단점:

• 테이블을 미리 정의해야 함으로 테이블 구조 변화 등에 덜 유연하다.
• 확장성이 쉽지 않다.
• 역시 테이블 구조가 미리 정의 되어 있다보니 단순히 서버를 늘리는것 만으로 확장하기가 쉽지 않고 - 서버의 성능 자체도 높여야 한다.
• 서버를 늘려서 분산 저장 하는것도 쉽지 않다.
• Scale up (서버의 성능을 높이는것)으로 확장성이 됨.
• 정형화된 데이터들 그리고 데이터의 완전성이 중요한 데이터들을 저장하는데 유리하다.
  예) 전자상거래 정보. 은행 계좌 정보, 거래 정보 등등.

NoSQL

장점:

• 테이터 구조를 미리 정의하지 않아도 됨으로 저장하는 데이터의 구조 변화에 유연하다.
• 확장하기가 비교적 쉽다. 그냥 서버 수를 늘리면 됨(scale out)
• 확장하기가 쉽고 테이터의 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)로그데이터